工作职责:
1.负责公司的部署、维护、备份和恢复；;项目数据库和数据迁移；
2.负责公司的故障处理和性能优化；;的项目数据库；
3.负责公司阿里云平台项目的数据库维护和问题调查；
4.为公司提供技术支持；;项目和产品开发。
工作要求:
1.本科以上学历，计算机专业，有生产数据库维护经验；
2.熟悉mysql和innodb的架构和运行原理；
3.熟悉mysql复制的原理以及常用的数据库备份和恢复技术；
4.熟悉业界常见的mysql数据库高可用性架构解决方案；
5、熟悉linux操作系统，熟练命令行、shell脚本；
6.熟悉nosql数据库、python、dock
1.如果数据量太大，比如上亿，就用oracle。上亿数据的优势对于oracle来说是轻的，不需要太多的优化配置。缺点是安装比较麻烦，上手慢。
2.数据量大，比如千万级，用postgresql，号称基准测试oracle，处理千万级的数据还是可以的，也很易学易用。
3.数据量一般，比如几百万。有了mysql，mysql处理这种级别的数据还是比较快的。
4.数据量小，比如10万以下，sqlite和acc
对于开发者来说，开发接口时需要考虑高并发的情况。开发时要尽量优化代码提高界面性能，采用缓存机制减少对数据库的操作。接口需要进行压力测试，测试结果作为接口指标。在实际业务场景中，可以通过日常测试接口的访问情况，及时调整和扩展服务器，应对高并发。
对于突然的并发访问，我们可以通过限制线程和数据库连接数来减轻服务器的压力。如果是在分布式系统中，我们还可以使用消息队列模型，通过使用消息队列作为缓冲来降低访问压力。或者使用静态页面从一些信息动态生成html页面，通过访问html页面可以减少对数据库的访问，提高效率；还可以搭建一个服务器集群，借助集群的镜像分离和负载均衡，分散访问压力，提高访问效率。
