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。

有一件事我想补充，学习使用分析函数，如分区BY, RANK, DENSE_RANK (Oracle)。它们对于复杂的查询是绝对必要的。

其他建议是，如果可能的话，在您的开发团队中有一个专门的数据库开发人员，他应该是SQL、数据库建模、调优等方面的专家(但不是DBA)。这种技能是一笔巨大的财富。

过度使用和/或依赖存储过程。

一些应用程序开发人员将存储过程视为中间层/前端代码的直接扩展。这似乎是微软堆栈开发人员的一个共同特征(我是其中之一，但我已经不再这样做了)，并产生许多执行复杂业务逻辑和工作流处理的存储过程。这在其他地方做得更好。

存储过程在某些实际技术因素(例如性能和安全性)需要使用时非常有用。例如，保持大型数据集的聚合/过滤“接近数据”。

我最近不得不帮助维护和增强一个大型Delphi桌面应用程序，其中70%的业务逻辑和规则是在1400个SQL Server存储过程中实现的(其余在UI事件处理程序中)。这是一场噩梦，主要是由于难以将有效的单元测试引入TSQL，缺乏封装和糟糕的工具(调试器，编辑器)。

在过去与Java团队一起工作时，我很快发现在那个环境中，情况往往完全相反。一位Java架构师曾经告诉我:“数据库是用于数据的，而不是用于代码的。”

现在，我认为完全不考虑存储过程是错误的，但在它们提供有用好处的情况下，应该谨慎使用(不是默认情况)(参见其他答案)。

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。

根据我的经验: 不与有经验的dba沟通。

将数据库仅仅视为一种存储机制(即美化的集合库)，因此从属于它们的应用程序(忽略其他共享数据的应用程序)