同一查询中的相同子查询。

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!

使用无意义的表别名:

from employee t1,
department t2,
job t3,
...

使得阅读一个大的SQL语句比它需要的要困难得多

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.)

我只是把这个放在一起，基于一些SQL响应这里在SO。

认为触发器之于数据库就像事件处理程序之于OOP是一种严重的反模式。有一种看法是，任何旧的逻辑都可以放入触发器中，当一个事务(事件)在表上发生时被触发。

不正确的。最大的区别之一是触发器是同步的——而且是完全同步的，因为它们在集合操作上是同步的，而不是在行操作上。在OOP方面，正好相反——事件是实现异步事务的有效方法。

在他们职业生涯的前6个月学习SQL，在接下来的10年里从不学习其他任何东西。特别是没有学习或有效地使用窗口/分析SQL特性。特别是over()和partition by的使用。

窗口函数，比如聚合 函数时，对对象进行聚合 定义的行集(组)，但是 而不是返回一个值 组，窗口函数可以返回 每个组有多个值。

请参阅O'Reilly SQL Cookbook附录A，以获得窗口函数的良好概述。