1. 數據庫設計與建模
需求分析：與業(yè)務部門、開發(fā)團隊協(xié)作，理解數據存儲、處理和分析需求。
邏輯設計：設計數據庫邏輯模型（如ER圖），定義表結構、字段類型、關系及約束。
物理設計：優(yōu)化物理存儲方案（分區(qū)、分表、索引策略），平衡性能與存儲成本。
數據建模工具：使用PowerDesigner、ERWin等工具輸出標準化設計方案。
2. 架構規(guī)劃與選型
技術選型：根據業(yè)務場景選擇數據庫類型（如關系型MySQL/PGSql、NoSQL的MongoDB/Redis、NewSQL的TiDB）。
架構設計：設計高可用架構（主從復制、集群、分布式架構）、容災方案（異地多活、備份恢復）。
3. 性能優(yōu)化與調優(yōu)
SQL優(yōu)化：分析慢查詢日志，優(yōu)化SQL語句、索引策略及執(zhí)行計劃。
資源管理：調整內存、連接池、緩存配置（如Redis緩存擊穿/穿透防護）。
擴展性設計：通過分庫分表、讀寫分離、負載均衡應對高并發(fā)場景。
4. 安全與合規(guī)管理
權限控制：實施細粒度訪問權限（RBAC模型）、數據脫敏。
數據加密：保障數據傳輸（SSL/TLS）與存儲加密（透明數據加密TDE）。
合規(guī)審計：滿足GDPR、等保等法規(guī)要求，設計審計日志與監(jiān)控體系。
5. 高可用與容災
集群部署：搭建主從復制、流復制集群，使用Patroni等工具管理自動故障轉移。
容災方案：設計跨地域多活架構、數據同步（邏輯復制/物理復制）及腦裂預防機制。
備份恢復：制定物理備份（pg_basebackup）、邏輯備份（pg_dump）策略，實現(xiàn)時間點恢復（PITR）。
6. 跨團隊協(xié)作與規(guī)范制定
開發(fā)支持：為開發(fā)團隊提供SQL編寫規(guī)范、ORM框架使用建議。
大數據集成：與數據工程師協(xié)作，設計ETL流程、數倉分層（ODS/DW/DM）。
文檔沉淀：編寫架構設計文檔、運維手冊，主導技術培訓。
7. 新技術研究與創(chuàng)新
趨勢跟蹤：研究NewSQL、HTAP、向量數據庫等前沿技術（如ClickHouse、Snowflake）
成本優(yōu)化：通過冷熱數據分層、存儲壓縮降低云數據庫成本。
AI結合：探索AI驅動的數據庫自治（如自動索引推薦、異常檢測）。
核心能力要求
技術深度：精通PostgreSQL數據庫及分布式系統(tǒng)原理。
全局思維：平衡業(yè)務需求、性能、安全與成本，制定長期架構路線圖。