当前数据库种类、服务类型日益丰富，AI甚至都开始接管基础SQL优化。在这种技术快速更迭的现状背后，年龄增长带来的选择困境却未见消减——年轻DBA怕选错赛道、中生代恐惧能力断层、资深者困于经验桎梏，破局路径究竟在哪？
墨天轮第五期【专家有话说】专栏邀请到叶正盛、萧少聪和韩锋三位资深专家，从技术深耕、发展趋势及职业跃迁等多个维度为大家分享。其中叶正盛老师独辟蹊径从DBA不同职业阶段分享了相应的核心职责和发展建议，萧少聪和韩锋两位老师不谋而合以十年为界，拆解了不同年龄段DBA的成长与选择路径。或许对每个人来说都没有标准模板，但期望能给身在局中的你一些参照和思考。
🎙️叶正盛
一、DBA岗位职责与发展阶段
DBA的核心工作是保障数据库安全稳定高效运行，规划支持业务发展的数据架构，是企业内部非常重要的技术岗位。其职业发展一般分为4个阶段：
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【1.技术筑基】是工程师入行阶段，重点是培养自己的专业知识，胜任岗位要求，自己管理的数据库能高效稳定运行
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【2.技术专精】是成长为技术专家/技术经理阶段，重点是扩展数据库上下游知识体系，从原理层融会贯通，与外部交流沟通，快速成长为数据库技术专家
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【3.领域专家】是成长为数据领域专家或者技术总监管理岗位阶段，从数据库运维到数据整体架构设计，或者是从数据库运维到IT整体运维管理，重点的扩展知识面以及团队管理与外部协作能力
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【4.战略赋能】是公司技术负责人定位，需要对公司业务发展规划有更深刻的理解，制定技术人才发展规划，让技术成为公司业务发展的核心优势，得到公司业务高层的支持与认可
二、DBA各个阶段详细说明
1、技术筑基（入门阶段）
- 核心任务：掌握数据库基础技能，确保日常运维稳定。
- 关键能力：安装配置、备份恢复、SQL开发、故障处理。
- 评价维度：个人维护的数据库数量，数据库可用性
- 成长建议：
– 精读官方文档，动手实践常见场景（如高可用集群、监控告警、备份恢复）。
– 学习Shell/Python编程，提升效率，考取中级认证（如数据系统工程师认证）。
2、技术专精（专家阶段）
- 核心任务：解决复杂问题，成为技术团队的中流砥柱，数据库守门员。
- 关键能力：深入掌握数据库底层原理，学习全链路知识（硬件、网络、操作系统、容器、应用软件架构），培养新人，跨团队协作。
- 评价维度：数据库整体可用率和运行效能、跨团队协同项目成果
- 成长建议：
– 深入学习计算机体系架构，软硬件结合实践。
– 阅读开源数据库源码，深入理解底层原理。
– 技术总结与分享，与外部专家交流。
– 考取高级认证（如系统架构师认证）。
3、领域专家（资深专家/技术管理阶段）
- 核心任务：设计企业级数据架构，统筹IT运维管理。
- 关键能力：设计企业整体的数据架构（核心业务、日志、文档、数据仓库等）、新技术探索（如AI大模型），团队建设。
- 评价维度：灵活构建数据技术架构，既能满足业务发展需求，又能保持技术创新发展、跨部门协同大型项目成果
- 成长建议：
– 扩展知识面（多模数据、云计算、混合云、国产化架构）。
– 提升团队管理与跨部门协同能力。
4、战略赋能（决策阶段）
- 核心任务：推动技术驱动业务，制定企业技术战略。
- 关键能力：业务战略解读、核心技术竞争力构建、人才梯队建设。
- 评价维度：技术成为公司业务快速发展的竞争优势，公司技术对内和对外影响力，人才梯队体系建设。
- 成长建议：
– 深度参与公司战略规划。
– 提升技术影响力，行业标杆案例。
– 关注行业趋势（如数字化转型、数据安全合规、国产化创新、AI大模型技术应用）。
各阶段详细职能拆解参见下表：
三、DBA职业选择
要进入DBA职业，需要对数据管理有足够的热爱，认同数据对公司的价值重要性，做好经常需要凌晨处理紧急故障的准备。DBA需要有扎实的心理素质与职业素养，不同背景的人进入DBA职业各有优劣势：
1、零经验新人：需扎实积累每个阶段，但可塑性高。
2、运维转DBA：在第一、二阶段有优势，这两个阶段都是本专业领域知识学习，第三、四阶段是劣势，需要掌握的知识体系大幅增加，需要跨越边界，扩展学习，同时还需要学习团队管理与外部协调能力。
3、开发转DBA：在第一、二阶段是劣势，大部分开发者对运维、硬件方面实战经验较少，但是到第三、四阶段有优势，理解应用软件架构对合理规划数据架构更有帮助。
🎙️萧少聪
技术没有止境，就如同生活的变化每时每刻都在我们的身边。DBA、开发、运维、产品无论哪个岗位，年龄阅历持续成长，唯一不变的是学习。
一、不同年龄段的关注重点与核心任务
- 「二十而冠」的年轻DBA，锻炼学习把握上升期的技术：动手实践，精通1个产品。
最佳途径或许是，在某一家有成熟技术栈的公司，按公司使用量最大的数据库产品展开学习和专研，通过解决公司的问题获得自己能力的提升，争取内部分享技术实践的机会。要注意的是，从DBA角度学习外，也应该了解及接触应用程序代码开发、操作系统、存储、网络等原理。
2003年，我选的是开源处于上升期的MySQL而没有选择当时更被普遍使用的SQL Server，机缘巧合下接触同属开源的PostgreSQL，给我带来了业界的光环。20年后的今天，我建议年轻DBA考虑从PostgreSQL或MongoDB开始，从国内及全球他们都属于快速上升期，过程中关注他们在Vector方面如何支持AI技术的普及应用。
- 「三十而立」的成熟DBA，拓展学习把握风口期的技术：以DBA专业为基础，打开技术的“第二平面”成为“T字型”人才。
数据库技术需要继续深耕“T字”向下的垂直领域，除了DBA日常管理、故障排查以外，应该深入数据库优化器原理、数据Schema模型性能优化、各类缓存和处理机制的深入理解等。拓展“第二平面”，可以是某种程序语言和数据库结合的项目编程实战，可以是结合OS、存储、网络形成综合的深度优化，也可以是结合数据治理、数据安全为业务提供支持。成家了也要开始平衡家庭和工作。
2013年，我开始接触云计算，考虑的是数据库批量管理成为趋势。而比较幸运的是，前10年虽然我不是专职的DBA，但程序开发、OS等都有比较综合的涉猎，特别是在OS方面，因为公司是作为RedHat中国区的总代理，获得很多OS和各类数据库的实践机会。结合虚拟化、云计算在国内起步，再次踏入风口。10年后的今天，我建议要把握AI浪潮下，除了结构化数据以外，Vector、JSON、图等数据模型的结合，这大概率是DBA的新风口。
- 「四十不惑」的壮年DBA：融合学习“T型”变成“π”型，精通数据库之余，应该已经有另一个同样精通的技术。
进一步拓展多行业、多场景的综合能力，真正理解业务需求并基于数据库技术为业务带来价值（π上面的那一横），不再是单纯的DBA而是架构师，可以综合分析数据库上下游的架构问题及提供解决方案。另一方面是讲授及培训的能力，将复杂的问题通过清晰简洁有条理的方式进行讲解。面向客户可以清晰表达，让客户的非技术管理人员也可以理解；面向技术人员可以清晰指出问题，并可以由浅入深提供培训，带团队提升团队技能，授人以渔参与技术社区更多的建设。
2011年成立PostgreSQL社区至今，培训和技术讲解一直没有间断，这是持续的锻炼。2025年，我42岁了，和一众专家组织了「IF Club技术社区」，除了数据库以外希望融合OS、存储、JSON数据建模等技术为信息技术应用创新提供更多综合性的贡献，通过社区给更多技术同仁贡献自己的一点绵薄之力。也让自己获得接触更多不同行业的机会。
- 「五十而知天命」的中年DBA：从年轻人身上继续学习。
自己有多少能耐已经定型，总结经验，分享经验，不需要再追逐名利。在退休前继续享受帮助年轻人成长的快乐，也从年轻人身上继续感受新技术带来的变革，最少退休后要保障生活节奏还能跟进时代的变迁。
二、技术趋势与扎实基础并重
技术发展趋势对职业至关重要，但没有扎实的基础，即使站在风口“猪”还是“猪”，不会化为“风火轮”。因此，一方面要持续了解技术发展趋势，另一方面基础原理必须稳扎稳打，学习经典论文、实际操作实践、自我提问动手解答。用好工具，借助ChatGPT、Deepseek等技术每个人都可以事半功倍，你不紧跟潮流就必然落后。
需要注意的是，掌握通用原理也很重要，再也没有一门秘传的手艺可以让我们一辈子吃喝稳定，我们要学习的不是某个产品，而是应该深耕某个产品（如PostgreSQL/MongoDB）的同时，理解这个品类（数据库）的底层技术原理，扩展学习理解这个品类上下游的其他品类（程序设计、数据治理、操作系统、存储网络硬件）。
最后，如果在工作中遇到困难或面临职业瓶颈怎么办？我认为无他，说出来，总有人可以帮助你，不要自己进入死胡同。
🎙️韩锋
数据库管理员（DBA）的职业发展规划因年龄段而异，以下是针对不同年龄段DBA的一些想法和建议：
- 20 - 30岁：积累基础，拓展技能
这个阶段的DBA处于职业起步期，需要实现技能的原始积累。首先要扎实掌握数据库的基础知识，如数据库原理、SQL语言等。在不断参与实际项目建设过程中，积累数据库从安装配置、备份恢复、监控排障等基础运维经验。同时，要积极拓展技能边界，学习相关的编程语言（如Python用于自动化脚本编写）、操作系统网络知识，因为这些都与数据库的稳定运行息息相关。此外，可以考取一些行业认证，如Oracle OCP）等，为职业发展增添砝码。
- 30 - 40岁：深化专业，提升管理能力
在这一阶段，DBA应专注于深化专业技能。对于特定的数据库产品，要深入了解其高级特性，如性能调优、高可用架构（如Oracle RAC）、数据仓库设计等。同时，要开始培养管理能力，包括团队协作、项目管理以及与业务部门沟通的能力。可以担任数据库团队的组长或核心成员，负责一些复杂项目的数据库架构设计和实施。此外，要关注行业前沿技术，如云数据库的发展趋势，尝试将新技术应用到实际工作中，提升企业的数据库技术水平。
- 40 - 50岁：战略规划，引领团队
此时的DBA已经积累了丰富的专业技能及行业知识，应更多地从战略层面思考数据库架构。负责制定企业的数据库发展战略，包括数据安全策略、数据治理框架等。作为团队的领导者，要培养和激励团队成员，打造高效、专业的数据库团队。同时，要与企业高层密切合作，确保数据库架构能够满足业务的长期发展需求。例如，在企业数字化转型过程中，规划如何将传统数据库架构与新兴技术（如大数据平台、人工智能）相结合，为企业创造更大的价值。
- 50岁以上：传承经验，顾问角色
这个年龄段的DBA，可以将自身多年积累的经验进行总结和传承。担任企业内部的数据库顾问，为复杂问题提供专业建议。同时，可以参与行业标准制定、专业书籍撰写等活动，将自己的知识回馈给整个行业。此外，也可以关注新兴技术的发展，为年轻一代的DBA提供指导，帮助他们更好地应对未来的挑战。
纵观三位专家的观点，DBA的成长本质是技术深度、业务广度和战略高度的动态平衡。叶正盛进一步细化职业进阶之路，通过筑基、专精、跨界、赋能四个阶段实现价值跃升，既明确各阶段核心职责、又提出跨界融合的量化指标。萧少聪从技术趋势与实战经验出发，以年龄为轴，分阶段强调技术深度与广度的结合，特别是“T型”到“π型”能力的转变。韩锋则从职业规划的系统性角度出发，提出不同年龄段的技能积累、深化专业、战略规划和经验传承思考。
可见，DBA的成长既需纵向深挖技术护城河，又需横向拓展业务影响力。技术无终局，成长无止境，无论你身处哪个阶段，只要你持续学习、拥抱变化、深挖业务场景，你都能在这条路上越走越远。
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