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。

根据我的经验: 不与有经验的dba沟通。

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)。

不了解数据库并发模型以及它如何影响开发。事后添加索引和调整查询很容易。然而，应用程序的设计没有适当考虑热点，资源争用 和正确的操作(假设您刚刚阅读的内容仍然有效!)可能需要在数据库和应用层中进行重大更改，以便稍后纠正。

二十年来我见过的最常见的错误是:没有提前计划。许多开发人员将创建数据库和表，然后在构建应用程序时不断修改和扩展表。最终的结果往往是一团糟，效率低下，之后很难清理或简化。

不对数据库模式使用版本控制 直接针对活动数据库工作 没有阅读和理解更高级的数据库概念(索引、聚集索引、约束、物化视图等) 没有测试可伸缩性……只有3或4行的测试数据永远不会给您真实的实时性能的真实画面