【转】MySQL中SQL优化和架构设计的一些简单想法
普通MySQL运行，数据量和访问量不大的话，是足够快的，但是当数据量和访问量剧增的时候，那么就会明显发现MySQL很慢，甚至down掉，那么就要考虑优化我们的MySQL了。
优化无非是从三个角度入手：
第一个是从硬件，增加硬件，增加服务器
第二个就是对我们的MySQL服务器进行优化，增加缓存大小，开多端口，读写分开
第三个就是我们的应用优化，建立索引，优化SQL查询语句，建立缓存等等
我就简单的说说SQL查询语句的优化。因为如果我们Web服务器比数据库服务器多或者性能优良的话，我们完全可以把数据库的压力转嫁到Web服务器上，因为如果单台MySQL，或者 Master/Slave 架构的数据库服务器都负担比较重，那么就可以考虑把MySQL的运算放到Web服务器上去进行。当然了，如果你Web服务器比数据库服务器差，那就把压力放在数据库服务器上吧，呵呵。
如果是把MySQL服务器的压力放在Web服务器上，那么很多运算就需要我们的程序去执行，比如Web程序中全部交给PHP脚本去处理数据。单台MySQL服务器，查询、更新、插入、删除都在一台服务器上的话，访问量一大，你会明显发现锁表现象，当对一个表进行更新删除操作的时候，就会拒绝其他操作，这样就会导致锁表，解决这个问题最简单直接的办法就是拿两台MySQL服务器，一台负责查询（select）操作，另外一台负责更改（update/delete/insert），然后进行同步，这样能够避免锁表，如果服务器更多，那么就更好处理了，可以采用分布式数据库架构和数据的散列存储，下面我们会简单说一下。
一、SQL的优化和注意事项
现在我们假设我们只有一台MySQL服务器，所有的select/update/insert/delete操作都是在这上面进行的，我们同时有三台Web服务器，通过DNS轮巡来访问，那么我们如何进行我们应用程序和SQL的优化。
1. Where条件
在查询中，WHERE条件也是一个比较重要的因素，尽量少并且是合理的where条件是很重要的，在写每一个where条件的时候都要仔细考虑，尽量在多个条件的时候，把会提取尽量少数据量的条件放在前面，这样就会减少后一个where条件的查询时间。
有时候一些where条件会导致索引无效，当使用了Mysql函数的时候，索引将无效，比如：select * from tbl1 where left(name, 4) = 'hylr'，那么这时候索引无效，还有就是使用LIKE进行搜索匹配的时候，这样的语句索引是无效的：select * from tbl1 where name like '%xxx%'，但是这样索引是有效的：select * from tbl1 where name like 'xxx%'，所以谨慎的写你
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