1、使用定義明確的表或列名，並保持一致（例如，School、StudentCourse、CourseID）。

2、使用單數形式的表名（即，用StudentCourse而非StudentCourses）。表代表了實體的合集，不需要複數形式。

3、不要在表名中使用空格。否則你將在定義表時不得不使用“{”、“[”等字元（即為了訪問表Student Course，你須得書寫“Student Course”。使用StudentCourse足夠了）。

4、不要在表名中加入不必要的字首或字尾（即，命名School即可，不必為TblSchool、SchoolTable等）。

5、加密密碼，保證安全性。需要時可在應用中解密它們。

6、在所有的表中使用整型ID欄位。即便眼下ID還用不著，將來也會有用到的時候（例如在關聯表中、索引等）。

7、使用整數（或相關）型別的資料列來建立索引。Varchar列索引會導致效能問題。

8、對布林值使用bit欄位。使用Integer或Varchar型別儲存毫無必要。同時，在這些列名中加入Is描述。

9、對資料庫訪問進行驗證。任何使用者都不應給予admin角色。

10、若非必要的話，避免使用“select *”查詢語句。為了更好的效能，請使用“select [required_columns_list]”。

11、若程式程式碼很大，可使用ORM（物件關係對映）框架（如Hibernate、iBatis）工具。關於其效能問題可通過詳細配置引數來應付。

12、將那些不使用或不常用而又較大的表（table parts）區隔到不同的物理儲存空間，以便提供更好地查詢效能。

13、對重要的資料庫系統，使用災難恢復方案和安全服務，比如故障切換叢集（failover clustering）、自動備份、複製等。

14、為了保證資料完整性，請使用約束（如外來鍵、Check、Not null約束等）。不要給予對應用程式碼的完整控制權。

15、缺乏資料庫文件的習慣非常不好（evil）。用ER圖對資料庫設計模型進行描述。同時記得編寫觸發器、儲存過程等指令碼的程式碼。

16、對頻繁進行的查詢使用索引。Analyser工具可用於決定index在何處定義。對於查詢獲取大量列，聚簇索引（clustered index）通常更好。而對於點查詢，可使用非聚簇索引。

17、將資料庫伺服器與Web伺服器放置在不同的計算機中。這可以提供更好的安全效能（攻擊者不能直接訪問資料），而且由於可以限制訪問請求數及程序量，伺服器也能獲得更的CPU及記憶體效能。

18、影象和Blob列一定不要定義在查詢頻繁的表中，這也是出於效能考慮。可將這些資料放在單獨的表中，並在查詢表中建立指向它們的指標。

19、規範化（Normalization）是必須的，以進一步優化應用效能。否則可能面臨過多的資料副本，當然過渡規範化（over-normalization）則會導致大量跨太多表的連線。這兩者都會影響到效能。

20、同樣也要在資料庫建模及設計上花些功夫。若為此省下時間，則很可能面臨10倍乃至100/1000倍的維護/重新設計成本。