非常大的事务，插入/更新大量数据，然后重新加载它。基本上，这是因为没有考虑数据库工作的多用户环境。 过度使用函数，特别是作为select和where子句中的结果，导致函数被反复调用以获取结果。我认为，这符合他们试图以他们更习惯的过程方式工作而不是充分利用SQL的一般情况。

根据我的经验: 不与有经验的dba沟通。

许多开发人员倾向于对数据库执行多个查询(通常查询一个或两个表)，提取结果并在java/c/c++中执行简单的操作——所有这些都可以用一条SQL语句完成。

许多开发人员通常没有意识到，在开发环境中，数据库和应用程序服务器在他们的笔记本电脑上——但在生产环境中，数据库和应用程序服务器将在不同的机器上。因此，对于每个查询，在应用程序服务器和数据库服务器之间传递的数据都有额外的n/w开销。我惊奇地发现，为了向用户呈现一个页面，应用程序服务器对数据库服务器进行了大量的数据库调用!

因为“它太神奇了”或“不在我的数据库中”这样的原因，而放弃像Hibernate这样的ORM。 过度依赖像Hibernate这样的ORM，并试图将它硬塞到不合适的地方。

有一件事我想补充，学习使用分析函数，如分区BY, RANK, DENSE_RANK (Oracle)。它们对于复杂的查询是绝对必要的。

其他建议是，如果可能的话，在您的开发团队中有一个专门的数据库开发人员，他应该是SQL、数据库建模、调优等方面的专家(但不是DBA)。这种技能是一笔巨大的财富。

对于基于sql的数据库:

Not taking advantage of CLUSTERED INDEXES or choosing the wrong column(s) to CLUSTER. Not using a SERIAL (autonumber) datatype as a PRIMARY KEY to join to a FOREIGN KEY (INT) in a parent/child table relationship. Not UPDATING STATISTICS on a table when many records have been INSERTED or DELETED. Not reorganizing (i.e. unloading, droping, re-creating, loading and re-indexing) tables when many rows have been inserted or deleted (some engines physically keep deleted rows in a table with a delete flag.) Not taking advantage of FRAGMENT ON EXPRESSION (if supported) on large tables which have high transaction rates. Choosing the wrong datatype for a column! Not choosing a proper column name. Not adding new columns at the end of the table. Not creating proper indexes to support frequently used queries. creating indexes on columns with few possible values and creating unnecessary indexes. ...more to be added.