对于一个经常使用数据库(每天或几乎每天编写/维护查询)的中间派专业开发人员，我认为期望应该与任何其他领域相同:你在大学里写过一个。

每个c++极客在大学里都写过一个字符串类。每个图形狂人在大学里都写过一个光线追踪器。每个网络极客在大学里都写过交互式网站(通常在我们有“web框架”之前)。每个硬件书呆子(甚至软件书呆子)在大学里都做过CPU。大学里每个内科医生都解剖过一整具尸体，即使她今天只是给我量血压，告诉我胆固醇太高。为什么数据库会有所不同呢?

不幸的是，由于某种原因，他们今天看起来确实不一样了。人们希望。net程序员知道字符串在C语言中是如何工作的，但是RDBMS的内部结构不应该太关心你。

仅仅通过阅读，甚至从上到下都不可能达到同样的理解水平。但是，如果您从底层开始并理解每个部分，那么就相对容易找出数据库的细节。甚至是许多数据库极客似乎无法理解的事情，比如何时使用非关系数据库。

也许这有点严格，特别是如果你在大学里没有学习计算机科学。我会把它调低一些:你今天完全可以从头开始写一个。我不关心你是否知道PostgreSQL查询优化器的工作原理，但如果你知道足够多的知识自己编写一个，它可能不会与他们所做的有太大的不同。你知道，写一个基本的公式并不难。

除了他们使用的语法和概念选项(例如连接、触发器和存储过程)之外，对于每个使用数据库的开发人员来说，有一件事是至关重要的:

了解您的引擎将如何执行您正在编写的查询。

我认为这很重要的原因仅仅是生产的稳定性。您应该知道您的代码是如何执行的，这样您就不会在等待一个长函数完成时停止线程中的所有执行，那么为什么您不想知道您的查询将如何影响数据库、程序甚至服务器呢?

This is actually something that has hit my R&D team more times than missing semicolons or the like. The presumtion is the query will execute quickly because it does on their development system with only a few thousand rows in the tables. Even if the production database is the same size, it is more than likely going to be used a lot more, and thus suffer from other constraints like multiple users accessing it at the same time, or something going wrong with another query elsewhere, thus delaying the result of this query.

即使是像连接如何影响查询性能这样简单的事情，在生产中也是非常宝贵的。许多数据库引擎的许多特性在概念上让事情变得更简单，但如果没有考虑清楚，可能会在性能上带来问题。

了解数据库引擎的执行过程，并为之制定计划。

关于以下对Walter M。的回答:

“写得很好!历史视角对于当时没有做数据库工作的人(比如我)来说非常有用。”

历史观点在某种意义上是绝对重要的。“忘记历史的人，注定要重蹈覆辙。”XML重复着过去的层次错误，图形数据库重复着过去的网络错误，OO系统迫使用户使用层次模型，而每个人即使只有十分之一的大脑都应该知道层次模型不适合真实世界的通用表示，等等，等等。

至于问题本身:

每个数据库开发人员都应该知道“关系型”不等于“SQL”。然后他们就会明白为什么他们会被DBMS供应商如此失望，为什么他们应该告诉同样的供应商想出更好的东西(例如真正的关系型DBMS)，如果他们想继续从他们的客户那里为这些蹩脚的软件吸走大量的钱)。

每个数据库开发人员都应该了解关系代数的所有知识。这样，就不会再有开发者在Stack Overflow网站上发布“我不知道如何做我的工作，希望别人帮我做”这样的愚蠢问题了。

简单的尊重。

它不仅仅是一个存储库 您可能并不比供应商或dba更了解情况 你不会在凌晨3点的时候，在高级经理对你大喊大叫的情况下支持它

每个开发人员都应该知道这是错误的:“分析数据库操作与分析代码完全不同。”

在传统意义上有一个明确的Big-O。当你做一个EXPLAIN PLAN(或等效)时，你看到的是算法。有些算法涉及嵌套循环，并且是O(n ^ 2)。其他算法涉及到b树查找，并且是O(n log n)。

这是非常非常严重的。这是理解为什么索引很重要的关键。这对于理解速度-标准化-非标准化之间的权衡至关重要。这对于理解为什么数据仓库使用星型模式是非常重要的，而星型模式并没有对事务更新进行规范化。

如果您不清楚所使用的算法，请执行以下操作。停止。解释查询执行计划。相应调整指标。

同样，结论是:索引越多越好。

有时，专注于一个操作的索引会降低其他操作的速度。根据这两个操作的比例，添加一个索引可能有良好的效果，也可能没有整体影响，或者对整体性能不利。

我只是想指出一个观察结果——似乎大多数的回答都假设数据库与关系数据库是可以互换的。还有对象数据库，平面文件数据库。评估当前软件项目的需求是很重要的。从程序员的角度来看，数据库决策可以推迟到以后。另一方面，数据建模可以在早期实现，并带来很大的成功。

我认为数据建模是一个关键组件，是一个相对较老的概念，但它已经被软件行业中的许多人遗忘了。数据建模，尤其是概念建模，可以揭示系统的功能行为，并可作为开发的路线图。

另一方面，所需的数据库类型可以根据许多不同的因素来确定，包括环境、用户数量和可用的本地硬件(如硬盘空间)。