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。

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)。

根据我的经验: 不与有经验的dba沟通。

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!

a)在字符串中硬编码查询值 b)将数据库查询代码放在Windows窗体应用程序的“OnButtonPress”操作中

两者我都见过。

第一个问题?他们只在玩具数据库上测试。因此，他们不知道当数据库变大时，他们的SQL将会爬行，并且稍后必须有人来修复它(您可以听到的声音是我咬牙切齿的声音)。