大家好！我是芬达，一个在数据库圈子里混了十年的工程师，虽然还没到“大佬”级别，但也见过不少风浪。今天想聊聊一个挺热门的话题：在国产数据库如雨后春笋般冒出来的时代，如果 DBA 不懂业务，会不会掉队，甚至淘汰出局？这个想法源于我最近的观察——我们耳熟能详的 OceanBase、TiDB、PolarDB 这些国产数据库越来越火，DBA 的角色是不是得跟着升级？
先说说我的出发点。我觉得这事儿不是非黑即白的。网上不少“大佬”喊着“DBA 必须懂业务，否则死路一条”，但我不同意。我把 DBA 分成三类：运维 DBA（专注稳定性和性能）、开发 DBA（偏向设计和优化代码）、以及业务 DBA（前两者的交集）。 简单说，运维 DBA 一般在运维部门，而开发 DBA 和业务 DBA 则更贴近业务部门。
业务 DBA 当然得懂业务，他们是为具体场景量身定制方案的。但运维 DBA 呢？他们可以专攻高可用、备份恢复这些"纯技术"领域，不懂业务也能活得滋润。在国外，有些数据库专家就只钻研一个小领域，比如高可用集群，就足以建立深厚的专业壁垒。淘汰？不存在的！
不过，这是过去的事儿了！时代变了，尤其是 2025 年的现在，受经济、科技、云化和 AI 的影响，传统 DBA 的生存空间在压缩。纯运维型 DBA 虽然不会完全消失，但确实面临转型压力。下面我分六点聊聊为什么这么说，顺便结合国内数据库圈的观点，帮大家理理思路。
1、内卷的经济：老板恨不得一人顶俩用
全球经济不景气，中美贸易摩擦让国内科技行业首当其冲。大公司还能请专攻细小运维方向的专家，但中小企业呢？老板们恨不得把一个人掰成两个用。传统上，传统运维 DBA 可能只负责基础设施，但现在却越来越多地被要求兼顾开发工作，比如配合业务 SQL 变更上线。这就逼着部分运维 DBA 向业务 DBA 转型。
在中国数据库圈，专家们常说 DBA 要从“纯工具人”转向“业务伙伴”。比如，在数据库国产化浪潮中，DBA 的作用从“中心”变成了“组件”，运维被标准化和自动化吞噬，传统 DBA 难以解决深层业务问题。有资深 DBA 在分享中提到，DBA 开始涉及数据治理，不仅关注稳定，还要懂业务价值和成本优化[1]。 经济压力下，不懂业务的纯运维 DBA 话语权在下降，但专攻云或国产数据库交付的还是有空间。
2、云和多云的冲击：从单云依赖到多云架构
云计算的普及，让使用公有云数据库服务的公司越来越多。如果你是在云厂商工作的 DBA，得益于云上运维工具的成熟，维护难度降低不少，这些 DBA 本身就无法去关注业务，对于小租户，他们甚至不知道租户是做什么业务的。而对于使用云厂商的公司客户，DBA 的工作重心会更偏向于和应用侧打配合，需要懂业务。
一个近在眼前的警示是：韩国 2025 年 9 月 26 日国家信息资源院（NIRS，大田）政府数据中心火灾，导致 647 套系统因缺失“双活”集体宕机 22 小时，波及全国约 40%的数字政务服务[2]。 这场火灾源于锂电池爆炸，证明了多云的重要性。大公司为了避免单云供应商绑定，也可能会采用多云架构，多云架构的复杂性，使数据传输严重依赖于云厂商。DBA 更多地是保证业务数据的准确性、完整性等业务维度的工作。 在国内，2025 年的趋势显示，DBA 需要在云环境中管理数据，确保可用性、一致性和性能。Gartner 预测，到 2025 年，全球 85%的公司将采用云优先策略[3]，DBA 的角色在云世界中不可或缺，但需要适应多云部署。所以，云化让纯运维 DBA 轻松了点，但多云复杂性又推着他们懂业务维度。
3、国产数据库的冲击：从“方言”学习到远离一线
传统的 DBA 以掌握 Oracle、MySQL、SQL Server 为主，但国产数据库兴起后，PostgreSQL 崛起，SQL Server 没落，Oracle 被逐步替换，不再是主流选择，尤其在国内的 2+8+N 国产数据库政策框架下。DBA 的技术栈正转向以开源数据库 MySQL 和 PostgreSQL 为基础的国产变体，或者是完全国产自研的数据库，如 OceanBase、TiDB、崖山数据库等。这些数据库各具特色和创新点，但由于生态还在持续完善中，版本迭代迅速，全面掌握需投入更多努力，DBA 的内核掌握也可能更注重应用实践而非底层细节。
结果呢？在国产数据库原厂工作的交付或运维工程师还能专注纯技术，但作为甲方 DBA，越来越远离一线。一线工作交给第三方团队和原厂协作，甲方 DBA 转型成业务 DBA、数据架构师或技术管理者。 数据库国产化后，应用形态变了，市场环境变了，DBA 需要证明自己价值，否则容易被边缘化。
4、AI 的冲击：从手动运维到智能伙伴
到 2025 年，AI 对 DBA 的影响还不是特别明显，但 AIOps（AI 运维）、自适应调优和智能安全防护已经在逐步成为主流趋势，未来很可能大规模取代传统的手动监控和故障处理。目前 DBA 的工作量还没大幅减少，但我们可以预见，随着这些技术的成熟，DBA 将有更多精力转向数据分析和业务优化。当然，也有人担心 AI 会“干掉”部分岗位，尤其是 OLTP 领域的纯运维 DBA，但从现实看，这更多是未来的潜在挑战，而不是当下的事实。
专家们在讨论 AI 时代 DBA 的何去何从时，常提到 OLTP 和 OLAP 领域谁会先被“革命”。他们认为 AI 可以作为强大辅助，但 DBA 永远无法被完全替代。 比如，代理式 DBA（AI 智能体）能观察、推理、决策，颠覆传统管理方式。 AI 还能解放 DBA 从重复工作中出来，转向高价值架构优化。 我的看法：AI 是双刃剑。它可能会淘汰一些低端重复工作，但同时会创造新机会，比如 AI-DBA 混合角色。 纯运维 DBA 现在可以开始学 AI 工具，提前转型成“AI 监督者”，以应对未来的挑战。不懂业务？在 AI 时代可能会更吃亏，因为优化越来越需要业务视角。 但如果你专攻国产数据库内核或云运维，现在还是有饭吃——关键是别等影响来了再准备，早点行动起来！
5、行业的要求：懂业务，更是懂行业
“懂业务”有时不止是理解公司内部的业务流程，更是要深刻理解你所在的行业特性。这直接决定了你的技术方案和运维策略。
例如，如果你去面试一家游戏公司，他们肯定希望你具备游戏行业经验。这经验能让你立刻判断出：什么时候该用 MySQL，什么时候该用 MongoDB；如何设计在线 DDL 方案，才能保证游戏在 7*24 小时不停机的情况下完成热更新。这里要求的“懂业务”，核心是对高并发、低延迟、无缝在线的行业特性的把握。
相反，如果你在证券公司，主营业务下午 4 点收市，之后的变更有更充裕的停机窗口，对可用性的保证要求看似降低了。但金融行业对安全、合规、数据一致性的极致要求，构成了另一种“业务知识”。你不懂这些，就无法设计出符合监管要求的数据架构。
所以，很多时候企业要求你“懂业务”，潜台词是希望你“懂行业”的游戏规则和独特约束。
6、分工的变化：从技术栈到业务部门
最后，以我为例，我以前负责全公司所有的 MySQL 维护，不区分业务部门。但随着 MySQL 数据库的萎缩和被替代，国产数据库越来越多，我改为维护国产数据库。由于业务部门自己选型数据库，目前公司内国产数据库种类比较多，按技术栈分工变得不太可能，改为按业务部门来分工，例如某人专门负责银行的风控部门的系统维护，这种就需要学习一些业务规则。
这反映了是否需要懂业务，还取决于公司内部分工或组织架构安排。总之，分工变化让懂业务成为可选而非必选，取决于你维护的规模和专业度要求。
结论：别慌，找准你的赛道
总的来说，大佬们大多觉得 DBA 得懂业务，尤其在国产、云化和 AI 浪潮下。但我坚持分情况——运维 DBA 可以不懂，靠专精技术生存；业务 DBA 必须懂。而现在我们看到了，“懂业务”的内涵非常丰富，它可能是理解公司内部的流程，也可能是洞察整个行业的特性。
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[1]. https://www.infoq.cn/article/zgyddiohe5ec8udtekke
[2]. https://www.infoq.cn/article/w0D3CLa5TaUMEVo1YYCS
[3]. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-11-10-gartner-says-cloud-will-be-the-centerpiece-of-new-digital-experiences
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