对于存储时间值，应该只使用UTC时区。不应使用当地时间。

反向观点:过度痴迷于正常化。

大多数SQL/ rbdb系统提供了许多非常有用的特性(事务、复制)，即使对于非标准化的数据也是如此。磁盘空间很便宜，有时操作/过滤/搜索获取的数据比编写1NF模式更简单(更容易的代码，更快的开发时间)，并处理其中的所有麻烦(复杂的连接，讨厌的子选择等)。

我发现过度标准化的系统通常是不成熟的优化，特别是在开发的早期阶段。

(再想想……http://writeonly.wordpress.com/2008/12/05/simple-object-db-using-json-and-python-sqlite/)

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。

回复:使用@@IDENTITY代替SCOPE_IDENTITY()

两者都不能用;使用输出代替

参见https://connect.microsoft.com/SQLServer/feedback/details/328811/scope-identity-sometimes-returns-incorrect-value

有一张桌子

code_1
value_1
code_2
value_2
...
code_10
value_10

而不是有3个表

Code, value和code_value

你永远不知道什么时候你可能需要10对以上的代码，价值。

如果只需要一对，就不会浪费磁盘空间。

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.)