本期【DBA坦白局】的主题来源于一位DBA朋友的真实困惑，或许很多同行也在思考同样的问题。一边是国产数据库替代的浪潮如火如荼，运维场景、技术栈不断更新；另一边AI工具快速迭代，为传统运维的工作模式赋能。在“国产+AI”的双重夹击下，有人焦虑“老经验要过时”，有人期待“新技术能减负”。
我们带着这个问题和 9 位一线DBA聊了聊，他们分别来自金融、政务、互联网、医疗等不同领域，一起来听听他们对这些变化的真实想法——他们是否会担忧？又在担忧什么？有哪些准备和计划？
10年DBA从业经验，就职于金融保险公司
对于国产数据库运维层面，担忧是一定有的，尤其是对我们这种长达10年以上的O记DBA，要突然转型国产库的话，一个是需要重新花时间去学习基础知识，另一个就是经验需要累积。经验这个问题最麻烦，因为它需要实际的生产库来帮助你，并且如果企业选型不确定，精力有限的情况下不知道该主攻哪款国产库。另外，企业招聘普遍要求国产库经验，我们这类转型 DBA 容易在这方面丢分；加上 35 + 的年龄压力，客观上存在转型焦虑。
但我也不会特别担忧，因为 Oracle 的经验是巨大优势，接触过几款国产库后发现，能把老经验“套装”过来，学习起来其实并没有那么复杂，就是需要自己主动地多学习了。我也更期待未来市面上有更多国产库的DBA岗位，这样我们的可选项会更多。
针对AI发展层面，我不认为短期内AI会取代DBA，但要要善于去学习和利用它。我常用问小白平台做基础问题查询，它作为知识助手挺好用，但涉及深层问题时答案幻觉和错误率很高。AI说到底只是工具，像DBA这种角色，我觉得AI在短期内，至少5~10年内，我认为是很难取代DBA的。数据库是企业的基石，没有哪个企业敢把这一块完全交给一个不可控的智能程序来控制的。
我觉得目前咱们DBA应对这一趋势的态度关键是要主动适应浪潮。我现在除了数据库，还在学爬虫、MongoDB、深度学习等等，也开始拥抱AI，做了一些AI RAG类型的应用。技多不压身，万一将来哪天失业了，还有其它的路子可走。
12年DBA从业经验，现服务于制造业
对于目前这些趋势，我其实是担忧与期待并存的，期待是因为国产运维 + AI可以帮助我们处理数据库的异常和优化分析，减少工作量，担忧是担心国产运维 + AI取代了我们的岗位，让DBA的价值降低甚至被取代，这块是会减少DBA的岗位数量的，对初中级DBA来说前景可能不好。
但是这个是未来的趋势，谁也改变不了，DBA就是经验型的岗位，需要不断去学习，去解决问题，才能累积经验，不够就多测试，工作中主动去承担任务，慢慢的经验就多了。
未来需要懂数据库原理且熟悉多种数据库，在基础架构设计和业务方面都有所涉及的DBA。对于DBA的要求会越来越高，我们只有不断学习，掌握更多的知识和原理，才能去辨别、掌握AI，而不是被 AI掌握。除了技术能力，项目能力、沟通能力、汇报能力也很重要，能助力职业发展。说到底，AI 只是工具，我们要做的是了解AI、熟悉AI、掌握AI。
20年DBA从业经验，主要服务于政府/医疗人社等行业
目前我接触过opengauss、DM、Kingbase、TiDB、OceanBase、GaussDB等多款国产数据库，感觉国产运维正朝着越来越工具化、平台化、智能化的方向发展，作为DBA我们需要紧跟这一潮流；而国产运维的部分思路可以借鉴Oracle的运维思想，这是相通的。
AI工具这块，外部的大模型、问答助手这些AI工具我平常都有用，也参与过内部问题机器人、智能分析平台的搭建。感觉针对数据库xAI的发展要从应用场景出发，选择合适的平台和工具才能发挥价值，“对话式交互 + 场景化应用 + 数据驱动” 的模式应该是一大趋势，理想状态是能打造 “AI+DATA+DATABASE” 的组合模式。
综合来看，我不担心DBA的前途，但觉得传统DBA的定义需要改变。从最早的集成、运维、优化、故障处理等，在经过云和AI变革后要data admin转换，现在更应该了解行业、业务、场景、数据价值以及AI落地逻辑。但是因为现在基本的技术应用在互联网和AI智能时代，门槛降低了，DBA要想走的远，一定要跳出能力陷阱，综合发展。我的建议是保持兴趣、热爱学习研究、加强交流，既要拥有特别专长的领域，也需要注重综合发展。
8年DBA从业经验，现服务于互联网行业
我会担忧失业和降薪，当前也只能维持现状。在当下环境里，DBA岗位很难让人暴富，只能解决温饱；而且云技术简化了DBA的技术要求，相当于 “蛋糕” 被云厂商分走了，再加上国产化推进，很多项目被国产化相关需求占据。
不过也是能找到一些机遇的，比如可以考虑提前进入国产化厂商，尤其是对新人来说，国产厂商的福利不错，现在很多国产化需求都会配备对应的工程师，未来也可能只能去这类国产公司发展。我觉得目前市场上岗位很多，就是不敢轻易动，能做的就是多学一点相关知识，同时趁现在多赚点钱。
国产数据库当下是遍地开花的状态，就像电动车产业一样，新品牌不断涌现的同时也有旧品牌破产。十年后市面上的国产数据库品牌可能会大换血，真正一直存活下来的不知道会有多少，品牌若不存在，对应的运维也就无从谈起。对客户方来说，想有远见地选到一个好品牌着实很难。我用AI工具比较少，感觉现在有了AI辅助运维，反而对运维人员的要求变高了，不仅要掌握运维技术，还得学习AI技术。不过AI确实能提高运维效率，结合AI也能给出更优秀的运维方案，运维人员需要主动拥抱AI，但也要警惕这可能会让人产生思考惰性和AI依赖，拥抱AI不代表可以高枕无忧。
对不同阶段的DBA来说，风险和应对方式也不同，比如如果公司用的技术比较小众，一旦公司倒闭，运维人员再找工作会很被动，新人可能还得重新学习。学习主流技术，竞争激烈但也有口饭吃。想要立于不败之地，就要构建并加固自己的护城河，比如考取相关证书，只能算是锦上添花。我建议大家更要在工作中不断创新、挑战自我，每月预留一部分工资作为教育基金投入学习，学习内容要优先选择能提升本职工作能力的，而非和工作关联度低的内容。另外，每隔半年或一年要了解招聘市场行情和招聘需求，判断自己的薪水是否合理、技术是否脱节。
8年DBA从业经验，现服务于金融行业
我的感受是期待远大于担忧，但期待中带着一份谨慎。期待是因为AI确实能解决一些数据库运维的真正痛点，在多数据中心、多活架构下告警量大、故障定位慢、变更风险高，而AI预测性故障处理、运维，这在传统人力模式下几乎不可想象。
还抱有一些谨慎的态度，主要是因为国产数据库和运维平台的成熟度、稳定性与Oracle等经过数十年全球复杂场景考验的产品相比仍有差距。我此前有8年Oracle、MySQL、SQL Server运维经验，目前切换到了OceanBase，这种感觉非常复杂，大概可以概括为：“熟悉又陌生，痛苦但值得”。比如之前主要通过V$视图、AWR/ASH报告进行深度性能诊断，现在虽然也有类似的系统视图（如__all_virtual系列），但数据分布在不同节点上，监控和问题的排查思路要从“单点深度挖掘”转变为“全局拓扑分析”。一开始会非常不习惯，感觉“无处下手”。不过这是一条必经之路，我很期待用OceanBase这类技术去构建更强大、更自主的核心系统。
近10年DBA从业经验，现服务于制造业
基于当下多变的环境，我觉得大部分传统DBA都会感到担忧，除非技术在另一个梯队的。这种担忧主要是是年龄、自身能力提升程度、当前大环境等综合因素导致的。我所在的制造业目前还没用到很多国产数据库。在AI方面，我认为AI能提效，但淘汰的往往是原本等着提效的人。未来可能会出现两种核心DBA，一种是AI用得好的，另一种是懂底层原理的。
我自己也会焦虑技术是否跟得上外界，但搞IT本身就要不断学习，技术更新迭代太快了，既然改变不了趋势，那就只能改变自己了。应对变化的关键还是要多学原理，毕竟AI终究只是工具。
10年DBA从业经验，常服务于公安行业
关于国产数据库我目前接触过达梦、瀚高、华为高斯DB、海量等关系型数据库，AI工具使用较少，日常更多当做一个辅助工具在使用，确实能够提高工作效率，但并非完全准确。
从短期来看，当前国产运维能力、经验积累和技术人员支撑不足，掌握相关技术的工程师会比较吃香；但长期来看，则担忧国产数据库产品投入和市场份额有限，可能会停滞不前，对相关技术人员的需求也会大幅下降。国产数据库是否能够经得起时间的检验，还有一定的路要走，这是一个过程，同时也需要一代人的努力。希望我们的国产数据库能够做强做大，在国际市场上也能够有一席之地！
而AI作为辅助工具确实可以可提高效率，但需有经验的工程师判断其准确性，不能完全依赖AI。个人感觉AI确实降低了DBA门槛，可能影响DBA薪资，但DBA岗位会一直存在，市场需求或少量增加，只是薪资待遇可能降低。不过我也担心AI工具普及后，DBA岗位可能被有一定经验的软件开发工程师替代，公司为节约成本不再单独设专职DBA岗位。
其实每个公司都缺经验丰富的专家，但这个需求量小，这需要机遇，多半与技术本身无关。日常我们也不想太多，把当前我们能够做的、个人擅长的领域做好即可。保持对自身擅长领域的兴趣，关注新技术动态、掌握其基础知识；后续再根据项目需求，投入精力系统学习和练习新的国产数据库，按工作需要学习以节约时间和精力，毕竟技术更新太快，我们是不可能学完的。
7年DBA从业经验，服务于医疗行业
我其实是比较担忧的，现在国产数据库发展很快，百花齐放、但也缭乱，尤其是知识库沉淀不足、资料比较匮乏，运维难度相对较大。配合AI能有所改善，但是就需要具有分辨对错的能力了。现在DBA要学的东西太多太杂，很多公司不专设DBA岗位，对专业技能要求更高了，传统DBA要是不学习新的东西，可能会被市场慢慢淘汰掉。
如果说有什么应对准备的话，个人觉得目前国产库大多基于PG系，可先学习PG相关知识，数据库理论大致相通，能让后续学习国产库事半功倍。其次要关注国产库动态，现在市场每年都会淘汰一部分国产库，存活下来的库，就可以去重点研究了。
结语
多谢这9位DBA朋友的真诚分享，每位都认真思考并分享了自己真实的想法。有些朋友主要担心AI会降低DBA门槛、国产数据库种类多运维难度大，导致DBA薪资下降或岗位需求减少；也有朋友担心国产数据库正处于发展阶段、淘汰率高，长期发展存在不确定性。大家也普遍认为AI能协助DBA运维，是大家需要学习使用的好的提效工具，只不过需要专业积累来判断其答案的准确性。
从中可以发现，他们的观念并非完全一致，但在核心方向上存在高度共识：国产数据库替代和AI工具普及是必然趋势，但变化之中也存在着机会，大家并不会停留在担忧、或是简单期待，而是落脚于主动学习提前准备，一味固守老经验、不学习新技术的DBA会被市场淘汰。对于DBA这一职业来说来说，已掌握的运维经验本身就是巨大的优势，此外还需要跳出舒适区，对新变化、新技术保持关注、主动适应，主动学习。
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