一、时空模型：从“挂历”到“秒表”的隐喻
datetime 像“挂历上的手写日期”：
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范围：公元 1000 年到 9999 年，像“千年挂历”；
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精度：微秒（μs），像“挂历上的秒针”；
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存储：字节序列，像“挂历上的手写数字”；
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语义：无自动转换，像“挂历上的手写时区”。
timestamp 像“秒表上的电子秒”：
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范围：1970 年至 2038 年（或 2106 年），像“电子秒表”；
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精度：秒（或微秒），像“秒表上的数字”；
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存储：整数秒（或微秒），像“电子秒表的数字”；
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语义：自动转换时区，像“电子秒表的自动校准”。
隐喻的隐形规则：datetime 包容“人类可读”，timestamp 包容“机器紧凑”；datetime 包容“千年范围”，timestamp 包容“自动校准”。
二、存储原理：从“字节序列”到“整数秒”的底层呼吸
存储原理像“底层呼吸”：
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datetime：字节序列，长度固定，像“字节序列的呼吸”；
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timestamp：整数秒，长度固定，像“整数秒的呼吸”；
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存储空间：datetime 通常比 timestamp 大，像“字节序列的呼吸更占空间”；
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存储性能：timestamp 通常比 datetime 快，像“整数秒的呼吸更快”。
底层呼吸的隐形规则：datetime 占空间，timestamp 占速度；datetime 包容“人类可读”，timestamp 包容“机器紧凑”。
三、时区语义：从“无自动转换”到“自动转换”的隐形契约
时区语义像“隐形契约”：
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datetime：无自动转换，像“挂历上的手写时区”；
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timestamp：自动转换，像“电子秒表的自动校准”；
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隐形契约：datetime 需要“手动指定时区”，timestamp 需要“确认自动转换”。
隐形契约的隐形规则：datetime 易错乱，timestamp 易溢出；datetime 需要“手动确认”，timestamp 需要“自动确认”。
四、精度范围：从“微秒”到“秒”的精度迷宫
精度迷宫像“从微秒到秒”：
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datetime：微秒（μs），像“挂历上的秒针”；
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timestamp：秒（或微秒），像“电子秒表的秒针”；
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精度迷宫：datetime 包容“微秒”，timestamp 包容“秒”；
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精度迷宫的隐形规则：datetime 包容“高精度”，timestamp 包容“低精度”。
精度迷宫的隐形规则：datetime 包容“微秒”，timestamp 包容“秒”；datetime 包容“高精度”，timestamp 包容“低精度”。
五、性能差异：从“存储速度”到“索引效率”的实战呼吸
性能差异像“实战呼吸”：
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存储速度：timestamp 通常比 datetime 快，像“整数秒的呼吸更快”；
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索引效率：timestamp 通常比 datetime 小，像“整数秒的索引更小”；
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查询速度：timestamp 通常比 datetime 快，像“整数秒的查询更快”；
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存储空间：timestamp 通常比 datetime 小，像“整数秒的空间更小”。
实战呼吸的隐形规则：timestamp 更快、更小、更紧凑，datetime 更慢、更大、更包容。
六、实战踩坑：那些“看似类型正确却爆炸”的暗礁
暗礁一：datetime 范围溢出，导致“超出范围”错误； 暗礁二：timestamp 时区错乱，导致“时区错乱”错误； 暗礁三：datetime 精度丢失，导致“精度丢失”错误； 暗礁四：timestamp 自动更新，导致“自动更新”错误； 暗礁五：datetime 存储空间过大，导致“存储空间过大”错误。
每一个暗礁都对应一条“最佳实践”：确认范围、确认时区、确认精度、确认自动更新、确认存储空间。
七、选型哲学：从“业务语义”到“未来兼容”的决策树
选型哲学像“决策树”：
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业务语义：用户可读→datetime，机器紧凑→timestamp；
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未来兼容：千年范围→datetime，秒级范围→timestamp；
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性能需求：高速紧凑→timestamp，人类可读→datetime；
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未来兼容：千年范围→datetime，秒级范围→timestamp。
决策树的隐形规则：业务语义→性能需求→未来兼容→综合判断。
八、工具链进化：从“肉眼”到“自动化”的优雅上升
工具链进化像“优雅上升”：
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肉眼阶段：用 DESCRIBE 手动查看，适合“现场救火”；
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脚本阶段：写 Shell 脚本或 Python 脚本，自动查看；
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自动化阶段：使用 ORM 自动映射，自动查看；
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智能阶段：使用 AI 分析“时空模式”，自动推荐“datetime 或 timestamp”。
工具链的进化，让“时空选择”从“人肉”走向“无人值守”，让“类型错位”在“提交阶段”就被捕获。
九、与未来对话：从“手工选择”到“意图驱动”的跃迁
未来，datetime 与 timestamp 可能进化为“意图驱动”：
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用“自然语言”描述“我需要人类可读时间”，系统自动换算成“datetime”；
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用“机器学习”分析“时空模式”，自动推荐“datetime 或 timestamp”；
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用“区块链”记录“类型变更”不可篡改，确保“类型可审计”。
理解今天的“手工选择”，就是为明天的“意图驱动”打下语义基础。
