DBA这一职业未来该如何发展？

数据是核心

将DBA这个单词分解一下，其对应的是操作对象—数据，操作介质—库，操作角色—管理员。

这里的核心是数据，也是DBA这一角色最大的价值所在。他们最了解数据、最懂得数据的价值。因此DBA后续可发展的一些方向，也基本是与数据有关。

此外，对于数据要有更加宏观的认识，无论是企业的自有数据，还是外部获得;无论是关系数据，还是其他模式数据;无论是保存在数据库中，还是其他诸如日志等介质中，数据对企业都非常有价值，要将数据作为一种“资产”来管理。

只有上升到这样的高度时，数据相关岗位的价值才能凸显出来。

阶段不同，侧重不同

企业对数据应用水平不同，因而造成工作重心及岗位需求也有所不同。下面简单描述一下各个层次：

• 层次一，是以数据库维护为主，常见表现是“救火队员”型。很多初创企业，都经历过这一过程。数据库维护基本靠人，随着运维体量的增加，需要线性增加人员。整体数据应用水平，基本处于简单、粗放型。
• 层次二，仍是以数据库维护为主，但已形成较为完善的运维体系。除了基础运维之外，甚至可以考虑一些预防性的措施，提高整体的运维效益。这一阶段的体系化建设，往往是通过文档、运维平台等沉淀下来。数据库作为基础设施层，已可提供较好的数据存储、计算能力输出。但此阶段尚未从更高角度去考虑数据问题，仍仅限于运维层面。
• 层次三，数据设计应用阶段，企业已不满足数据简单的“存取类”需求，而是从更高的应用角度，考虑如何提高整体数据应用水平。这个阶段会增加数据库架构、设计，加强业务端数据优化工作。表现为增加产品DBA的角色，加大数据库架构权重等。
• 层次四，数据架构治理阶段，企业不单从某个应用、某条业务线去考虑数据问题，而是公司整体层面做数据的顶层设计。考虑建立专门的机构(如数据委员会)或岗位-首席数据官(CDO)。近些年来，颇为火热的“数据中台”，正是为迎合这一需求而产生的。

基础运维工作，繁琐枯燥

作为基础类的运维工作，数据库的要求是比较高的。上图简单罗列了部分工作，对DBA日常繁琐工作可见一斑。

正是基于这点，平台化、自动化、云化的诉求不断被提出，进而间接地对DBA的能力提出了更高的要求。

DBA职能，向上进化

基于前面数据应用水平所谈到的内容，企业内部DBA也对应承担了几类职能。自下而上的是数据物理架构、逻辑架构和业务架构。

公司内应用水平的高低，也决定了DBA各类工作的比例侧重不同。随着公司数据应用水平的不断提高，DBA工作重心也应从下层逐步转向中上层。

• 数据物理架构，对应为“运维DBA”，工作重心为基础架构的建设。
• 数据逻辑架构，对应为“产品DBA”，工作重心为数据库架构、架构设计及SQL质量问题。
• 数据业务架构，对应为“数据架构师-DA”，工作重心在于数据治理、管理类工作。

DBA面临冲击不断

近些年来，DBA职位受到很大一些冲击，我摘其重要的几项说明下。

• 去IOE，阿里最早提出“去IOE”的叫法。它的提出，让人们第一次领悟到，企业的核心应用可以不依赖于传统的国外大型商业数据库，进而提出了一种新的解决思路。
• 开源与商业，企业发展阶段不同，对于开源还是商业软件的使用存在类似上图的收益/成本曲线。当发展到一定阶段时，是必须要考虑引入开源。企业要从技术战略角度出发，考虑这一问题。
• “四化”，数据库基础运维工作，经历了从手工、脚本、工具、平台的发展阶段。其发展特点表现为“四化”(平台化、可视化、自动化、智能化)。这一发展方向也对DBA的技能要求产生了一些变化，特别是对研发的技能要求已成为必要条件。
• 云，是未来的发展方向。从全球范围来看，云生态的数据库占比在8%，未来预计在3~5年内，会提升到20%~30%。这无疑是巨大的飞跃。对于DBA而言，云环境下的数据库工作有别于传统环境，需要从多方面去适应，工作重心也要有所调整。

技术 OR 管理

DBA职业发展面临的第一个选择就是发展方向是走管理路线还是技术路线。

上图给大家描述了两种不同方向的区别，个人可根据自己特质，对号入座。这里要避免一个误区，就是“以管理为上”，这其实就是官本位思想的体现。不是每个人都适合管理路线，放在不恰当的位置上，对人的发展是一种摧残。

客观判断，承认上限

在明确了发展路线之后，就需要对自身的发展阶段有所判断。无论是技术还是管理，都存在这样一个进化理论，即越走向高级阶段，其淘汰率越高。

（编辑：晋中站长网）

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