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。

我最喜欢的SQL反模式:

对非唯一列进行JOIN，并使用SELECT DISTINCT修剪结果。

创建连接多个表的视图，只是为了从一个表中选择少数列。

 CREATE VIEW my_view AS 
     SELECT * FROM table1
     JOIN table2 ON (...)
     JOIN table3 ON (...);

 SELECT col1, col2 FROM my_view WHERE col3 = 123;

使用SQL作为美化的ISAM(索引顺序访问方法)包。特别是嵌套游标，而不是将SQL语句组合成一个更大的语句。这也算“滥用优化器”，因为实际上优化器能做的不多。这可以与非准备语句结合使用，以获得最大的效率:

DECLARE c1 CURSOR FOR SELECT Col1, Col2, Col3 FROM Table1

FOREACH c1 INTO a.col1, a.col2, a.col3
    DECLARE c2 CURSOR FOR
        SELECT Item1, Item2, Item3
            FROM Table2
            WHERE Table2.Item1 = a.col2
    FOREACH c2 INTO b.item1, b.item2, b.item3
        ...process data from records a and b...
    END FOREACH
END FOREACH

正确的解决方案(几乎总是)是将两个SELECT语句合并为一个:

DECLARE c1 CURSOR FOR
    SELECT Col1, Col2, Col3, Item1, Item2, Item3
        FROM Table1, Table2
        WHERE Table2.Item1 = Table1.Col2
        -- ORDER BY Table1.Col1, Table2.Item1

FOREACH c1 INTO a.col1, a.col2, a.col3, b.item1, b.item2, b.item3
    ...process data from records a and b...
END FOREACH

双循环版本的唯一优点是，您可以很容易地发现表1中值之间的中断，因为内部循环结束了。这可能是控制中断报告中的一个因素。

此外，应用程序中的排序通常是不允许的。

应用程序连接 不仅仅是一个SQL问题，而是在寻找问题的描述和发现这个问题时，我很惊讶它没有被列出。

正如我所听到的那样，应用程序连接是指从两个或多个表中取出一组行，然后用一对嵌套的for循环将它们连接到(Java)代码中。这给系统(应用程序和数据库)带来了负担，必须识别整个叉乘，检索它并将其发送给应用程序。假设应用程序可以像数据库一样快地过滤叉乘(不确定)，只是更快地削减结果集意味着更少的数据传输。

过度使用临时表和游标。

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!