不了解DBMS的工作原理。

如果不了解离合器的工作原理，你就不能正确地驾驶变速杆。如果不了解实际上只是在硬盘上写入文件，就无法理解如何使用数据库。

具体地说:

Do you know what a Clustered Index is? Did you think about it when you designed your schema? Do you know how to use indexes properly? How to reuse an index? Do you know what a Covering Index is? So great, you have indexes. How big is 1 row in your index? How big will the index be when you have a lot of data? Will that fit easily into memory? If it won't it's useless as an index. Have you ever used EXPLAIN in MySQL? Great. Now be honest with yourself: Did you understand even half of what you saw? No, you probably didn't. Fix that. Do you understand the Query Cache? Do you know what makes a query un-cachable? Are you using MyISAM? If you NEED full text search, MyISAM's is crap anyway. Use Sphinx. Then switch to Inno.

忘记在表之间建立关系。我记得当我刚开始在我现在的雇主工作时，我不得不清理这些东西。

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。

1 -在where子句中的值上不必要地使用函数，导致该索引未被使用。

例子:

where to_char(someDate,'YYYYMMDD') between :fromDate and :toDate

而不是

where someDate >= to_date(:fromDate,'YYYYMMDD') and someDate < to_date(:toDate,'YYYYMMDD')+1

在较小的程度上:不向需要函数索引的值添加函数索引……

2 -没有添加检查约束以确保数据的有效性。查询优化器可以使用约束，它们确实有助于确保您可以信任您的不变量。没有理由不使用它们。

3 -纯粹出于懒惰或时间压力而向表中添加未规范化的列。事情通常不是这样设计的，而是演变成这样的。最终的结果是，当您在未来的演进中受到丢失的数据完整性的困扰时，将会有大量的工作试图清理混乱。

想想看，重新设计一个没有数据的表是非常便宜的。一个有数百万条记录的表，没有完整性……重新设计并不便宜。因此，在创建列或表时执行正确的设计是可以分摊的。

4 -不是关于数据库本身，但确实令人讨厌。不关心SQL的代码质量。SQL是用文本表示的事实并不意味着可以将逻辑隐藏在大量的字符串操作算法中。完全有可能用文本编写SQL，使您的程序员同事能够读懂。

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)

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。