不使用索引。

这之前已经说过了，但是:索引，索引，还是索引。我见过许多性能不佳的企业web应用程序，它们通过简单地进行一些分析(查看哪些表被频繁访问)，然后在这些表上添加索引来解决问题。这甚至不需要太多的SQL编写知识，而且回报是巨大的。

Avoid data duplication like the plague. Some people advocate that a little duplication won't hurt, and will improve performance. Hey, I'm not saying that you have to torture your schema into Third Normal Form, until it's so abstract that not even the DBA's know what's going on. Just understand that whenever you duplicate a set of names, or zipcodes, or shipping codes, the copies WILL fall out of synch with each other eventually. It WILL happen. And then you'll be kicking yourself as you run the weekly maintenance script.

最后:使用清晰、一致、直观的命名约定。与一段编写良好的代码应该是可读的一样，一个好的SQL模式或查询应该是可读的，并且实际上告诉您它在做什么，甚至没有注释。六个月后，当你不得不对桌子进行维护时，你会感谢自己的。“选择account_number, billing_date FROM national_accounts”比“选择ACCNTNBR, BILLDAT FROM NTNLACCTS”更容易使用。

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)。

认为他们是dba和数据建模师/设计人员，而他们在这些领域没有任何正式的灌输。 认为他们的项目不需要DBA，因为这些东西都很简单/琐碎。 未能正确区分应该在数据库中完成的工作和应该在应用程序中完成的工作。 未验证备份，或未备份。 在他们的代码中嵌入原始SQL。

没有做正确的标准化。您希望确保数据没有重复，并且根据需要将数据分割为不同的数据。您还需要确保不要过于遵循规范化，否则会损害性能。

在运行DELETE查询之前没有执行相应的SELECT查询(特别是在生产数据库上)!