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?
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基本的SQL技能。 索引。 处理DATE/ TIME/ TIMESTAMP的不同形式。 用于您正在使用的平台的JDBC驱动程序文档。 处理二进制数据类型(CLOB、BLOB等)
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我认为每个开发人员都应该理解数据库需要不同的范例。
在编写查询以获取数据时，需要一种基于集的方法。许多具有交互背景的人对此感到困惑。然而，当他们接受它时，他们可以获得更好的结果，即使解决方案可能不是第一次出现在他们以迭代为中心的思想中的解决方案。
RDBMS兼容性
查看是否需要在多个RDBMS中运行应用程序。如有，可能需要:
避免RDBMS SQL扩展 消除触发器和存储过程 遵循严格的SQL标准 转换字段数据类型 更改事务隔离级别
否则，这些问题应该分开处理，并开发应用程序的不同版本(或配置)。
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。
永远不要以错误的文本编码插入数据。
一旦您的数据库受到多种编码的污染，您所能做的最好的事情就是应用启发式和手工劳动的某种组合。
除了他们使用的语法和概念选项(例如连接、触发器和存储过程)之外，对于每个使用数据库的开发人员来说，有一件事是至关重要的:
了解您的引擎将如何执行您正在编写的查询。
我认为这很重要的原因仅仅是生产的稳定性。您应该知道您的代码是如何执行的，这样您就不会在等待一个长函数完成时停止线程中的所有执行，那么为什么您不想知道您的查询将如何影响数据库、程序甚至服务器呢?
This is actually something that has hit my R&D team more times than missing semicolons or the like. The presumtion is the query will execute quickly because it does on their development system with only a few thousand rows in the tables. Even if the production database is the same size, it is more than likely going to be used a lot more, and thus suffer from other constraints like multiple users accessing it at the same time, or something going wrong with another query elsewhere, thus delaying the result of this query.
即使是像连接如何影响查询性能这样简单的事情，在生产中也是非常宝贵的。许多数据库引擎的许多特性在概念上让事情变得更简单，但如果没有考虑清楚，可能会在性能上带来问题。
了解数据库引擎的执行过程，并为之制定计划。
