阻抗失配问题，并了解常见缺陷或orm。

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。

关于数据库，开发人员应该知道的第一件事是:数据库是用来干什么的?不是它们如何工作，也不是如何构建它们，甚至不是如何编写代码来检索或更新数据库中的数据。但是它们有什么用呢?

不幸的是，这个问题的答案是一个移动的目标。在数据库的鼎盛时期，20世纪70年代到90年代初，数据库是为了共享数据。如果你正在使用一个数据库，而你没有共享数据，那么你要么是在参与一个学术项目，要么就是在浪费资源，包括你自己。建立一个数据库和驯服一个DBMS是如此巨大的任务，就数据被多次利用而言，回报必须与投资相匹配。

Over the last 15 years, databases have come to be used for storing the persistent data associated with just one application. Building a database for MySQL, or Access, or SQL Server has become so routine that databases have become almost a routine part of an ordinary application. Sometimes, that initial limited mission gets pushed upward by mission creep, as the real value of the data becomes apparent. Unfortunately, databases that were designed with a single purpose in mind often fail dramatically when they begin to be pushed into a role that's enterprise wide and mission critical.

关于数据库，开发人员需要了解的第二件事是整个以数据为中心的视图。以数据为中心的世界观不同于以流程为中心的世界观，这是大多数开发人员所学过的最不同的观点。与这个差距相比，结构化编程和面向对象编程之间的差距相对较小。

开发人员需要学习的第三件事是数据建模，包括概念数据建模、逻辑数据建模和物理数据建模。

概念数据建模实际上是从以数据为中心的角度进行需求分析。

逻辑数据建模通常是将特定的数据模型应用于概念数据建模中发现的需求。关系模型的使用比任何其他特定模型都要多，开发人员肯定需要学习关系模型。为一个重要的需求设计一个强大且相关的关系模型并不是一项简单的任务。如果误解了关系模型，就无法构建良好的SQL表。

物理数据建模通常是特定于DBMS的，不需要了解太多细节，除非开发人员同时也是数据库构建者或DBA。开发人员需要了解的是，物理数据库设计可以在多大程度上与逻辑数据库设计分离，以及仅通过调整物理设计就可以在多大程度上生成高速数据库。

开发人员需要了解的下一件事是，虽然速度(性能)很重要，但其他衡量设计好坏的指标更重要，比如修改和扩展数据库范围的能力，或者编程的简单性。

最后，任何与数据库打交道的人都需要明白，数据的价值往往比捕获数据的系统更持久。

唷!

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。

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。

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)。