不管我们喜欢与否，我们开发人员中的许多人(如果不是大多数的话)都经常使用数据库，或者有一天可能不得不使用数据库。考虑到大量的误用和滥用，以及每天出现的大量与数据库相关的问题，公平地说，有一些概念是开发人员应该知道的——即使他们今天不设计或使用数据库。
关于数据库，开发人员和其他软件专业人员应该知道的一个重要概念是什么?
当前回答
将非正规化视为一个可能的天使，而不是魔鬼，并将NoSQL数据库视为关系数据库的替代方案。
此外，我认为实体-关系模型是每个开发人员必须知道的，即使你不设计数据库。它将让您彻底理解数据库的所有内容。
其他回答
索引的工作原理
这可能不是最重要的，但肯定是最被低估的话题。
索引的问题在于SQL教程通常根本不会提到它们，而且所有的玩具示例都可以在没有索引的情况下工作。
即使更有经验的开发人员也可以编写相当好的(和复杂的)SQL，而不需要了解更多关于索引的知识，而只是“索引使查询更快”。
这是因为SQL数据库作为黑盒的工作做得非常好:
告诉我你需要什么(给我SQL)，我来处理。
这可以很好地检索正确的结果。SQL的作者不需要知道系统在幕后做什么——直到一切变得非常缓慢.....
这时索引就成了一个话题。但这通常很晚了，而且某些人(一些公司?)已经遇到了真正的问题。
这就是为什么我认为索引是在使用数据库时不能忘记的首要主题。不幸的是，它很容易忘记。
免责声明
这些论点是从我的免费电子书“使用索引，卢克”的序言中借来的。我花了很多时间来解释索引是如何工作的，以及如何正确地使用它们。
非唯一索引中的列顺序很重要。
第一列应该是其内容(即基数)变化最大的列。
这是为了帮助SQL Server在运行时如何使用索引创建有用的统计数据。
每个开发人员都应该知道这是错误的:“分析数据库操作与分析代码完全不同。”
在传统意义上有一个明确的Big-O。当你做一个EXPLAIN PLAN(或等效)时，你看到的是算法。有些算法涉及嵌套循环，并且是O(n ^ 2)。其他算法涉及到b树查找，并且是O(n log n)。
这是非常非常严重的。这是理解为什么索引很重要的关键。这对于理解速度-标准化-非标准化之间的权衡至关重要。这对于理解为什么数据仓库使用星型模式是非常重要的，而星型模式并没有对事务更新进行规范化。
如果您不清楚所使用的算法，请执行以下操作。停止。解释查询执行计划。相应调整指标。
同样，结论是:索引越多越好。
有时，专注于一个操作的索引会降低其他操作的速度。根据这两个操作的比例，添加一个索引可能有良好的效果，也可能没有整体影响，或者对整体性能不利。
阻抗失配问题，并了解常见缺陷或orm。
我只是想指出一个观察结果——似乎大多数的回答都假设数据库与关系数据库是可以互换的。还有对象数据库，平面文件数据库。评估当前软件项目的需求是很重要的。从程序员的角度来看，数据库决策可以推迟到以后。另一方面，数据建模可以在早期实现，并带来很大的成功。
我认为数据建模是一个关键组件，是一个相对较老的概念，但它已经被软件行业中的许多人遗忘了。数据建模，尤其是概念建模，可以揭示系统的功能行为，并可作为开发的路线图。
另一方面，所需的数据库类型可以根据许多不同的因素来确定，包括环境、用户数量和可用的本地硬件(如硬盘空间)。
