【大数据时代的DBA】
随着云时代，大数据的到来，数据库架构的多元化选择，对DBA的能力要求也越来越高
目前公司要招DBA，很少会做纯粹的DB维护的事情，例如会让你往大数据方向研究，或让你做数据库后台开发等等...
【技术要求高不高】
在此，我们不做细分领域的差异化讨论，只做一个通用讨论
过硬SQL能力是DBA的必备技能，这点毋庸置疑，无论是业务优化还是数据开发都离不开这点
除此之外，还要对主流的操作系统有一定的认识和管理能力，毕竟数据库系统不能脱离操作系统独立运行
具有一定的数据安全意识，熟悉数据库的备份恢复技巧，权限划分和用户管理也是很重要的
熟悉业务也是DBA的必修课，对业务的理解能够更好的辅助开发人员构建可靠、健全的数据库应用，进行优化工作
还要对数据库原理、体系结构和数据结构都要有比较深刻的理解，并能够灵活地运用到工作中
在大数据时代，掌握一门开发语言会成为DBA岗位的加分项，让你在众多的竞争者中脱颖而出
【日常工作有哪些】
安装和升级数据库服务器,以及应用程序工具构建和配置网络环境.
熟悉数据库系统的存储结构预测未来的存储需求,制定数据库的存储方案.
根据开发人员设计的应用系统需求创建数据库存储结构、数据库对象、在必要的时候修改数据库的结构。
维护数据库的安全性，监控数据库的存取访问和性能，并作出相应的优化。
制定数据库备份计划,灾难出现时对数据库信息进行恢复。
解决客户端中间层和服务器的链接问题，保证安全连接。
【水平高低怎么分】
数据库高可用(比如：年停机时间不超过30分钟)。
每日监控DB系统，具有前瞻性，可提前预估可能出现的问题，将问题消灭在萌芽状态。(减少告警和故障次数)
出现突发事件可以处理，每一次故障都可能给公司带来很大的损失，突发事件处理是否得当直接能从公司的利益损失中看到哦！
【未来发展怎么走】
走向数据库研发，从维护到研发是常见路线
做优化，不仅仅是数据库层面的优化，还要做业务与数据库结合的优化，数据库与操作系统结合的优化等
更广泛的维护，如操作系统、容器、消息队列、大数据框架（如hadoop、spark）等
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