现在做dba还有前途吗,dba工作为什么那么难找

小 T 导读：作为薪水较为可观的 IT 职业之一，DBA 貌似是一个门槛低、活还少的技术岗位，只要接受过相应的系统性训练，应该就可以成功入门。但想要真正胜任这个岗位，实际却并不容易。DBA 的工作到底是怎样的？它的前景如何？想做好 DBA 又需要具备哪些能力？我们采访了两位有丰富工作经验的 DBA 和运维工程师，下面一起看一看他们的感悟吧。

分享人：涛思数据交付工程师 董延琼

（注：本章节 DBA 特指运维 DBA）

本人不仅是一个在 IT 行业摸爬滚打（混吃等死）、兢兢业业（得过且过）十多年的从业者，也是一个有着近十年丰富工作经验的 DBA（老油条）。在刚进职场的五年里，我在一家中字头下面的三产做运维，主机、数据库都有接触，后来被朋友“坑”去创业公司玩了三年 MySQL，再后来继续给国字头做了三年数据库（Oracle）运维，现在的职场身份是时序数据库（Time Series Database）TDengine 团队的交付工程师。

郑重声明：那种一杯茶一包烟，一张表导一天的快乐日子，我根本就没经历过。

关于运维 DBA 的工作，其实和中医治病的理念有点像，在此引用一下魏文侯问扁鹊三兄弟医术的故事，很有意思。对话是这样的：

魏文候问扁鹊：“你们兄弟三人，哪一位医术最精呢？”

扁鹊回答说：“大哥医术最精，二哥次之，我最差。”

魏文候又问：“那为什么我没有听说过他们呢？”

扁鹊解释说：“大哥于病视神，在疾病还未形成时就将其除掉了，大家都没怎么见过他治病，所以他的名声传不出家门；二哥治病，是在疾病刚刚萌芽时就治愈它了，大家都只见到他治一些不严重的小病，所以他的名声也不出于邻里之间；而我通常是等病发展到一定程度才发现，通过针刺血脉、投汤药、割皮解肌来治病。大家都认为我擅长治疗各种疑难杂症，因此闻名于诸侯之间。”

现在估计很多 DBA 都会有类似的想法。理想的工作就是每天处理一下小问题，调调优，防患于未然，争取将大问题都掐死在摇篮里，剩余时间就是看看资料，提升一下自己，平平淡淡地“混过”每一天。但很不幸的是，如果真的抱着这样的想法，那么你离被裁也就不远了，因为你在老板眼里就是个无所事事，混迹在职场中打酱油的“老油条”。

其实我们换位思考一下也就能理解了，如果你是老板，一个员工整天没啥正事，除了聊天打屁，就是上网看书，系统一年也没有出现过啥大问题，身为老板的你是不是也感觉这人力成本花的有点冤。

而与之相反的另一种情况是，你的员工每天忙忙碌碌，加班处理问题，好几次重大问题都及时有效地解决了，避免造成更重大的损失。你是不是感觉这招人的钱花的还比较值，甚至年终还想发点钱鼓励他再接再厉。

转到价值观积极的一面，如果你是个积极上进（年少无知）的 DBA，每天应该怎么安排自己的工作呢？

其实和运维相关的工作，性质都差不多，不管是运维 DBA、主机工程师或网络管理员。说到运维，就一定要说一下墨菲定律（Murphy’s Law），放在运维领域简直太有用了。

墨菲定律主要包括以下四方面：

• 任何事都没有表面看起来那么简单
• 所有的事都会比你预计的时间长
• 会出错的事总会出错
• 如果你担心某种情况发生，那么它就更有可能发生

对应到运维领域就是：

• 简单的小问题，可能是某个丧心病狂的程序员的大 Bug，一旦忽视，就可能把你尽心维护的数据库搞崩；
• 备份恢复的时间，永远都超过你所估计的时间；
• 高危操作通常都会出事（普通操作一样有风险）；
• 如果你担心库挂了没有备份恢复，那么备份大概率不能用。

相应的应对措施则是：

• 刨根求底，每个小问题都搞清楚，不放弃任何隐患；
• 把计划时间乘以 10，能多长就多长（把泡茶、抽烟、上厕所也算在内）；
• 提前做好预案的预案，提前为某个操作失败想办法；
• 每天检查备份，条件运行多备几份，反正存储不花自己的钱。

将以上四点贯彻到底，你就拥有了无比充实（累死累活）的运维 DBA 的一天。当然事情也不是绝对，以上大部分内容都是在讨论传统的关系型数据库，如 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等，对于其它的诸如 InfluxDB、TDengine、TiDB 等新兴数据库就又另当别论了。

以 TDengine 为例（当然这种安装包不到 100 MB 的 Database 通常是不配拥有专属 DBA 的）：

• 安装步骤不到三步
• 运维命令不超过 50 个
• 参数不到 100 个

DBA 除了升级、重启，貌似就没啥工作可干了。

分享人：涛思数据交付工程师 董延琼

如果笃定地说数据库 DBA 没有前途，那可能有些武断了。但某些 DBA 的前途确实渺茫了，比如 DB2 和 Sybase 的 DBA 们。可能有的小伙伴不太了解这两个产品，要知道，DB2 当年的风头还在 Oracle 之上。不禁要缅怀一句，“舞榭歌台，风流总被，雨打风吹去”。

至于数据库 DBA 这个新兴的小鲜肉，说不定哪天也会被扫进历史的垃圾堆。但还不是现在。

我们随便打开一个招聘网站，输入 DBA 就可以看到招聘的职位，薪资范围在 15~60K 之间，看起来还是蛮诱人的。

从涉及的数据库产品来看，主要以 Oracle、MySQL、PostgreSQL 为主。仅从招聘信息来看，数据库 DBA 的“钱途”还是有的。但在这个“盛世”下，有人还在担心数据库 DBA 的未来发展，不过也是有迹可循的。

2018 年，Oracle 推出了全球首款，也是唯一一款自治数据仓库——Oracle Autonomous Database Warehouse ，它可以用更低的成本为客户提供更高的性能、可用性和安全性，带来现代化的云端体验，为全面迎接自治时代成功奠基。

“自治（Autonomous）”是云技术的一个跨越，它不仅可以在无需人工干预的情况下，对业务运行的设施进行自动更新、调整和修复，还能帮助企业节约管理成本、快速部署项目并显著降低风险，为企业客户带来全新的上云体验。这意味着 Oracle 已经开始抢它自己 DBA 的饭碗了。

不止是 Oracle 这种老牌数据库厂商，新的数据库厂商其实也在进行运维革命了。新兴的时序数据库 TDengine 在其官网首页中描述产品的特性时，提到了零管理：安装、集群几秒搞定，无任何依赖，不用分库分表，系统运行状态监测能与 Grafana 或其他运维工具无缝集成。不论技术上如何实现，至少在理论上，已经致力于尽力减少运维工作了。

我记得之前上 MBA 时，老师组织过一场讨论，论题是 AI 会不会取代大部分人类工作。我当时的观点很明确，会的，因为这就是我们研究 AI 的目的。

最开始入职 IT 行业时，搞定一个系统上线是个非常复杂的工作，需要先将服务器上架，再安装相应的操作系统，还要配置网络、连接存储，随便搞搞就要一周的时间。发展到现在，阿里云从下单到开通不到十分钟，整个过程中的主机工程师、网络工程师、存储工程师等古早职业都消失了。

要知道，阿里云不止有云主机，还有云数据库，你不需要再关心底层架构，只有付钱就可以了，甚至不需要进行维护，最多关心一下磁盘是否够用，DBA 的工作就这样被极大地简化了。如果从这个角度来看，数据库 DBA 的前途确实堪忧了。

那么已经是 DBA 的同学，或是刚成为 DBA 的同学应该怎么办呢？不论任何职业，只要不想被淘汰，那就必须让自己做的工作成为不可取代的那部分。

那 DBA 有哪些工作是很难取代的呢？我们先来梳理一下 DBA 的工作内容：

1. 业务建模：根据业务场景，设计库和表结构
2. SQL 优化：对业务 SQL 进行优化，提升效率
3. 安装部署：部署数据库产品
4. 系统调优：调整数据库参数，优化性能
5. 应急处理：处理紧急问题，如数据库故障、数据误删除
6. 备份恢复：不需解释

对于以上工作内容，第 3、4 项在云环境里已经没什么意义了；而第 2 项，对于拥有高级解析器的数据库产品，如 Oracle 来说，也没什么必要了；第 6 项完全看实际需要，简单的备份恢复自动化就可以完成，更定制化的则需要人工干预。

那么现在来看，就只剩下了第 1、5 项工作必须要人工来完成了。每个系统所对应的业务场景都是独一无二的，并不存在一个“包打天下”的统一的建模方式，从这个角度来说，快速熟悉业务场景是 DBA 至关重要的能力。

只要是 IT 系统，不管设计的多么智能，都可能会出现 Bug。能够深入了解产品、快速应对意外情况、及时提出解决方案的 DBA ，在此时就是最稀缺的。

综上所述，虽然目前数据库 DBA 的前途和“钱途”都还是有的，但也不能盲目乐观，还要不断提升自己才不会被淘汰掉，追赶我们的不止是技术，还有“后浪”。

分享人：涛思数据交付工程师 肖波

想胜任 DBA 这个职业，应该具备哪些必备能力？大家讨论的比较多的大都是关系型数据库的 DBA ，下面我会从时序数据库角度来谈下个人观点。

• 持续学习的能力

时序数据库是一个新的方向，它采用的技术架构普遍与关系库不同。例如，在数据索引结构的选择上，关系型数据库大多采用 B 树，时序数据库则多采用 LSM 树；而且结合时序数据的特点，时序数据库多采用列式存储方式。

以 TDengine 为例，它采用就是 LSM 树，加上列式存储、一个设备一张表的设计，在应对物联网时序数据的场景时就会很有优势。如果你还停留在 B 树的语境里，那将很难理解这种设计的优势和特点，高效运维自然无从谈起。这种技术架构的差异导致技术实现也会有很大不同，DBA 只有不断学习，才能掌握关键点，做好本职工作。

• 对计算机系统深入理解

目前数据库系统大多运行于 Linux 系统上，一个合格的 DBA 不能只满足于对计算机系统的一般性认识，还需要深入了解系统的工作原理，对内存分配回收、进程调度、网络管理等都要有深刻的理解，对如何分析、定位操作系统问题也要有深刻认识。只有做到这些，才能迅速定性、定位实际工作中遇到的问题。

• 深入了解存储系统

目前的时序数据库大多采用分布式架构，在分布式架构下如何保证数据的一致性、特别是海量数据的一致性是一个特别大的挑战。传统大数据平台有利用 HBase 作为存储系统的，新一代的时序数据库有自研存储系统的，也有采用开源的分布式存储系统作为存储方案的。作为一个 DBA，确保数据安全是最重要的工作，这就要求你必须深入了解所使用的数据库的存储架构，才能制订出合理的数据备份、恢复、灾备方案。

• 熟悉主流高级语言的数据库接口及框架

时序数据库的写入吞吐一般比关系型数据库要高若干个数量级，一般后者每秒写入数百条记录就算不少了，但时序数据库每秒写入经常要达到几十万，甚至数百万条记录。聚焦写入问题上，除了数据库本身的性能调优，还涉及到各语言连接器、框架的使用方法是否正确。要想成为合格的时序数据库 DBA，你需要对连接器、框架非常了解。

当然，除了写入，查询是另一个重点。调优时序数据库的查询性能，除优化本身参数外，对主流语言框架如何构造查询语句也要有深入了解，这会大大缩短很多复杂查询问题的定位时间。

• 对数量级的敏感

随着各行业的不断发展，海量的数据写入、读出带来的问题和挑战比起从前更加频发，定性问题的关键是需要 DBA 对数量级有超过一般人的敏感度。除了 CPU 负荷外，磁盘吞吐量、IOPS、网络吞吐、PPS、队列长度深度、各类耗时等都需要 DBA 反复不停地比较、计算，直到找到问题的主要原因。对数量级的高敏感度可以大大减少问题定性、分析时间。

除了上述的能力加持外，DBA 最重要也最基础的能力其实是——基础知识牢固、逻辑分析能力强、思维清晰。很多人认为有 Oracle 的认证、微软的认证很重要，我觉得那只能证明他曾经具有一定的学习能力。一个 DBA 的能力强弱，具体体现在他定位、解决一个问题的速度，这里面除了经验以外，扎实的基础知识、良好的训练、科学的分析方法论才是可靠的“屠龙刀”。

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