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。

使用Access而不是“真正的”数据库。有很多很棒的小型甚至免费的数据库，比如SQL Express、MySQL和SQLite，它们可以更好地工作和扩展。应用程序通常需要以意想不到的方式进行扩展。

不使用索引。

1)不了解如何正确地在Java和数据库之间进行交互。

2)过度解析，不恰当或没有重用SQL

3)没有使用BIND变量

4)在数据库中使用SQL集逻辑时，用Java实现过程逻辑(更好)。

5)在投入生产前没有进行任何合理的性能或可伸缩性测试

6)使用水晶报表，在报表中没有正确设置模式名

7)由于不了解执行计划，使用笛卡尔式产品实现SQL(你甚至看了EXPLAIN计划吗?)

使用Excel存储(大量)数据。

我曾见过一些公司拥有数千行并使用多个工作表(由于以前版本的Excel的行数限制为65535)。

Excel非常适合用于报告、数据演示和其他任务，但不应被视为数据库。

我想补充一点: 偏好“优雅”代码而不是高性能代码。在应用程序开发人员看来，对数据库最有效的代码通常是丑陋的。

Believing that nonsense about premature optimization. Databases must consider performance in the original design and in any subsequent development. Performance is 50% of database design (40% is data integrity and the last 10% is security) in my opinion. Databases which are not built from the bottom up to perform will perform badly once real users and real traffic are placed against the database. Premature optimization doesn't mean no optimization! It doesn't mean you should write code that will almost always perform badly because you find it easier (cursors for example which should never be allowed in a production database unless all else has failed). It means you don't need to look at squeezing out that last little bit of performance until you need to. A lot is known about what will perform better on databases, to ignore this in design and development is short-sighted at best.