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)。

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。

归一化

我总是很沮丧地看到有人努力编写一个过度复杂的查询，而这个查询用标准化的设计可以完全简单明了(“显示每个地区的总销售额。”)。

如果您在一开始就理解了这一点，并相应地进行设计，您将在以后为自己省去许多痛苦。在规范化之后，很容易对性能进行反规范化;要规范化一个从一开始就不是这样设计的数据库并不容易。

至少，您应该知道3NF是什么以及如何实现它。对于大多数事务性数据库，这是使查询易于编写和保持良好性能之间的一个很好的平衡。

根据我使用关系数据库的经验，每个开发人员都应该知道:

—不同的数据类型:

为正确的工作使用正确的类型将使您的DB设计更健壮，查询更快，生活更轻松。

—了解1xM和MxM:

这是关系数据库的基本功能。您需要理解一对多和多对多关系，并在适当的时候应用它们。

“K.I.S.S.”原则也适用于DB

简单总是最好的。如果你已经学习了数据库是如何工作的，你将避免不必要的复杂性，这将导致维护和速度问题。

——指数:

光知道它们是什么是不够的。你需要知道什么时候使用，什么时候不使用。

另外:

布尔代数是你的朋友 图像:不要将它们存储在DB上。不要问为什么。 用SELECT测试DELETE

首先，开发人员需要了解一些关于数据库的知识。它们不仅仅是输入SQL并得到结果集的神奇设备，而是具有自己的逻辑和癖好的非常复杂的软件。

其次，针对不同的目的有不同的数据库设置。如果有可用的数据仓库，则不希望开发人员从联机事务数据库生成历史报告。

第三，开发人员需要了解基本的SQL，包括连接。

除此之外，它还取决于开发人员参与的程度。我曾经工作过，我是开发人员，实际上是DBA, DBA只是在走道的另一边，而DBA则在各自的领域。(我不喜欢第三个。)假设开发人员参与了数据库设计:

他们需要了解基本的标准化，至少是前三种标准形式。除此之外，请找一个DBA。对于那些有过美国法庭(以及随便看的电视节目)经验的人来说，有一句便于记忆的话:“依靠钥匙，全部的钥匙，除了钥匙别无其他，帮你一把，科德。”

他们需要了解索引，我的意思是他们应该知道他们需要什么索引，以及它们可能如何影响性能。这意味着不要使用无用的索引，但不要害怕添加它们来辅助查询。任何进一步的工作(如余额)都应该留给DBA。

他们需要理解对数据完整性的需求，并能够指出他们在哪里验证数据，以及如果发现问题他们正在做什么。这并不一定要在数据库中(在数据库中很难向用户发出有意义的错误消息)，但必须在某个地方。

他们应该具备如何制定计划的基本知识，以及如何大体阅读计划(至少足以判断算法是否有效)。

他们应该模糊地知道什么是触发器，什么是视图，以及可以对数据库进行分区。他们不需要任何细节，但他们需要知道如何向DBA询问这些事情。

他们当然应该知道不要干涉生产数据，或生产代码，或类似的东西，他们应该知道所有的源代码都进入VCS。

毫无疑问，我忘记了一些事情，但是一般的开发人员不需要是DBA，前提是手头有一个真正的DBA。

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。