要弄好编程数据库，可以从以下几个方面入手：
选择合适的数据库管理系统（DBMS）
根据项目需求选择适合的DBMS，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等。不同的DBMS具有不同的特点和功能，选择合适的DBMS可以提高开发效率和数据库性能。
数据库设计
进行数据库设计，确定数据库的结构和关系，包括实体（表）、属性（字段）和关系（主键、外键等）。一个好的数据库设计应该符合规范化的原则，避免数据冗余和不一致性。
使用预编译语句
预编译语句可以提高SQL语句的执行效率，减少每次执行SQL语句时的编译开销。例如，在Python中可以使用`sqlite3`库的`execute`方法结合占位符来使用预编译语句。
事务处理
事务是数据库操作的基本单位，确保数据库的完整性和一致性。Python的数据库库（如`sqlite3`、`MySQLdb`、`psycopg2`）提供了事务处理的功能，允许你控制事务的提交和回滚。
数据库连接池
数据库连接池是一种管理数据库连接的技术，可以提高数据库操作的性能，避免频繁地打开和关闭数据库连接。例如，在Python中可以使用`SQLAlchemy`库来管理数据库连接池。
安全性
确保数据库的安全性是非常重要的。采取措施来防止未经授权的访问和数据泄露，如设置强密码、限制用户权限、加密敏感数据等。
性能优化
优化数据库的性能可以提高系统的响应速度和并发能力。这包括使用索引、优化查询语句、定期清理无用数据、合理分配硬件资源等。
数据备份和恢复
定期备份数据库是防止数据丢失的重要手段。同时，也要确保备份的数据可以及时恢复，以便在系统故障或数据丢失的情况下能够快速恢复数据。
数据库监控和维护
定期监控数据库的运行状态和性能指标，及时发现并解决潜在的问题。同时，也要进行数据库的维护工作，如定期清理日志、优化表结构等。
扩展和升级
随着业务的发展，数据库的规模和负载可能会逐渐增加。在数据库设计时，要考虑到未来的扩展需求，并采取相应的措施来保证数据库的可扩展性和性能。
通过以上这些方面的综合考虑和实践，可以构建一个高效、安全、可靠的编程数据库。