我一直对大多数程序员倾向于在数据访问层混合他们的ui逻辑感到失望:

SELECT
    FirstName + ' ' + LastName as "Full Name",
    case UserRole
        when 2 then "Admin"
        when 1 then "Moderator"
        else "User"
    end as "User's Role",
    case SignedIn
        when 0 then "Logged in"
        else "Logged out"
    end as "User signed in?",
    Convert(varchar(100), LastSignOn, 101) as "Last Sign On",
    DateDiff('d', LastSignOn, getDate()) as "Days since last sign on",
    AddrLine1 + ' ' + AddrLine2 + ' ' + AddrLine3 + ' ' +
        City + ', ' + State + ' ' + Zip as "Address",
    'XXX-XX-' + Substring(
        Convert(varchar(9), SSN), 6, 4) as "Social Security #"
FROM Users

通常，程序员这样做是因为他们想要将数据集直接绑定到一个网格上，而且在服务器端使用SQL Server格式比在客户端使用SQL Server格式更方便。

像上面所示的查询是非常脆弱的，因为它们将数据层与UI层紧密耦合在一起。最重要的是，这种编程风格彻底阻止了存储过程的可重用性。

我需要把我自己目前最喜欢的放在这里，只是为了使列表完整。我最喜欢的反模式是不测试您的查询。

这适用于以下情况:

您的查询涉及多个表。 您认为您有一个查询的最优设计，但不需要测试您的假设。 您接受第一个有效的查询，不知道它是否接近优化。

任何针对非典型或不充分数据进行的测试都不算数。如果它是一个存储过程，将测试语句放入注释中并保存它，并保存结果。否则，将其与结果一起放入代码中的注释中。

以下是我的前3名。

1号。指定字段列表失败。(编辑:为了防止混淆:这是一个生产代码规则。它不适用于一次性分析脚本——除非我是作者。)

SELECT *
Insert Into blah SELECT *

应该是

SELECT fieldlist
Insert Into blah (fieldlist) SELECT fieldlist

2号。使用游标和while循环，当while循环和循环变量就可以了。

DECLARE @LoopVar int

SET @LoopVar = (SELECT MIN(TheKey) FROM TheTable)
WHILE @LoopVar is not null
BEGIN
  -- Do Stuff with current value of @LoopVar
  ...
  --Ok, done, now get the next value
  SET @LoopVar = (SELECT MIN(TheKey) FROM TheTable
    WHERE @LoopVar < TheKey)
END

3号。DateLogic通过字符串类型。

--Trim the time
Convert(Convert(theDate, varchar(10), 121), datetime)

应该是

--Trim the time
DateAdd(dd, DateDiff(dd, 0, theDate), 0)

我最近看到了一个高峰“一个问题总比两个好，对吧?”

SELECT *
FROM blah
WHERE (blah.Name = @name OR @name is null)
  AND (blah.Purpose = @Purpose OR @Purpose is null)

这个查询需要两个或三个不同的执行计划，具体取决于参数的值。对于这个SQL文本，只生成一个执行计划并保存在缓存中。无论参数的值是多少，都将使用该计划。这会导致间歇性的性能不佳。最好编写两个查询(每个预期的执行计划一个查询)。

我发现，在性能方面，有两点是最重要的，并且可能会有很大的成本:

使用游标而不是基于集合 表达式。我想当程序员以过程的方式思考时，这种情况经常发生。 使用相关子查询，当a 连接到派生表可以执行 的工作。

Human readable password fields, egad. Self explanatory. Using LIKE against indexed columns, and I'm almost tempted to just say LIKE in general. Recycling SQL-generated PK values. Surprise nobody mentioned the god-table yet. Nothing says "organic" like 100 columns of bit flags, large strings and integers. Then there's the "I miss .ini files" pattern: storing CSVs, pipe delimited strings or other parse required data in large text fields. And for MS SQL server the use of cursors at all. There's a better way to do any given cursor task.

编辑是因为有太多了!

编写查询的开发人员没有很好地了解SQL应用程序(包括单个查询和多用户系统)的快慢。这包括对以下方面的无知:

physical I/O minimization strategies, given that most queries' bottleneck is I/O not CPU perf impact of different kinds of physical storage access (e.g. lots of sequential I/O will be faster than lots of small random I/O, although less so if your physical storage is an SSD!) how to hand-tune a query if the DBMS produces a poor query plan how to diagnose poor database performance, how to "debug" a slow query, and how to read a query plan (or EXPLAIN, depending on your DBMS of choice) locking strategies to optimize throughput and avoid deadlocks in multi-user applications importance of batching and other tricks to handle processing of data sets table and index design to best balance space and performance (e.g. covering indexes, keeping indexes small where possible, reducing data types to minimum size needed, etc.)