如何成为一名优秀的DBA？
常见的数据库很多，包括MySQL，Oracle，SQL Server，PostgreSQL，DB2，新型的数据库如MongoDB，Redis，ElasticSearch，Hbase。国产的数据库如Oceanbase、Polar DB、华为的GaussDB、Gbase等。分布式的数据库如DRDS。
全面掌握所有数据库的方方面面，当然有难度，一个人的时间是有限的。但是熟练掌握几种平时工作中最常遇到的数据库。或者在新的工作任务中，遇到以前没有接触过的数据库，需要有快速学习的能力，能在几个月或几周的时间里迅速上手，并在工作的过程中持续加深掌握的程度，最终成为某一数据库的熟练工，成为专家。
何为熟练？就是遇到任何问题，都能迅速找到解决思路。
何为专家？就是大家遇到某个解决不了的问题时，第一个想要求助的人就是你，而且在这个问题上，你通常不会让大家失望，能得到满意的答案，那你就是解决这个问题的专家。
数据库种类很多，运维的技术栈很宽，阿里云云产品种类繁多，客户会遇到的问题也纷繁复杂，很难有一个人在所有的方面都是专家，但是每个人都能在其中某几个方面成为专家。
培养良好的运维意识和习惯
- 具备基本的职业道德。运维和DBA的权限很大，要很清楚哪些事情是不能做的。不查看和工作无关的数据，不泄漏帐号，不泄漏数据，不执行未经授权的操作。也要清楚哪些事情是要去做的。要有责任心，认真完成每天的日常工作。伙伴遇到麻烦了，要有意愿去帮忙。客户遇到麻烦了，有些事情不在服务范围，但在我们的能力范围内的事情，也要通过合适的途径去支持。心存敬畏之心，不作恶，与人为善。
- 运维风险意识。权限越大，风险越大。任何操作都要谨慎，了解任何一个操作的影响（如大表DDL的影响），进行不可逆操作时要尤其谨慎。
- 良好的工作习惯。生产环境的变更要做好变更计划、审批，在测试环境验证。操作前确认操作环境。注意观察和记录变更过程中的日志。变更过程中和变更完成后要确认上下游是否都正常。平时工作中多做记录，多总结分享。细心，遇到疑惑的问题多思考、讨论。
- 团队合作。团队合作分两方面看，首先要承担自己在团队中的那部分职责，做好自己的本职工作，这是最基本的。同时也要关注团队中发生的事情，如果别的小伙伴遇到麻烦，要能主动提供帮助。另一方面，要利用团队的力量来完成一些任务。比如我因各种原因休假，就要提前安排好相关工作，让团队中其它人能临时处理相关任务。比如通宵变更发布，那第二天，要让团队中其它人能顶上来做白天的值班和相关任务处理。怎么让其他人能接替我在做的任务，或者我如何顺利接手其他伙伴手头的任务？要在平时的工作中培养，要互相关注，了解其它同学在做的事情。避免成为单点。
- 应对故障。要迅速评估故障的业务影响面，定位故障原因。重大问题及时（5分钟）升级。
- 提高效率，学会使用自动化工具完成重复的工作。
学会学习
- 要有好的学习渠道。各类数据库的官方文档是最重要的学习资料。MySQL，Oracle，SQL Server，MongoDB，Redis，ElasticSearch等产品都有很详细的官方文档。学会看官方文档。官方文档通常很长，要熟悉文档的结构，遇到问题，能快速在文档中定位到相关的章节。平时也要花一些时间系统地阅读文档，关于数据库架构、运维、优化，很多问题都能从文档里都能找到靠谱的答案。除了官方文档，也要阅读每个领域内写得最好的书。
- 要实践，做实验，设计一些场景，验证文档中的内容。
- 在工作中学习，从实践中学习，理论的知识要能和实际工作中遇到的问题结合起来。用理论指导实践，在实践中加深对理论的理解。工作中遇到的每一个难题，每一个自己不曾遇到过的问题，每一次故障，都是很好的学习的机会。每一个问题都有一个简单，但是没用的答案。要花时间找到那个真正的答案。
- 从别人的工作中学习，向同行学习，向合作的伙伴学习。要找到每个领域内做得好的那些人，看看他们是怎么思考问题解决问题的，看看他们写的书和文章。
- 总结、沉淀、提高。要善于总结，处理了一个故障，就把故障处理的过程记录下来。问题是怎么发现的，有哪些征兆，怎么精确定位问题的，最终又是通过什么方法解决问题的。用于分析问题的理论，是不是能解释所有现象，是不是有存在矛盾的地方。暂时无法搞清楚所有的问题也不要紧，把现场的各种数据保留下来，进行归类整理。以后也可能会遇到相同或类似的问题，当时想不清楚的问题，或许过一段时间就能想清楚了。不要轻易放个一个问题，一个疑点。
- 持续学习。每天学习。充分利用好自己的时间。如果每天比别人多花1-2个小时学习，一年就能多几百个小时。长期持续下来，一定能有所收获。
学会使用数据库
- 熟练掌握常用的访问数据库的工具，包括命令行工具和图形化工具。如MySQL客户端，Oracle的sqlplus，SQL Server的企业管理器、SQLCMD，ElasticSearch的kibana。
- 掌握和数据库交互的语言。如SQL（DML，DDL），redis的各类command，mongodb、ElasticSearch的DSL。学会使用存储过程和触发器完成特定的需求。
- 掌握数据库的各类对象（如各种类型的表、索引、分区，redis的list、dict、kv，mongodb的collection、document、index，elasticsearch的index、分片）。
- 熟悉数据库支持的各自数据类型和存储方式（精确数字类型int,decimal，非精确的数值类型如float、double，文本类型char,varchar, json，日期和时间)，熟悉各类数据类型的使用场景，熟悉操作各类数据类型的常见函数。掌握字符编码和字符集的概念，掌握各种乱码问题的分析、解决。
- 能使用脚本自动化处理工作中的需求，如批量数据导入导出、大批量数据订正。
- 学习使用常用的编程语言访问数据库，学习常用的编程接口。如使用jdbc访问数据库，使用python、perl等接口访问数据库。
安装部署数据库
- 熟悉数据库的各种安装部署方式。如rpm安装、二进制安装、源码编译安装，Oracle静默安装，SQL Server脚本安装。
- 熟悉数据库的参数配置方式，核心配置参数的作用和设置标准。（如oracle的pfile, spfile。mysql的session参数和全局参数、参数生效范围）
- 熟悉组成数据库的各类文件和目录结构。（如软件二进制文件和lib，oracle的配置文件、控制文件、数据文件、日志文件、归档文件、告警日志、监听日志。MySQL的配置文件、数据文件、binlog、relaylog、慢日志、错误日志等）
- 熟悉组成数据库实例的相关进程和线程，监听端口。（如oracle的监听、各个进程pmon,smon,dbwr,lgwr等，mysql的各类线程如master thread、server thread等）
- 掌握数据库高可用环境的搭建。如Oracle的DG，SQL Server的mirror、always on，MySQL的slave, group replication。使用proxy进行读写分离和高可用环境的搭建。使用keepalived、mha等进行自动切换。
- 了解数据库集群的运作方式，数据如何分片，查询如何路由、聚合，分布式事物。
掌握数据库备份和恢复
- 熟练掌握数据库备份的原理、工具、操作。理解数据库保障数据不丢的机制。掌握不同备份类型的适用场景和作用，如MySQL的物理备份、逻辑备份、binlog备份，全量备份、增量备份、日志备份、快照备份等方式。给自己运维的数据库制定合理的备份策略，备份文件的存储和保存策略。
- 熟练掌握各类数据库各种备份方式的恢复原理、工具、操作。熟练掌握各种异常场景下的数据恢复过程。如误操作delete如何恢复，truncate table如何恢复，sql server数据文件损害如何恢复，oracle控制文件丢失如何恢复，在线redo日志丢失如何恢复。如何将数据库恢复到一个指定的时间点。如何快速恢复数据。
- 定期演练。定期验证备份的有效性。定期模拟各种数据丢失场景进行恢复演练。
掌握数据库运行状况
- 学会观察数据库的内部运行情况，观察数据库的工作负载和资源消耗情况。如通过mysql的global status, innodb status, Oracle的sysstat, Sql Server的performance counter观察数据库的QPS，TPS，网络吞吐量，IO请求情况等，CPU使用情况。
- 观察数据库session运行情况。如mysql的process list，oracle的v$session, sql server的task运行情况，了解任务的运行时间、运行状态，任务是谁发起的，执行了什么操作。
- 观察实例SQL的整体运行情况。如mysql的慢sql，oracle的awr，或通过各类审计工具，或通过一些解析网络报文的工具统计sql执行情况，哪些sql执行次数多，哪些sql运行时间多，哪些sql消耗资源多。
- 观察空间使用情况。观察各类文件占用的空间情况，如数据文件、日志文件、临时文件的空间使用情况。观察表空间和表的空间占用情况。
- 观察实例内部锁定情况，其它各类等待事件。oracle可以通过等待事件相关视图,active_session_history，sql trace等方式查看细粒度的情况，其它数据库或多或少有一些途径能查看内部等待情况。
- 观察实例内存使用情况。
- 观察数据库告警日志。如oracle 的alert log, 监听日志，mysql的错误日志。通过各类告警日志有时能发现其他途径观察不到或容易遗漏的问题。
- 观察单个sql的执行情况，熟练掌握各类SQL优化的技能。熟悉优化器和sql的执行计划，通过各种方法优化sql执行效率。
- 对于集群数据库，观察集群的运行情况，观察各个节点的运行状况，集群间的通信情况，不同节点的负载分配情况。
- 日常经常用到的工具、命令、小脚本、SQL语句等，记录下来，整理好，遇到问题时能快速拿来复用。
熟悉数据库的运行环境
- 我们接触到的大部分数据库运行在linux环境下。要熟悉linux的使用。从os层面查看各类资源（cpu，内存，网络流量，IO等，文件系统，tcp连接等）的消耗情况。熟悉常用工具的使用。查看OS的各类日志，如/var/log/message。OS的参数配置，如网络栈参数配置，系统资源限制（ulimit）。
- 如果是windows，同样有完善的工具集，能查看各种数据。
- 了解硬件的能力，cpu、io设备、网络设备等能力。
- 熟悉tcp网络协议。我们接触到的数据库，基本上绝大多数都是使用tcp协议通信。熟悉网络协议，学会使用网络报文分析，在解决某些类型的问题上很有用。
学习一些理论的知识
- 我们接触的很多数据库，都属于关系型数据库。学习一些关系型数据库的理论。大学的数据库课程，就是很好的一个基础。学习关系型理论中的几个范式，每种范式都是为了解决什么问题，有什么缺点。
- 关系型数据库理论中， transaction是很基础的一个概念。有时间可以读读《Transaction Processing》这本书。据说InnoDB的设计，很多就是从这本书里参考的。关于事物，隔离级别，锁，数据一致性，Btree索引，数据库文件结构，这本书里有详细的描述。
- 对于分布式数据库，有时间可以学习一些分布式的理论，Cap理论，保障多节点数据一致性的paxos算法等。
- 学习一些新型数据库的存储结构，如LSM tree，Hbase，OceanBase，LevelDB等数据库就使用LSM tree的存储模型。也可以了解下Elasticsearch底层索引的存储格式。
- 这些理论知识不一定你的工作有直接的帮助，但是能帮你更好的认识各种数据库。
- 学习一些操作系统、网络的基础知识。计算机系大学课程应该都有。
- 学习一些编程和数据结构和算法的知识。计算机系大学课程应该都有。学习几门编程语言。python就很好，其它一些使用广泛的语言有时间也可以学学，golang，javascript，c／c++，当然还有java 。
- 我们接触的大多是OLTP类型的数据库、OLTP类型的业务场景。有时间也可以了解一些数据仓库的知识，了解数仓分层建模的方式，了解MaxCompute或Hive的sql是如何转化为分布式的map reduce job进行运算、join，了解一些实时计算的原理。
