把握数据库发展趋势-DBA应如何避免踩坑

摘要：在 DTCC 2019 大会上，阿里云智能数据库产品事业部高级产品专家萧少聪 做了题为 《如何构建云时代 DBA 的知识体系》 的演讲，进行云时代以后，IT 行业各工种的职责都在发生变化，云数据库使得日常 DBA 管理实现更多的自动化，大大提高日常管理效率，同时也对于企业整体投资产出可以更快获得成效。面对云数据库的发展趋势，DBA 应如何避免“踩坑”呢？本文就为大家揭晓答案。

专家简介：萧少聪（花名：铁庵），阿里云智能数据库产品事业部高级产品专家，PostgreSQL 中国社区常委。

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本文将主要围绕以下四个方面进行分享：

1. 管理模式的变化
2. 云数据库 VS. 自建数据库
3. 云 DBA 知识体系构成
4. 如何成为优秀的云 DBA

一、管理模式的变化

对于数据库技术而言，“云”已经成为大家无法忽视的技术趋势。在 Gartner 2018 年的数据库魔力四象限里面，云计算数据库厂商已经占 LEADERS 及 VISIONARIES 领域的绝对比例，这也代表了业界对于云的认可。

那么，云和传统架构有什么不同呢？对于传统数据库系统而言，需要搭建很多的硬件，连接很多的网线，在自己搭建的私有云里面可能会有一些虚拟化或者容器化的架构，再往上对于 DBA 而言其实需要的就是一个数据库，需要能够连接进去进行操作。当然了，在传统架构下，DBA 能够对数据库有更多的操作和配置，但是在云上可能只会提供一部分数据库配置文件的修改权限，并不会允许修改全部配置，这是因为云为 DBA 提供的是 SLA，也就是说云数据库提供的是服务。针对于服务而言，不太可能允许 DBA 去对操作系统进行改变，因为这样可能会破坏 HA，因此会有一些限制，但是对于数据库操作而言，依旧是通过一个端口就连接进去的。

除了数据库架构设计之外，传统架构和云架构在做安装配置的时候也会有所不同。在传统架构下，DBA 需要去规划数据库所有的一切，包括操作系统、硬件以及各种安装准备以及验收、切换等一系列演练。在云架构之下，整体的配置、安装以及部署是不需要 DBA 敲各种命令或者安装各种业务系统的，操作系统、参数优化以及整体的 HA 只需要在云控制台上点击几下就可以配置完成，无论使用阿里的公共云还是私有云都是这样的状态。这些就是在管理模式方面或者在系统创建过程中已经能够看到的变化。

二、云数据库 VS. 自建数据库

有很多人存在这样一个疑问。那就是“云数据库和自建数据库有哪些区别？”。这里首先澄清一个概念，在阿里巴巴看来，真正云托管的数据库才是云数据库，而如果只是使用 ECS 云服务器来自行搭建的数据库并不算是真正的云数据库。

实际上，云数据库最终提供的是一个服务，其包括了系统的可靠性、可用性、安全、备份等一系列的东西，当建立完云数据库这些都是配置完成的，无需 DBA 进行二次配置。当然，如果 DBA 有自己配置的需求，阿里云所提供的云数据库服务也会提供 API 接口进行调配，或者也可以通过阿里云的管理平台进行操作，而不像传统情况下需要非常高的数据库初始建设费用。

成本模式的变迁

对于成本而言，传统情况下自己建设数据中心需要规划好未来 3 到 5 年到底需要多少资源，所以成本是一次性提供的。此外，对于 DBA 而言，一般将其分为业务 DBA 和运维 DBA，前者为数据库业务解决问题，发挥功用，后者纯粹地负责运维工作，比如安装、部署、定期进行各种类型的巡检。未来，运维 DBA 会因为云架构的体现慢慢地减少，而业务 DBA 却不会消亡，因此 DBA 应该更加关注于企业在做什么业务，数据架构应该如何优化，帮助企业改变本身的运营状态。

以往成本的开支，一下子就是一台服务器，但是如今在云上或者互联网上有很多的创业公司，所谓的“独角兽”就是从很小规模开始起步，突然之间变成很大。当这些创业公司小的时候或许并不需要购买一台服务器，通过云架构，就可以从很小开始，逐渐弹性上去，这样的弹性能力使得 IT 实现资源的释放。如果今天还在使用传统的数据库服务器购买方式，而竞争对手或许就能够将节省下来的资金用于技术人员或者业务上去，因为没有了固定资产初期的开销，对于创业公司而言，其运行的资金链也会更加健康，发展的速度也会更快。

三、云 DBA 知识体系构成

随着数据库技术的发展，企业对于 DBA 的需求也不断提高。从对于 OLTP 这样的 SQL 数据库和 NoSQL 数据的掌握，进一步演进，为了解决性能问题可能需要 Key-Value 缓存数据库，之后建立 OLAP 数据仓库，再之后实现大数据离线分析。

而对于初创公司而言，就会发现在最开始可能三两台机器就搞定了，只需要一个兼职的 DBA。

进一步当开始使用 Key-Value 缓存数据库之后，业务越来越重，单台服务器无法搞定，需要实现 HA。此时就比较困难了，因此需要一个比较神奇的 DBA，需要 DBA 什么都懂。

当企业进一步发展到更大的时候，可能不仅仅需要解决一套系统的问题，可能需要解决多套系统的问题。此时可能需要一个 DBA 团队，分工会变得更为细致，不仅有专业的 DBA，还应该有顶尖的架构级别 DBA 来解决整体问题。

更进一步，可能需要做数据仓库和大数据，那么整个 DBA 团队的分工就会更加明细。

在企业的实际运行过程中，DBA 需要做大量的工作，有的时候甚至是操作系统的各种细节都需要了解清楚才能将数据库调优好。

云数据库的理论基础

而当进入云数据库时代，需要看到的是另外一种景象。这里有一些云计算的新名词，比如 Region 地域、AZ 可用区、VPC 以及 VSwith 等，这些都是云 DBA 需要了解和掌握的。从数据库的角度来看，云数据库的确出现了很多新名词，但是数据库基础理论依然是不变的，依然会有实例、高可用、分布式、SQL、ACID 和 CAP 等理论。

运维简化：自动化部署

以往都会说需要部署一个主备集群，而今天如果想要部署主备集群也会在一个 IDC 中心进行部署。如果想要部署跨 IDC 的主备集群，在传统架构下往往需要购买光纤、光缆，并且需要确定光纤、光缆的延迟情况，判断其所造成的延迟是否能够接受。而在云数据库架构之下，这些信息都不需要进行管理，所需要管理的就是在购买云数据库时进行选择，比如选择跨中心的主备就可以直接建立起来，因此这种复杂架构的构建并不需要自己来规划，可以节省 DBA 去做传统底层业务处理的时间。

运维简化：跨地域部署及切换

除了对于传统架构比较容易的同一个城市跨 AZ 之外，其实如果想要实现跨省就会变得非常复杂了。然而，在云上就会变得非常容易，如果想要实现跨 Region 的搭建就可以利用阿里云上的 DTS 工具将数据拉过去，需要进行数据复制的时候才会收费，平时不用的时候甚至可以直接将其关闭掉。

当搭建了跨 Region 的数据中心之后，后面就会有更多的事情。比如到底敢不敢进行主备切换，以往做主备切换的时候都需要配置一大堆的 DNS，自己写很多脚本做确认，而在云架构底下，只需要通过一个按钮就可以实现。因此，大家一定要清楚，作为云 DBA 应该去学习哪些东西，同时需要放弃哪些东西的学习。因此当有云架构之后，DBA 可以将重心放到学习如何优化 SQL 以及各种不同的数据库特性以及它们之间的组合架构如何解决业务上的问题，而底层的业务架构可以交给云去做。

运维简化：定期全 / 增量备份

在云上面，如果需要做定期增量备份也仅仅需要点击几个按钮进行构建即可。

运维简化：恢复到时间点

无论针对于哪个数据库，阿里云的服务都可以做到任意时间点的秒级恢复。这一功能并不只是为了帮助用户找回数据，很多用户的 DBA 和开发的互动越来越频繁，如果开发收到某个时间段系统运行较慢的反馈，就可以直接克隆一个那个时间段的新实例出来，并且只需要按需购买即可，克隆出来实例调试完程序之后直接将其关闭掉即可，一切的成本都在 DBA 的掌握之中。

运维简化：按需横向扩展

DBA 对于数据库的横向扩展也会做很多动作，传统的方式通过只读实例可以做相应的扩展，同时还有像阿里云的 DRDS 分布式数据库分片的运行方案，也能够比较容易地搭建出来，进一步地还可以走向 PolarDB，通过分布式的一写多读来简化业务规则。未来，DBA 需要重点关注的点在于什么时候使用什么样的架构。举例而言，如果需要解决某个大促时间段大量的读请求问题，应该通过只读实例来实现。而如果老旧业务完全可以基于互联网改写，就可以选择直接通过 DRDS 做整个系统的分库分表操作。如果需要非常强的与关系型数据库一致性的业务，并且与此同时数据量非常大，可能需要选择 PolarDB 的架构，因此 DBA 需要对于不同的数据库架构以及其背后原理有自己的理解。

运维简化：自动读写分离
阿里云数据库帮助用户实现了读写分离，DBA 不需要再进行应用程序上的业务改写，比如对于读写分离的设置都可以实现自动化。通过对于请求的分析来判断应该分发到读实例还是写实例。

以上这些都是云数据库能够提供的能力，大家会发现以往的管理模型已经都覆盖到了。未来运维方面的 DBA 工作可能减轻，因此 DBA 应该跳到业务方向上进行发展。

四、如何成为优秀的云 DBA

在云数据库的背景下，DBA 是否还需要学习每一部分的数据库管理知识呢？因为人的时间是有限的，未来除非真的要做类似于阿里云的整体管控系统时需要深入底层进行分析，而如果不是，那么这些数据库管理就可以交给云管控平台来实现。但是数据库优化却需要 DBA 知道和掌握，这里并不是指修改哪些参数能够优化成什么样子，因为这些在云平台上就已经配置好了，但是 DBA 需要知道的是针对于某个数据库，什么样的索引对它更加有效，表与表之间的关系应该如何建立才能使得数据库性能更好。

云数据库提供了很多的集群架构，也并不一定需要全部学习。无论是单节点、双节点还是三节点，通过阿里云都可以实现一键式部署。因此作为 DBA 更加需要了解不同的数据库实例之间应该如何进行互动，从而产生对业务有效的架构方案和规划方案，这正是 DBA 需要深入思考的，而不是每天都在备份服务器，部署数据库，检修各种硬件。

云服务支持边界

基于云的运行环境，云数据库服务和 DBA 的边界会发生改变。资源调度、基础优化、平台能力以及准确输出都是由云来提供的，而企业的 DBA 需要做这样几件事情：对于表结构需要花费更多的时间来规划，定义自己企业的 SQL 标准来规范开发模型，对于 SQL 以及结构进行优化来提升业务性能。此外，DBA 不仅应该关注于数据库，实际上也应该做企业成本的控制，通过不同的数据模型组合来解决不同的业务问题，也需要了解云数据库日志的不同，并通过故障检测自查或者发起服务需求。

性能问题甄别

对于云 DBA 而言，如果出现了数据库性能问题应该怎么做呢？其实任何的云厂商都会有自己成熟的一整套监控以及性能分析方案，比如阿里云的方案就源自于阿里巴巴内部的经验，能够帮助 DBA 发现故障并提供解决方案，使用起来非常方便。

云服务支持边界

此外，阿里云也提供了一种能力，就是阿里云后端的 DBA 会帮助用户解决数据库相关的问题。以往情况下，如果数据库出现了问题，需要打电话给服务商来约时间解决，存在一定的延迟。而今天在阿里云上面，DBA 随时可以进入。并且阿里云还提供了安全保障，具有完善的授权机制，只有用户授权阿里云的 DBA 访问用户数据库或者进行服务的时候，阿里云的 DBA 才有权限为用户提供服务，而如果没有得到授权，阿里云的 DBA 是不能够进入的。

高危 SQL 预防

阿里巴巴具有自己的一整套数据库开发规范，而用户的 DBA 也可以自己定义一套数据库开发规范，比如可以定义某一个字段是否可以以某种方式编写，这样就从系统设计和规范的层面避免烂 SQL 进入系统，进而造成系统故障。

跨云管理

今天，阿里云本身在运营云，而其实阿里云也会提供跨云的管理工具。无论用户使用的是哪里的云，只要管理的是 MySQL、MongoDB、Redis 数据库都会提供 HDM 工具来协助用户管理跨云数据库。

总结一下，云数据库带来了标准化部署、自动化运维、按需扩容以及工具化调优等优势。对于企业而言，不要再让 DBA 为部署和备份等琐碎的运维工作所缠绕了，他们应该将精力投入到优化架构、写好 SQL 以及做好数据库的整体构造上，进而为企业输出核心技术生产力。

本文作者：七幕

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