普遍的問題

博主就職于一家專注數據庫產品及服務的公司，見過上千家的客戶場景，和各行業的人、系統打過交道，那么我們來看看普遍遇到的問題。

為什么會這樣?

我認為造成現在數據庫問題頻發的原因有 4 點：

1. 傳統的 IT 建設方式、管理方式導致了今天的問題

傳統的建設方式：一大堆廠商的產品簡單堆疊、松散拼湊。 傳統的管理方式：用戶的運維人員 + 一大堆廠商。

2. 缺乏專業規劃的 IT 架構，缺乏穩定性，增加管理復雜性

架構缺乏規劃和合理化設計，借助一大堆廠商提供的分散的單機、雙機、備份一體機、虛擬化、超融合等技術的簡單堆疊，參見 ：如何規劃、建設你的數據庫架構

3. 傳統的數據庫管理方式無法滿足今天的業務要求

4. 高速的業務增長導致數據平臺面臨巨大挑戰

今天，業務高度依賴 IT，IT 的重要程度。。。 今天，IT 系統的使用者、數據量的規模一直在快速增長，且體量***的大;

愿景——大邏輯

說到數據庫管理，有合理規劃的架構必然是前提，架構是基礎，在穩定的基礎上配備合理的管理手段，管理制度，在上層要有及時的服務 (很多企業沒有 DBA、沒有懂得人也許這是***的問題)

細化管理

架構層面不再贅述，如何可視化管理? 如何制定管理制度? 如何快速準確消滅問題? 如何輕松、簡單?

工具篇

首先普遍缺乏 DBA 的企業中是否可以找到一個稱手的工具，正所謂 "武林***，寶刀屠龍，號令天下，莫敢不從，倚天不出，誰與爭鋒"

稱手的工具產品對于管理數據庫更為重要，對于武林高手 (資深 DBA) 工具能起到的作用——方便，對于非專業數據庫人員起到的左右——一個 DBA 小秘書

那么現在的數據庫稱手兵器應該做到什么?? (個人覺得至少要下述內容)

1. 統一管理，統一呈現
2. 實時知道復雜的數據庫運行狀態，運行了哪些語句，運行的怎么樣?
3. 告警，問題及時自動報告
4. 知道過去發生了什么，就像 “攝像頭” 記錄分分秒秒，記錄案發現場
5. 指標全面，支撐解決問題，可以應對數據庫的復雜場景，生僻問題
6.  智能化，自動化巡檢，一鍵發現潛在隱患
7. 智能化，解決問題 (性能、日常運維)

這樣的工具也許就是知道數據庫的 “昨天、今天、明天”，也就是 “過去、現在和將來”

當然，現在的運維管理工具產品越來越強大，強大到甚至讓我這 10 年的老司機都感覺到要被取代，往往非專業的 DBA 缺少的是：

1. 解決問題所需要的數據支撐
2. 分析問題的邏輯
3. 解決問題的手段

那相應的工具產品中也要做到數據指標全面，而且對分析問題的流程和邏輯做到只需 “按步驟點擊” ，比如突然一個時間點系統慢了，要幫助管理人員清晰的展示出分析問題的邏輯!

也許這就是所謂的 “工欲善其事，必先利其器”

管理篇

除了稱手的工具外，標準化管理流程也是必要的，再牛逼得工具不用也是白扯，博主之前做 DBA 的時候的管理流程分享給大家，很多人也問 DBA 都要做些什么，統一回答：

• 日常巡檢，保證系統穩定 (DBA 最重要的工作)，經常會有客戶的數據庫，備份策略錯誤，作業失敗，磁盤空間爆滿等等一系列的基本問題，這些都應該通過日常巡檢處理

         注：不是流于表面 CPU、IO、內存，而要深入數據庫各項指標，并生成報告，匯報

         周期：每周 / 每月

• 新上線系統 / 功能的評估，現在的企業系統中經常會有新接口的上線，這些功能是否會對原有系統造成性能影響?

         注：企業對新功能的上線過程要嚴格把控，嚴格控制風險，往往問題都是日積月累不重視而產生的

         周期：每次

• 日常性能優化，數據庫是動態的過程，需要不斷的優化，而不是一次優化以后就沒問題了，買車還需要定期保養吧!
• 應急問題處理，突發問題是避免不了的，但是要做到少突發，提前消滅 (這也是巡檢的左右)，突發問題一旦產品，數據記錄、問題日志就是必要的，快速處理問題、減少損失是必須的

• 協作 (開發部門、軟件廠商、集成商) 處理各種花式問題

專業服務篇

數據庫是整個 IT 系統的***層，而漏斗形的 IT 結構讓數據庫成為整個 IT 的瓶頸，在沒有 DBA 的企業中對數據庫的管理更為重要，常見的管理一般只有定期的巡檢，軟件廠商、集成商等等，而且是簡單的巡檢，這樣對隱患的排查極其弱，無法起到該有的效果，而在數據庫的專業服務中，博主認為應該做到下述方面：

1. 定期的深度、有效巡檢
2. 通過專業管理工具產品讓多人協作、及時分析、高效解決
3. 對多系統趨勢分析，何時瓶頸
4. 根據壓力、業務如何系統的整合、拆分，對基礎架構進行不斷升級
5. 在問題發生前解決而非在發生時救火

服務中也許只有三點：及時、專業、懂得客戶

總結

大多數企業存在這樣的問題：我們沒 DBA，我們只對業務精通，對程序了解，但數據庫我只懂一點

數據庫指標多而雜，出現問題不知道怎么排查?

因為錯過問題出現的時間點，問題原因無法得知，問題無法解決

長期 “頭疼醫頭” 的 “救火” 運維留下了病根

巡檢? 啥是巡檢? 根本沒做過

總來說，數據庫管理要有明確的規劃，如何構建平穩的架構，如何有一套輕松、簡單的管理方法，如何借助專業的工具、公司或人來管理。

也許很簡單

早發現早治療——預防機制

當場發現及時治療——實時機制

徹底治療而非緩解——全面、重視

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/double-K/p/9140424.html