当查询在您的开发机器上运行得如此之快时，一旦您向应用程序抛出一些流量，查询就会崩溃并阻塞，这要归咎于db引擎。

许多开发人员倾向于对数据库执行多个查询(通常查询一个或两个表)，提取结果并在java/c/c++中执行简单的操作——所有这些都可以用一条SQL语句完成。

许多开发人员通常没有意识到，在开发环境中，数据库和应用程序服务器在他们的笔记本电脑上——但在生产环境中，数据库和应用程序服务器将在不同的机器上。因此，对于每个查询，在应用程序服务器和数据库服务器之间传递的数据都有额外的n/w开销。我惊奇地发现，为了向用户呈现一个页面，应用程序服务器对数据库服务器进行了大量的数据库调用!

在修复生产数据库内部的一些问题之前没有进行备份。 在存储过程中的存储对象(如表、视图)上使用DDL命令。 害怕使用存储的proc或害怕在更有效/更合适的地方使用ORM查询。 忽略数据库分析器的使用，它可以准确地告诉您ORM查询最终转换为什么，从而验证逻辑，甚至在不使用ORM时进行调试。

因为“它太神奇了”或“不在我的数据库中”这样的原因，而放弃像Hibernate这样的ORM。 过度依赖像Hibernate这样的ORM，并试图将它硬塞到不合适的地方。

不了解DBMS的工作原理。

如果不了解离合器的工作原理，你就不能正确地驾驶变速杆。如果不了解实际上只是在硬盘上写入文件，就无法理解如何使用数据库。

具体地说:

Do you know what a Clustered Index is? Did you think about it when you designed your schema? Do you know how to use indexes properly? How to reuse an index? Do you know what a Covering Index is? So great, you have indexes. How big is 1 row in your index? How big will the index be when you have a lot of data? Will that fit easily into memory? If it won't it's useless as an index. Have you ever used EXPLAIN in MySQL? Great. Now be honest with yourself: Did you understand even half of what you saw? No, you probably didn't. Fix that. Do you understand the Query Cache? Do you know what makes a query un-cachable? Are you using MyISAM? If you NEED full text search, MyISAM's is crap anyway. Use Sphinx. Then switch to Inno.

使用ORM进行批量更新 选择多于需要的数据。同样，这通常在使用ORM时完成 在循环中触发sql。 没有良好的测试数据，只在实时数据上注意到性能下降。