非常大的事务，插入/更新大量数据，然后重新加载它。基本上，这是因为没有考虑数据库工作的多用户环境。 过度使用函数，特别是作为select和where子句中的结果，导致函数被反复调用以获取结果。我认为，这符合他们试图以他们更习惯的过程方式工作而不是充分利用SQL的一般情况。

当查询在您的开发机器上运行得如此之快时，一旦您向应用程序抛出一些流量，查询就会崩溃并阻塞，这要归咎于db引擎。

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.

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)。

最大的错误是在代码中使用循环更新或插入数据，而基于集合的简单解决方案可以更快、更简单地完成这一任务。