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2025-04-01
如何研究數據庫這一門學問 ? 本文介紹學習數據庫的方法, 以及當前數據庫行業所需的人才標準, 如果你有志于從事數據庫行業的工作, 本文可以作為你的引路文.
1. 數據庫六步學習法
打好地基,九層之臺,起于累土
學會思考,獨立思考,才能提高
掌握方法,由點及面,由淺入深
養成習慣,嚴謹認真,遵守規則
實踐修正,實踐檢驗,成熟心智
臻于至善,見微知著,大道至簡
2. 三層境界
其一:昨夜西風凋碧樹,獨上高樓,望盡天涯路(盡心竭力,穩住基石)
其二:衣帶漸寬終不悔,為伊消得人憔悴 (堅持不懈,持之以恒)
其三:眾里尋她千百度,暮然回首,那人卻在燈火闌珊處(百折不撓, 豁然開朗)
3. 變革加速:我們面臨的挑戰和機遇
云化互聯,移動共享
數據驅動,跨界融合
智慧智能,自動自治
未來將不設上限地尋求數據, 數據科技人才;人工智能外在是智能,內在是數據.
4. 人才需求: 從DBA到內核開發者的進階路線
數據庫管理員(管理維護數據庫) 數據架構師(建立企業數據存儲的技術標準) 內核開發工程師(設計研發工程化的數據庫系統軟件) 數據科學家(運用數據挖掘工具對海量數據進行分析) 工具開發工程師 (了解開源數據庫,深入立即數據庫的使用, 以及運維過程中的實際需求) 首席數據官CDO (為CEO的決策提供支持,掌控企業內部數據, 打通部門數據數據, 影響企業運營, 助力新產品)
5. 素質需求: 求職四要素
興趣 + 勤奮 + 堅持 + 方法
興趣:興趣是可以培養的
勤奮:1000小時定律
堅持:堅持不懈,躬身入局
方法:由點及面, 由淺到深, 多做總結
6. 行業概況
非關系型數據庫占據了四分之一, 并逐年上升
開源數據庫與商業性數據庫均分天下
銀行系統關系型數據庫居多
社會發展帶來的沖擊
交易量暴增
數據量暴漲
業務的實時性要求高
新業務層出不窮
TCO遇到嚴重挑戰
7. 數據庫技術方向
數據庫是IT基礎設施的重要部分, 被稱為IT軟件皇冠的明珠, 人類社會步入萬物互聯的智能數字時代, 世界之間的聯系日益緊密, 數據庫生態開發是必然的趨勢
提升吞吐量, 實現負載均衡, 優化讀寫速度, 進行分區分片, 保證并發性, 提升可用性RPO/RTO
國產數據庫架構路線:
8. openGauss
openGauss基于開源數據庫魔改而來, 極具價比.
openGauss推進數據庫國產化, 鯤鵬9系CPU運行openGauss超越英特爾8系, 兼容市面主流數據庫, 可實現據庫平滑遷移.
關于數據庫人才建設
高校人才(重視基礎知識的傳授, 知識更新換代更平穩)
應用級人才(能力要求不高,基于業務規則開發, 核心價值在于業務層 )
內核級人才(熟悉系統內核和資源優化, 掌握核心技術)
走入校園 (產學研結合)
9. 未來的云數據庫是一門什么樣的產業?
云是數字化與新基建的關鍵要素,云數據庫是數據庫領域產業升級轉折點
時代召喚,數據庫是軟件系統根技術,高精尖核心產業,大國技術工匠挑戰
數據庫是軟件皇冠的明珠, 專家密集型的行業, 需軟硬件全棧協同提升競爭力
全球布局,匯聚數據庫專家與領軍人物,打造世界級數據庫
人才理念, 開發多元, 不拘一格降人才, 匯聚一群優秀的人, 做世界級的數據庫, 面向全球, 用人五湖四海, 識別人才價值, 多元合作, 敢于破格提拔, 用人所長, 把合適的人放在合適的位置
10. 數據庫行業要什么樣的人才
專業能力: 關鍵技能, 專業知識
價值觀潛力: 價值觀,自我形象, 特質傾向, 內驅力與動機
11. 應聘準備與未來職業發展的幾點建議
選擇一個發展平臺, 至關重要 抓住一切機會的積累項目經驗 持續強化軟件編碼基本功 積極主動, 眼高手低 敢于突破舒適區,受得了委屈,強大的承壓能力 耐得住寂寞, 沉得住氣, 職業發展符合一萬小時定理。
12. 大數據與數據庫的關系與區別
關系: BigData 基于 DataBase 產生.
區別: BigData大數據數據量大, 種類多, 相關職能人員偏向分析型; DataBase數據庫偏向數據存取, 相關職能人員偏向研究技術
2021年, 互聯網技術不斷迭代更新, 大數據, 自動駕駛, 人工智能也逐步走入人們的生活, 而基石般的云數據庫行業,依然是廣闊天地, 大有可為,如果你有志于進入數據庫行業, 摘取計算機眾多技術中的這顆耀眼明珠, 那就從學習云數據庫開始吧.
本文整理自華為云社區內容共創活動第四期之 “學好數據庫,玩轉IT都不怕”——面試官心中的最佳數據庫人才模型(國內)
查看活動詳情:https://live.huawei.com/hdc2021/meeting/cn/8254.html
大數據 數據庫
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