Как устроены хранилища MySQL: InnoDB vs MyISAM vs MEMORY 🏗️
Когда вы создаёте таблицу в MySQL, у неё есть так называемый движок хранения (storage engine). Это то, как MySQL управляет данными внутри таблицы: где их хранить, как их обновлять и как быстро к ним обращаться.

В MySQL есть несколько движков, но самые популярные:
🔹InnoDB — стандартный и самый надёжный вариант 🔥
🔹MyISAM — старый, быстрый, но без транзакций ⚡
🔹MEMORY — для супербыстрых временных таблиц 🧠

Давайте разберёмся, в чём их различия и когда какой использовать.

🔥 InnoDB — современный стандарт
InnoDB — это основной и рекомендуемый движок в MySQL. Он поддерживает транзакции, обеспечивает целостность данных и отлично подходит для больших нагрузок.

Основные особенности:
✅ Поддержка транзакций — если что-то пошло не так, можно откатить изменения (ROLLBACK).
✅ Поддержка внешних ключей — можно строить связи между таблицами (FOREIGN KEY).
✅ Блокировка на уровне строк — если обновляется одна строка, другие остаются доступными.
✅ Хранит данные в кластеризованном индексе — быстрее работает с PRIMARY KEY.

🛠 Где используется?
🔹В интернет-магазинах, CRM-системах, SaaS-проектах.
🔹Там, где важна целостность данных (например, банковские операции).
🔹Если нужна высокая скорость чтения и записи одновременно.

⚡ MyISAM — быстрый, но устаревший
MyISAM был основным движком в MySQL до версии 5.5. Он работает быстрее, но не поддерживает транзакции.

Основные особенности:
✅ Очень быстрое чтение данных — идеален для аналитики.
✅ Легче в администрировании — структура проще, чем у InnoDB.

❌ Минусы:
🔹 Нет транзакций — если сервер упадёт во время записи, можно потерять данные.
🔹 Блокировка на уровне таблицы — если обновляется одна строка, вся таблица заблокирована.
🔹 Нет внешних ключей — нельзя строить сложные связи между таблицами.

🛠 Где используется?
🔹В системах, где важнее скорость чтения, а не записи (например, блоги, статистика).
🔹В проектах, где потеря данных не критична.
🔹Сейчас почти не используется, потому что InnoDB во многом его заменил.

🧠 MEMORY — супербыстрые временные таблицы
MEMORY хранит данные не на диске, а в оперативной памяти (RAM). Это делает его невероятно быстрым, но с одной важной особенностью: при перезапуске MySQL все данные исчезают!

Основные особенности:
✅ Молниеносная скорость — идеально для временных данных.
✅ Нет нагрузки на диск — всё работает в оперативке.
✅ Отлично подходит для кэша — можно временно хранить результаты сложных запросов.

❌ Минусы:
🔹Данные исчезают при рестарте MySQL.
🔹Не поддерживает TEXT и BLOB (нельзя хранить большие строки и файлы).
🔹Ограничение на размер — зависит от объёма оперативной памяти.

🛠 Где используется?
🔹Временные таблицы для отчётов.
🔹Кэширование данных, которые часто запрашиваются.
🔹Для промежуточных вычислений.

🏆 Какой движок выбрать?
🔹Если не знаете, что выбрать — берите InnoDB. Он безопасный, поддерживает транзакции и гибкий.
🔹MyISAM хорош только для устаревших проектов, но сейчас почти не используется.
🔹MEMORY подходит для временных данных, если они не должны сохраняться после перезапуска сервера.

Теперь вы знаете, как устроены хранилища MySQL и какой движок выбрать для своего проекта! 🚀

Как хранить бинарные данные (BLOB) в MySQL? 🔒
BLOB (Binary Large Object) — это способ хранить двоичные данные (файлы, изображения, документы и т.д.) прямо в базе MySQL. Однако есть нюансы, которые важно учитывать.

🔹 Виды BLOB:
1️⃣ TINYBLOB — до 255 байт
2️⃣ BLOB — до ~65 КБ
3️⃣ MEDIUMBLOB — до ~16 МБ
4️⃣ LONGBLOB — до ~4 ГБ

🔹 Когда стоит использовать BLOB?
✅ Для небольших файлов (например, аватары пользователей)
✅ Когда важно хранить всё в одной базе (цельность и транзакции)
✅ При отсутствии внешнего хранилища

⚠️ Большие файлы (видео, большие документы) лучше хранить вне БД, а в базе — только пути к ним.

🔹 Пример таблицы:

CREATE TABLE user_avatars (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  user_id INT NOT NULL,
  avatar MEDIUMBLOB NOT NULL,
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

🔹 Вставка данных:

INSERT INTO user_avatars (user_id, avatar)
VALUES (123, LOAD_FILE('/path/to/avatar.png'));

Или передача через параметризованный запрос из приложения (PHP/Python), где двоичные данные вставляются напрямую.

🔹 Ограничения и подводные камни:
1️⃣ Большие BLOB замедляют запросы и увеличивают размер бэкапа
2️⃣ Нужны корректные настройки (max_allowed_packet, innodb_log_file_size и др.)
3️⃣ При блокировке таблицы с большим BLOB транзакции могут зависать дольше
4️⃣ Бэкапы и восстановление займут больше времени

🔹 Рекомендации:
1️⃣ Для больших файлов — отдельное хранилище (например, S3), а в БД только ссылки
2️⃣ При использовании BLOB — ограничивать максимальный размер файлов
3️⃣ Следить за правами (функция LOAD_FILE требует соответствующих привилегий)
4️⃣ Использовать кэширование (CDN), если часто выгружаете большие файлы

Часовые пояса в MySQL: как не запутаться и правильно хранить время? 🕒
Представьте: вы сохранили в базе данных время, когда пользователь отправил сообщение, а позже оказалось, что для одного пользователя это "11:00", а для другого – "14:00". Почему так происходит? Дело в часовых поясах.

🌍 Что такое UTC?
UTC (Coordinated Universal Time) – это универсальное мировое время, от которого отсчитываются все часовые пояса планеты. Это удобная точка отсчёта, которая не зависит от часового пояса вашего сервера или пользователей.

❗ Почему это важно?
Если вы будете хранить данные в разных часовых поясах (например, местное время каждого пользователя), в базе данных появится хаос. Станет сложно сравнивать даты и время, а также понять, когда именно произошло событие.

🔹 Как правильно хранить время в MySQL?
Правило простое:
1️⃣ Храните всё время в базе данных в формате UTC.
2️⃣ Конвертируйте его в местное время только тогда, когда показываете пользователю.

Для хранения времени в MySQL можно использовать разные типы данных. Наиболее распространены TIMESTAMP и DATETIME. Давайте разберёмся, какой тип лучше выбрать.

🔹 Разница между типами TIMESTAMP и DATETIME
🔘 TIMESTAMP автоматически сохраняет данные в UTC и при чтении может автоматически конвертировать в текущий часовой пояс сервера.
🔘 DATETIME не имеет привязки к часовому поясу и хранит время ровно так, как вы его сохранили. Поэтому при использовании DATETIME нужно всегда явно указывать UTC-время.

🔹 Пример работы с UTC:
✅ Сохраняем текущее время в UTC:

INSERT INTO messages (sent_at)
VALUES (UTC_TIMESTAMP());

✅ Читаем данные и переводим в нужный пояс (например, для Москвы, +03:00)

SELECT sent_at, 
CONVERT_TZ(sent_at, '+00:00', '+03:00') AS sent_at_moscow
FROM messages;

🔹 Итоговые рекомендации:
1️⃣ Используйте TIMESTAMP для автоматического хранения данных в UTC.
2️⃣ Для ручного управления используйте тип DATETIME и всегда сохраняйте в UTC.
3️⃣ Переводите данные в локальное время только при отображении.

NULL в SQL: зачем знать и как работать

Что такое NULL?
Это специальное значение «неизвестно / отсутствует». Оно не равно нулю, пустой строке или 0 — это «ничего».

Почему NULL может создать проблемы
🔹 Сравнение = NULL всегда возвращает FALSE → условия «теряют» строки.
🔹Агрегаты (`SUM`, `AVG`) игнорируют NULL → итоги оказываются заниженными.
🔹Деление на 0 вызывает ошибку, если предварительно не обработать значение.

В MySQL есть три базовые функции, которые помогают держать ситуацию под контролем.

1️⃣ IFNULL(expr, alt) — поставить значение по умолчанию
Возвращает alt, если expr равно NULL, иначе возвращает expr.

SELECT name,
       IFNULL(email, 'no-email@example.com') AS contact
FROM users;

Результат: вместо NULL-email выводится строка-заглушка.

2️⃣ COALESCE(expr1, expr2, …) — взять первое ненулевое
Последовательно проверяет аргументы слева направо и возвращает первый, который не NULL.

SELECT name,
       COALESCE(email, phone, 'нет контактов') AS main_contact
FROM users;

Сценарий: если email отсутствует, берём phone; если и он NULL — выводим фразу «нет контактов».

3️⃣ NULLIF(a, b) — обнулить при равенстве
Возвращает NULL, когда a = b, иначе возвращает a. Полезно, чтобы избежать деления на ноль.

SELECT revenue / NULLIF(orders_count, 0) AS avg_check
FROM shop_stats;

Если orders_count равен 0, деление не выполняется — результатом будет NULL вместо ошибки.

Памятка
🔹Для проверок используйте IS NULL и IS NOT NULL, а не = NULL.
🔹Проверяйте, как агрегатные функции ведут себя с пропущенными данными.
🔹В формулах страхуйтесь NULLIF, чтобы не получить «division by zero».

Запомните IFNULL, COALESCE и NULLIF — с ними работа с NULL становится предсказуемой и безопасной. 🚀

CHECK-ограничения в MySQL: валидация прямо в таблице ✅
Когда вы хотите убедиться, что в таблицу попадают только корректные данные — не всегда нужно писать сложную логику в приложении. Иногда достаточно встроенного механизма MySQL: ограничения CHECK.

🔹 Что такое CHECK?
Это правило, которое автоматически проверяет значение в колонке при вставке (INSERT) или обновлении (UPDATE). Если правило нарушено — операция отменяется с ошибкой.
Пример:

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY,
  age INT,
  CHECK (age >= 0 AND age <= 120)
);

Теперь нельзя вставить пользователя с возрастом -5 или 999 — MySQL просто не даст это сделать.

Синтаксис CHECK
🔸 Можно добавлять при создании таблицы (CREATE TABLE) или позже (ALTER TABLE).
🔸 Можно использовать AND, OR, арифметику, сравнения, функции (с ограничениями).
🔸 Поддерживается в MySQL 8.0+. В старых версиях CHECK игнорировался (!).

Пример с условием на строку:

CREATE TABLE products (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  category ENUM('book', 'game', 'toy'),
  price DECIMAL(10,2),
  CHECK (price >= 0)
);

Здесь мы запрещаем отрицательные цены.

Добавление ограничения в существующую таблицу:

ALTER TABLE users
ADD CONSTRAINT chk_age CHECK (age >= 0 AND age <= 120);

Что произойдёт при нарушении?

INSERT INTO users (id, age) VALUES (1, -10);
-- ERROR 3819 (HY000): Check constraint 'chk_age' is violated.

⚠️ Важно помнить:
🔹CHECK срабатывает только для новых данных — старые строки не проверяются.
🔹Если значение NULL, правило обычно не нарушается (NULL считается «неизвестным» и не сравнивается напрямую).
🔹Ошибку можно перехватывать в приложении, чтобы сообщить пользователю.

✅ Когда стоит использовать CHECK:
🔹 Для ограничений: возраст, положительная цена, длина строки, формат (через LIKE или REGEXP).
🔹Когда хотите, чтобы в таблице «по умолчанию» всегда были только корректные данные.
🔹Чтобы упростить валидацию и сделать БД самодостаточной (например, при работе с внешними источниками данных).

AUTO_INCREMENT в MySQL: как работает, можно ли переопределить и сбросить счётчик? 🔢

💬 Почему важно
Вопрос про AUTO_INCREMENT регулярно всплывает на собеседованиях: «почему ID прыгают через 5?», «как начать нумерацию с 1000?», «можно вернуть счётчик обратно?». Разберёмся на практике.

🔹 Что делает AUTO_INCREMENT
При каждой вставке (`INSERT`) MySQL берёт текущее значение счётчика, увеличивает его на 1 и записывает в колонку.

CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100)
);

🔹 Как задать стартовое значение
Нужно указать AUTO_INCREMENT = n при создании или изменить уже существующую таблицу:

-- сразу при создании
CREATE TABLE orders (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  product VARCHAR(100)
) AUTO_INCREMENT = 1000;

-- позднее
ALTER TABLE orders AUTO_INCREMENT = 5000;

💡 Полезно, если хотите «красивые» ID или переносите старые данные.

🔹 Почему появляются «дырки» в нумерации
1. DELETE. Удалили строку с id = 5 → число 5 уже не вернётся.
2. ROLLBACK. Транзакция вставила id = 6 и откатилась — 6 пропадает.
3. Сбой сервера. MySQL резервирует диапазон ID в буфере; при крэше часть чисел «теряется».

🔹 Можно ли сбросить счётчик?
Да, но осторожно.

ALTER TABLE users AUTO_INCREMENT = 1;

Условие: новое значение должно быть больше любого существующего id. Иначе получите ошибку или конфликт PK.
🛑 На проде почти никогда не делают — потеря сквозной уникальности мешает логам и внешним ссылкам.

🔹 Грабли и советы
1️⃣ Не используйте AUTO_INCREMENT как «количество строк» — после DELETE счётчик не отражает реальное число записей.
2️⃣ Храните ссылки на записи только по уникальным id, а не позициям.
3️⃣ Если важно отсутствие дырок (к примеру, номера чеков) — создавайте отдельную таблицу «генератор последовательностей» или используйте сериализацию в приложении.

📝 Итог
1️⃣ Начать с нужного числа — AUTO_INCREMENT = N.
2️⃣ Сбросить можно, но не ниже текущего максимума.
3️⃣ Пропуски после DELETE и ROLLBACK — нормальное поведение.

CASE в ORDER BY: сортируем по условию 🔄
Иногда нужно показать записи не просто «по алфавиту» или «по дате», а сначала важные, потом второстепенные. В MySQL (и в SQL вообще) это делается через выражение CASE прямо в ORDER BY.

💡 Зачем знать?
Вопрос часто звучит на собеседованиях: «Как вывести VIP‑клиентов сверху, а остальных — по имени?» Умение написать условную сортировку показывает, что вы понимаете SQL‑движок, а не только копируете примеры.

🔹 Базовый пример: VIP‑клиенты выше остальных

SELECT name, is_vip
  FROM customers
  ORDER BY 
    CASE WHEN is_vip = 1 THEN 0 ELSE 1 END,
    name; 
    -- внутри групп сортируем по алфавиту

▶️ CASE возвращает 0 для VIP, 1 — для всех остальных.
▶️ В порядке сортировки 0 идёт раньше 1, поэтому VIP‑ы будут первыми

🔹Сложнее: приоритеты A > B > C → остальные

SELECT name, status
FROM orders
ORDER BY CASE status
    WHEN 'A' THEN 0
    WHEN 'B' THEN 1
    WHEN 'C' THEN 2
        ELSE 3
    END,
    created_at DESC;

▶️ Сначала все со статусом A, потом B, затем C, затем остальные.
▶️ Внутри каждой группы — свежие заказы выше (по дате).

Типичные ошибки ⚠️
1️⃣ NULL‑ы: если столбец может быть NULL, добавьте явную проверку

CASE WHEN col IS NULL THEN …

2️⃣ Числа вместо строк: не забывайте, что CASE должен возвращать однотипные значения (в примерах — всегда INT).

3️⃣ Производительность: выражение в ORDER BY отключает использование индекса.
Для больших таблиц можно создать сгенерированный столбец с тем же CASE и проиндексировать его.

ALTER TABLE customers
  ADD vip_sort TINYINT AS (CASE WHEN is_vip = 1 THEN 0 ELSE 1 END) STORED,
  ADD INDEX (vip_sort);

Итоги ✅
🔸CASE в ORDER BY даёт гибкую условную сортировку без подзапросов.
🔸Легко расставить приоритеты: VIP, скидки, статусы…
🔸Следите за NULL‑ами и индексацией при больших объёмах.

LIMIT + OFFSET и «вечная прокрутка»: как делают Instagram-ленты 📜➡️

Зачем знать?
На собеседованиях часто просят: «Сделай API, чтобы лента грузилась порциями». Понимание пагинации важно и для новичков — вы сможете писать быстрые, масштабируемые запросы.

────────────────────────
1️⃣ Классический способ — LIMIT + OFFSET

-- страница 3, по 20 записей
SELECT *
FROM posts
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20 OFFSET 40;

Работает просто, но есть три проблемы:
🔹 OFFSET N сначала пропускает N строк → чем дальше, тем медленнее.
🔹 Если за время прокрутки добавятся новые посты, пользователь увидит дубликаты или пропуски.
🔹При больших значениях OFFSET сервер читает тысячи строк зря.

2️⃣ Key-set pagination (a.k.a. «лента без дыр»)
Идея: вместо «пропустить N» передаём последний id/дату уже загруженной записи и берём следующие сверху.

-- первый запрос (стартовая лента)
SELECT *
FROM posts
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

-- фронт получает последнюю дату 
→ next_cursor = '2025-05-26 10:15:00'

-- второй запрос (следующая порция)
SELECT *
FROM posts
WHERE created_at < '2025-05-26 10:15:00'
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 20;

Плюсы:
✅ Нет медленного OFFSET — используется индекс по created_at.
✅ Новые посты не «вставляются» в уже просмотренную часть, дубликатов нет.
✅ Маркер-курсор можно прятать в URL или JSON‐ответе.

3️⃣ Что передавать в качестве курсора?
🔹 Авто-инкремент id — легко, но если бывают «дыры» (удаления) — используйте < id.
🔹Дата/время — удобно, но в редких случаях возможны совпадения секунд. Можно добавить второй критерий:

WHERE (created_at < :cursor_date)
   OR (created_at = :cursor_date AND id < :cursor_id)

4️⃣ Советы и грабли ⚠️
🔹Создайте индекс (created_at DESC) или (created_at, id) — иначе даже key-set будет сканировать всю таблицу.
🔹Никогда не показывайте номер страницы пользователю, если используете key-set: курсор — это дата/ID, а не «страница 5».
🔹Для поиска по разным фильтрам (например, user_id) добавляйте их в индекс (user_id, created_at).

✅ Итог
🔹LIMIT + OFFSET подходит для админ-таблиц или маленьких данных.
🔹Для «бесконечных» лент используйте key-set pagination: быстрее, без дубликатов, идеально для мобильных фидов в духе Instagram/ТикТок.

Потренируйтесь: создайте таблицу posts, сгенерируйте 100 000 строк, сравните скорость OFFSET 90000 и key-set. Результат удивит! 🚀

SEQUENCE (MySQL 8.0.29+) — современная альтернатива AUTO_INCREMENT

💡 Зачем знать
🔹 На собеседованиях всё чаще спрашивают: «Чем SEQUENCE отличается от AUTO_INCREMENT и зачем он нужен?»
🔹 В проде помогает, когда один источник чисел требуется сразу нескольким таблицам или когда нельзя допускать длинной блокировки PRIMARY KEY.

1️⃣ Что такое SEQUENCE?
Это отдельный объект в схеме, хранящий текущее значение счётчика.
🔹 Не привязан к конкретной таблице.
🔹 Умеет шаг ( INCREMENT ), начальное значение (START).
🔹 Получить число можно в любом запросе: NEXT VALUE FOR seq_name.

-- создаём последовательность с шага 1, стартуем с 10 000
CREATE SEQUENCE ticket_seq
    START WITH 10000
    INCREMENT BY 1;

2️⃣ Вставка чисел в таблицу

INSERT INTO tickets (id, user_id, created_at)
VALUES (NEXT VALUE FOR ticket_seq, 42, NOW());

Получаем уникальный id без AUTO_INCREMENT в самой таблице.

3️⃣ Один счётчик — много таблиц
Нужно, чтобы tickets и invoices шли в общей нумерации? Просто используйте ту же последовательность:

INSERT INTO invoices (id, total)
VALUES (NEXT VALUE FOR ticket_seq, 199.00);

4️⃣ Дополнительные возможности

-- увеличить шаг
ALTER SEQUENCE ticket_seq
  INCREMENT BY 10;

-- обнулить (осторожно!)
ALTER SEQUENCE ticket_seq
  RESTART WITH 50000;

-- посмотреть текущее значение
SELECT LAST_VALUE
FROM   INFORMATION_SCHEMA.SEQUENCES
WHERE  SEQUENCE_NAME = 'ticket_seq';

5️⃣ Сравнение с AUTO_INCREMENT 🤔
🔹 Объект:
– SEQUENCE — отдельный объект в схеме
– AUTO_INCREMENT — жёстко привязан к таблице

🔹Один счётчик для нескольких таблиц:
– SEQUENCE — да, можно использовать в любой таблице
– AUTO_INCREMENT — нет, только внутри своей таблицы

🔹Задать старт / шаг:
– SEQUENCE — гибко: START WITH, INCREMENT BY для каждой последовательности
– AUTO_INCREMENT — глобальные AI_OFFSET / AI_INCREMENT, меньше контроля

🔹Сброс счётчика:
– SEQUENCE — ALTER SEQUENCE … RESTART WITH n
– AUTO_INCREMENT — ALTER TABLE … AUTO_INCREMENT = n (только вверх от MAX(id))


✅ Итог
SEQUENCE = гибкий, «шарящийся» счётчик, который:
🔹Позволяет одной командой нумеровать разные таблицы.
🔹Даёт точный контроль над шагом и стартом.

SUBSTRING() / LEFT() / RIGHT() — извлекаем части строки ✂️

❗ Зачем нужно
Чистка и разбор данных — частая задача аналитика. Извлечь код страны из телефона, отделить год из даты в тексте, взять первые 3 буквы артикулы — всё это делается прямо в SQL, без кода на стороне приложения.

1️⃣ SUBSTRING() — получить подстроку

-- с 3-й позиции длиной 4 символа
SELECT SUBSTRING('ABCDEF', 3, 4);   
-- результат: 'CDEF'

-- начиная с 2-го символа до конца
SELECT SUBSTRING('123456', 2);      
-- результат: '23456'

-- отрицательный индекс = отсчёт от конца
SELECT SUBSTRING('hello', -2);      
-- результат: 'lo’

2️⃣ LEFT(str, N) — «первые N символов»

SELECT LEFT('8901234567', 2);   
-- '89'  (код страны)

3️⃣ RIGHT(str, N) — «последние N символов»

SELECT RIGHT('2025-04-30', 2);  
-- '30' (день)

💡 Практический пример: разбираем телефон

SELECT
    phone,
    LEFT(phone, 2) AS country_code,   
    -- первые 2 цифры
    SUBSTRING(phone, 3, 3) AS city_code,
    -- далее 3 цифры
    RIGHT(phone, 4) AS last_digits 
    -- последние 4
FROM contacts;

⚠️ Подводные камни
🔹 Нумерация с 1: первый символ — позиция 1, а не 0.
🔹 NULL → NULL: любое из функций вернёт NULL, если аргумент NULL — учитывайте в отчётах.

✅ Итог
🔹SUBSTRING — универсальный нож: позиция + длина.
🔹LEFT / RIGHT — быстрый способ взять начало или конец строки.

ELT() и FIELD() — превращаем числовой код в текст без JOIN 🏷️

❓ Зачем нужно
Частый кейс: в таблице хранится числовой статус (1 = “pending”, 2 = “done”, 3 = “failed”).
Обычно делают JOIN с маленьким справочником, но MySQL умеет отдать текст прямо в SELECT — скомпилируем «карманный словарь» функциями FIELD() + ELT().

1️⃣ FIELD(needle, list…) — возвращает позицию элемента

SELECT FIELD(3, 1,2,3,4);   
-- Результат: 3
SELECT FIELD('b', 'a','b','c');
-- Результат: 2

2️⃣ ELT(index, list…) — берёт элемент по номеру

SELECT ELT(3, 'pending','done','failed','unknown'); 
-- Результат: 'failed'

💡 Объединяем: число → позиция → текст

SELECT
    order_id,
    status_code,
    ELT(
        FIELD(status_code, 1,2,3,4),
        'pending','in_progress','done','failed'
    ) AS status_text
FROM orders;

🔹 FIELD находит позицию status_code в списке кодов,
🔹 ELT вытаскивает строку из второго списка той же длины.

3️⃣ Удобный вариант через CASE?
Да, но ELT/FIELD короче, особенно для 5-10 значений.

-- аналог на CASE (длиннее)
CASE status_code
  WHEN 1 THEN 'pending'
  WHEN 2 THEN 'in_progress'
  WHEN 3 THEN 'done'
  WHEN 4 THEN 'failed'
  ELSE 'unknown'
END

4️⃣ Подводные камни ⚠️
🔹 Если FIELD вернёт 0 (код не найден) — ELT() даст NULL.
🔹Порядок важен: списки в FIELD и ELT должны совпадать по длине и позиции.

✅ Итог
🔹FIELD() находит позицию кода, ELT() возвращает строку по этой позиции.
🔹Для 3-5 статусов — самый быстрый способ «раскрасить» отчёт без JOIN и CASE.

UUID() и UUID_SHORT() — генерируем уникальный ID без сервера приложений 🎲

❗Зачем знать
🔹Иногда нужно создать уникальный первичный ключ на стороне БД, а не приложения.

1️⃣ UUID() — стандартный 128-битный идентификатор

SELECT UUID();   
-- '550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000'

🔹36 символов (32 шестн. + 4 дефисa).
🔹Практически нулевая вероятность коллизии.
🔹Минусы: длинная строка → индекс ~4× крупнее, хуже кэшируется.

2️⃣ UUID_SHORT() — компактный 64-битный вариант

SELECT UUID_SHORT();  
-- 281474976710661

🔹Возвращает BIGINT UNSIGNED (до 18 цифр).
🔹Формируется как: (server_id << 48) + (unix_ts << 24) + increment.
🔹Удобен для числовых PK 👉 индекс меньше, быстрее сортировка.
🔹Риск коллизии есть при одинаковом server_id (на реплике проверьте server_id!).

3️⃣ Практический пример: таблица заказов

CREATE TABLE orders (
  id CHAR(36) DEFAULT (UUID()) PRIMARY KEY,
  user_id INT,
  total DECIMAL(10,2)
);

✅ Итог
🔹UUID() — гарантированная уникальность, но тяжёлый индекс.
🔹UUID_SHORT() — компактный числовой ID, если контролируете server_id.
🔹Оба способа позволяют генерировать ключ прямо в MySQL без внешнего сервиса или кода приложения.

⚡ ClickHouse vs Greenplum: что выбрать для аналитики?
📅 10 сентября | 20:00 мск | бесплатно

✅ На вебинаре разберёмся, какая СУБД лучше подойдёт для ваших задач:
•Архитектура, производительность и масштабируемость CH и Greenplum
•Различия в хранении и обработке данных
•Как базы показывают себя в OLAP, ETL и ad-hoc аналитике
•Реальные кейсы внедрения и оптимизации

✅ После урока вы сможете:
•Выбирать оптимальное решение под разные сценарии
•Оценивать производительность и удобство работы
•Понимать архитектурные плюсы и минусы каждой СУБД

💥 Участие бесплатное — регистрируйтесь и приходите: [https://otus.pw/SoTpx/?erid=2W5zFJEjnp8] 

Бесплатное занятие приурочено к старту курса ClickHouse. После обучения вы научитесь быстро и эффективно настраивать БД, работать с ее продвинутыми функциями, интегрировать с другими системами и выбирать оптимальные решения для ваших данных.

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.