小 T 導讀：作為薪水較為可觀的 IT 職業之一，DBA 貌似是一個門檻低、活還少的技術崗位，隻要接受過相應的系統性訓練，應該就可以成功入門。但想要真正勝任這個崗位，實際卻并不容易。DBA 的工作到底是怎樣的？它的前景如何？想做好 DBA 又需要具備哪些能力？我們采訪了兩位有豐富工作經驗的 DBA 和運維工程師，下面一起看一看他們的感悟吧。
DBA 的一天是怎樣的？
分享人：濤思資料傳遞工程師 董延瓊
（注：本章節 DBA 特指運維 DBA）
本人不僅是一個在 IT 行業摸爬滾打（混吃等死）、兢兢業業（得過且過）十多年的從業者，也是一個有着近十年豐富工作經驗的 DBA（老油條）。在剛進職場的五年裡，我在一家中字頭下面的三産做運維，主機、資料庫都有接觸，後來被朋友“坑”去創業公司玩了三年 MySQL，再後來繼續給國字頭做了三年資料庫（Oracle）運維，現在的職場身份是時序資料庫（Time Series Database）TDengine 團隊的傳遞工程師。
鄭重聲明：那種一杯茶一包煙，一張表導一天的快樂日子，我根本就沒經曆過。
關于運維 DBA 的工作，其實和中醫治病的理念有點像，在此引用一下魏文侯問扁鵲三兄弟醫術的故事，很有意思。對話是這樣的：
魏文候問扁鵲：“你們兄弟三人，哪一位醫術最精呢？”
扁鵲回答說：“大哥醫術最精，二哥次之，我最差。”
魏文候又問：“那為什麼我沒有聽說過他們呢？”
扁鵲解釋說：“大哥于病視神，在疾病還未形成時就将其除掉了，大家都沒怎麼見過他治病，是以他的名聲傳不出家門；二哥治病，是在疾病剛剛萌芽時就治愈它了，大家都隻見到他治一些不嚴重的小病，是以他的名聲也不出于鄰裡之間；而我通常是等病發展到一定程度才發現，通過針刺血脈、投湯藥、割皮解肌來治病。大家都認為我擅長治療各種疑難雜症，是以聞名于諸侯之間。”
現在估計很多 DBA 都會有類似的想法。理想的工作就是每天處理一下小問題，調調優，防患于未然，争取将大問題都掐死在搖籃裡，剩餘時間就是看看資料，提升一下自己，平平淡淡地“混過”每一天。但很不幸的是，如果真的抱着這樣的想法，那麼你離被裁也就不遠了，因為你在老闆眼裡就是個無所事事，混迹在職場中打醬油的“老油條”。
其實我們換位思考一下也就能了解了，如果你是老闆，一個員工整天沒啥正事，除了聊天打屁，就是上網看書，系統一年也沒有出現過啥大問題，身為老闆的你是不是也感覺這人力成本花的有點冤。
而與之相反的另一種情況是，你的員工每天忙忙碌碌，加班處理問題，好幾次重大問題都及時有效地解決了，避免造成更重大的損失。你是不是感覺這招人的錢花的還比較值，甚至年終還想發點錢鼓勵他再接再厲。
轉到價值觀積極的一面，如果你是個積極上進（年少無知）的 DBA，每天應該怎麼安排自己的工作呢？
其實和運維相關的工作，性質都差不多，不管是運維 DBA、主機工程師或網絡管理者。說到運維，就一定要說一下墨菲定律（Murphy’s Law），放在運維領域簡直太有用了。
墨菲定律主要包括以下四方面：
- 任何事都沒有表面看起來那麼簡單
- 所有的事都會比你預計的時間長
- 會出錯的事總會出錯
- 如果你擔心某種情況發生，那麼它就更有可能發生
對應到運維領域就是：
- 簡單的小問題，可能是某個喪心病狂的程式員的大 Bug，一旦忽視，就可能把你盡心維護的資料庫搞崩；
- 備份恢複的時間，永遠都超過你所估計的時間；
- 高危操作通常都會出事（普通操作一樣有風險）；
- 如果你擔心庫挂了沒有備份恢複，那麼備份大機率不能用。
相應的應對措施則是：
- 刨根求底，每個小問題都搞清楚，不放棄任何隐患；
- 把計劃時間乘以 10，能多長就多長（把泡茶、抽煙、上廁所也算在内）；
- 提前做好預案的預案，提前為某個操作失敗想辦法；
- 每天檢查備份，條件運作多備幾份，反正存儲不花自己的錢。
将以上四點貫徹到底，你就擁有了無比充實（累死累活）的運維 DBA 的一天。當然事情也不是絕對，以上大部分内容都是在讨論傳統的關系型資料庫，如 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等，對于其它的諸如 InfluxDB、TDengine、TiDB 等新興資料庫就又另當别論了。
以 TDengine 為例（當然這種安裝包不到 100 MB 的 Database 通常是不配擁有專屬 DBA 的）：
- 安裝步驟不到三步
- 運維指令不超過 50 個
- 參數不到 100 個
DBA 除了更新、重新開機，貌似就沒啥工作可幹了。
DBA 的發展已經沒前途了嗎？
分享人：濤思資料傳遞工程師 董延瓊
如果笃定地說資料庫 DBA 沒有前途，那可能有些武斷了。但某些 DBA 的前途确實渺茫了，比如 DB2 和 Sybase 的 DBA 們。可能有的小夥伴不太了解這兩個産品，要知道，DB2 當年的風頭還在 Oracle 之上。不禁要緬懷一句，“舞榭歌台，風流總被，雨打風吹去”。
至于資料庫 DBA 這個新興的小鮮肉，說不定哪天也會被掃進曆史的垃圾堆。但還不是現在。
我們随便打開一個招聘網站，輸入 DBA 就可以看到招聘的職位，薪資範圍在 15~60K 之間，看起來還是蠻誘人的。
::: hljs-center
:::
從涉及的資料庫産品來看，主要以 Oracle、MySQL、PostgreSQL 為主。僅從招聘資訊來看，資料庫 DBA 的“錢途”還是有的。但在這個“盛世”下，有人還在擔心資料庫 DBA 的未來發展，不過也是有迹可循的。
2018 年，Oracle 推出了全球首款，也是唯一一款自治資料倉庫——Oracle Autonomous Database Warehouse ，它可以用更低的成本為客戶提供更高的性能、可用性和安全性，帶來現代化的雲端體驗，為全面迎接自治時代成功奠基。
“自治（Autonomous）”是雲技術的一個跨越，它不僅可以在無需人工幹預的情況下，對業務運作的設施進行自動更新、調整和修複，還能幫助企業節約管理成本、快速部署項目并顯著降低風險，為企業客戶帶來全新的上雲體驗。這意味着 Oracle 已經開始搶它自己 DBA 的飯碗了。
不止是 Oracle 這種老牌資料庫廠商，新的資料庫廠商其實也在進行運維革命了。新興的時序資料庫 TDengine 在其官網首頁中描述産品的特性時，提到了零管理：安裝、叢集幾秒搞定，無任何依賴，不用分庫分表，系統運作狀态監測能與 Grafana 或其他運維工具無縫內建。不論技術上如何實作，至少在理論上，已經緻力于盡力減少運維工作了。
::: hljs-center
:::
我記得之前上 MBA 時，老師組織過一場讨論，論題是 AI 會不會取代大部分人類工作。我當時的觀點很明确，會的，因為這就是我們研究 AI 的目的。
最開始入職 IT 行業時，搞定一個系統上線是個非常複雜的工作，需要先将伺服器上架，再安裝相應的作業系統，還要配置網絡、連接配接存儲，随便搞搞就要一周的時間。發展到現在，阿裡雲從下單到開通不到十分鐘，整個過程中的主機工程師、網絡工程師、存儲工程師等古早職業都消失了。
要知道，阿裡雲不止有雲主機，還有雲資料庫，你不需要再關心底層架構，隻有付錢就可以了，甚至不需要進行維護，最多關心一下磁盤是否夠用，DBA 的工作就這樣被極大地簡化了。如果從這個角度來看，資料庫 DBA 的前途确實堪憂了。
那麼已經是 DBA 的同學，或是剛成為 DBA 的同學應該怎麼辦呢？不論任何職業，隻要不想被淘汰，那就必須讓自己做的工作成為不可取代的那部分。
那 DBA 有哪些工作是很難取代的呢？我們先來梳理一下 DBA 的工作内容：
- 業務模組化：根據業務場景，設計庫和表結構
- SQL 優化：對業務 SQL 進行優化，提升效率
- 安裝部署：部署資料庫産品
- 系統調優：調整資料庫參數，優化性能
- 應急處理：處理緊急問題，如資料庫故障、資料誤删除
- 備份恢複：不需解釋
對于以上工作内容，第 3、4 項在雲環境裡已經沒什麼意義了；而第 2 項，對于擁有進階解析器的資料庫産品，如 Oracle 來說，也沒什麼必要了；第 6 項完全看實際需要，簡單的備份恢複自動化就可以完成，更定制化的則需要人工幹預。
那麼現在來看，就隻剩下了第 1、5 項工作必須要人工來完成了。每個系統所對應的業務場景都是獨一無二的，并不存在一個“包打天下”的統一的模組化方式，從這個角度來說，快速熟悉業務場景是 DBA 至關重要的能力。
隻要是 IT 系統，不管設計的多麼智能，都可能會出現 Bug。能夠深入了解産品、快速應對意外情況、及時提出解決方案的 DBA ，在此時就是最稀缺的。
綜上所述，雖然目前資料庫 DBA 的前途和“錢途”都還是有的，但也不能盲目樂觀，還要不斷提升自己才不會被淘汰掉，追趕我們的不止是技術，還有“後浪”。
想做好時序資料庫 DBA，需要具備哪些能力？
分享人：濤思資料傳遞工程師 肖波
想勝任 DBA 這個職業，應該具備哪些必備能力？大家讨論的比較多的大都是關系型資料庫的 DBA ，下面我會從時序資料庫角度來談下個人觀點。
- 持續學習的能力
時序資料庫是一個新的方向，它采用的技術架構普遍與關系庫不同。例如，在資料索引結構的選擇上，關系型資料庫大多采用 B+ 樹，時序資料庫則多采用 LSM 樹；而且結合時序資料的特點，時序資料庫多采用列式存儲方式。
以 TDengine 為例，它采用就是 LSM 樹，加上列式存儲、一個裝置一張表的設計，在應對物聯網時序資料的場景時就會很有優勢。如果你還停留在 B+ 樹的語境裡，那将很難了解這種設計的優勢和特點，高效運維自然無從談起。這種技術架構的差異導緻技術實作也會有很大不同，DBA 隻有不斷學習，才能掌握關鍵點，做好本職工作。
- 對計算機系統深入了解
目前資料庫系統大多運作于 Linux 系統上，一個合格的 DBA 不能隻滿足于對計算機系統的一般性認識，還需要深入了解系統的工作原理，對記憶體配置設定回收、程序排程、網絡管理等都要有深刻的了解，對如何分析、定位作業系統問題也要有深刻認識。隻有做到這些，才能迅速定性、定位實際工作中遇到的問題。
- 深入了解存儲系統
目前的時序資料庫大多采用分布式架構，在分布式架構下如何保證資料的一緻性、特别是海量資料的一緻性是一個特别大的挑戰。傳統大資料平台有利用 HBase 作為存儲系統的，新一代的時序資料庫有自研存儲系統的，也有采用開源的分布式存儲系統作為存儲方案的。作為一個 DBA，確定資料安全是最重要的工作，這就要求你必須深入了解所使用的資料庫的存儲架構，才能制訂出合理的資料備份、恢複、災備方案。
- 熟悉主流進階語言的資料庫接口及架構
時序資料庫的寫入吞吐一般比關系型資料庫要高若幹個數量級，一般後者每秒寫入數百條記錄就算不少了，但時序資料庫每秒寫入經常要達到幾十萬，甚至數百萬條記錄。聚焦寫入問題上，除了資料庫本身的性能調優，還涉及到各語言連接配接器、架構的使用方法是否正确。要想成為合格的時序資料庫 DBA，你需要對連接配接器、架構非常了解。
當然，除了寫入，查詢是另一個重點。調優時序資料庫的查詢性能，除優化本身參數外，對主流語言架構如何構造查詢語句也要有深入了解，這會大大縮短很多複雜查詢問題的定位時間。
- 對數量級的敏感