非常好的问题。让我们看看，首先，没有完全理解连接的人不应该考虑查询数据库。这就像开车时不知道方向盘和刹车在哪里一样。您还需要了解数据类型以及如何选择最佳数据类型。

开发人员应该了解的另一件事是，在设计数据库时，你应该记住三件事:

Data integrity - if the data can't be relied on you essentially have no data - this means do not put required logic in the application as many other sources may touch the database. Constraints, foreign keys and sometimes triggers are necessary to data integrity. Don't fail to use them because you don't like them or don't want to be bothered to understand them. Performance - it is very hard to refactor a poorly performing database and performance should be considered from the start. There are many ways to do the same query and some are known to be faster almost always, it is short-sighted not to learn and use these ways. Read some books on performance tuning before designing queries or database structures. Security - this data is the life-blood of your company, it also frequently contains personal information that can be stolen. Learn to protect your data from SQL injection attacks and fraud and identity theft.

在查询数据库时，很容易得到错误的答案。确保完全理解数据模型。请记住，实际决策通常是基于查询返回的数据做出的。当它是错误的，就会做出错误的商业决策。你可能会因为糟糕的询问而杀死一家公司，或者失去一个大客户。数据是有意义的，但开发者往往忘记了这一点。

数据几乎永远不会消失，考虑的是随着时间的推移存储数据，而不是今天如何获取数据。数据库在拥有10万条记录时运行良好，十年后可能就不那么好了。应用程序很少能像数据一样持久。这就是为什么性能设计如此重要的原因之一。

您的数据库可能需要应用程序不需要看到的字段。比如用于复制的guid，插入的日期字段。等。您还可能需要存储更改的历史，以及谁在什么时候做了更改，并能够从这个存储库中恢复坏的更改。在向网站询问如何修复忘记在更新中添加where子句并更新整个表的问题之前，请考虑一下您打算如何做到这一点。

永远不要在比生产版本更新的数据库版本中进行开发。永远、永远、永远不要直接针对生产数据库进行开发。

如果没有数据库管理员，请确保有人正在进行备份，并且知道如何恢复备份，并且已经测试过如何恢复备份。

数据库代码就是代码，没有理由不把它像其他代码一样放在源代码控制中。

基本的索引

当看到一个表或整个数据库没有索引，或者索引是任意的/无用的时，我总是感到震惊。即使你不是在设计数据库，只是需要编写一些查询，至少理解以下内容仍然是至关重要的:

数据库中索引了什么，没有索引什么: 扫描类型之间的差异，它们是如何选择的，以及您编写查询的方式如何影响这种选择; 覆盖率的概念(为什么你不应该只写SELECT *); 聚类索引和非聚类索引之间的区别; 为什么更多/更大的指数不一定更好; 为什么应该尽量避免在函数中包装筛选器列。

设计人员还应该注意常见的索引反模式，例如:

Access反模式(逐个索引每一列) Catch-All反模式(在所有或大多数列上建立一个大型索引，显然是在错误的印象中创建的，认为它会加速涉及这些列的所有可以想象的查询)。

数据库索引的质量——以及您在编写查询时是否利用了它——是迄今为止最重要的性能部分。在SO和其他论坛上发布的抱怨性能不佳的问题中，10个问题中有9个总是被证明是由于索引不好或表达式不sargable。

好问题。以下是一些想法，排名不分先后:

Normalization, to at least the second normal form, is essential. Referential integrity is also essential, with proper cascading delete and update considerations. Good and proper use of check constraints. Let the database do as much work as possible. Don't scatter business logic in both the database and middle tier code. Pick one or the other, preferably in middle tier code. Decide on a consistent approach for primary keys and clustered keys. Don't over index. Choose your indexes wisely. Consistent table and column naming. Pick a standard and stick to it. Limit the number of columns in the database that will accept null values. Don't get carried away with triggers. They have their use but can complicate things in a hurry. Be careful with UDFs. They are great but can cause performance problems when you're not aware how often they might get called in a query. Get Celko's book on database design. The man is arrogant but knows his stuff.

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。

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)。

关于以下对Walter M。的回答:

“写得很好!历史视角对于当时没有做数据库工作的人(比如我)来说非常有用。”

历史观点在某种意义上是绝对重要的。“忘记历史的人，注定要重蹈覆辙。”XML重复着过去的层次错误，图形数据库重复着过去的网络错误，OO系统迫使用户使用层次模型，而每个人即使只有十分之一的大脑都应该知道层次模型不适合真实世界的通用表示，等等，等等。

至于问题本身:

每个数据库开发人员都应该知道“关系型”不等于“SQL”。然后他们就会明白为什么他们会被DBMS供应商如此失望，为什么他们应该告诉同样的供应商想出更好的东西(例如真正的关系型DBMS)，如果他们想继续从他们的客户那里为这些蹩脚的软件吸走大量的钱)。

每个数据库开发人员都应该了解关系代数的所有知识。这样，就不会再有开发者在Stack Overflow网站上发布“我不知道如何做我的工作，希望别人帮我做”这样的愚蠢问题了。