A. 大数据开发和DBA哪个发展前景好
应该是大数据开发比较好的，毕竟大数据，云计算和物联网是未来发展的三大趋版势。大数据权现在虽然没有发展到成熟的阶段。但是在以后的5到10年里，会渐渐的走向成熟的阶段的。以后我们的生活中时时都会出现大数据的影子的。
B. 做DBA有前途吗，听人说不错，但不确定，还请高人指点一二
如碰指果做过Oracle开发，可以考虑转梁基DBA工作。
DBA其实是个很复杂的工作，别被网上的高薪所迷惑。
每年都有好多人一时冲动花钱报考OCP等证书，但是最终却没有结果。
DBA需要了解的知识非常多，
第笑渣配一点至少要英文比较好，文档基本都是英文版的。
第二点至少要熟悉几种操作系统，windows是最基础的，另外linux，小型机等等。
第三点网络也要了解。
第四点Oracle要学得精通，即使你有证书，但是技术不够牛的话，也不可能达到网上所说的高薪。
换行需谨慎。以上谨是个人一点浅见。
C. 数据库开发工程师职业前景如何
首先非常感谢在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
据不完全数据统计工资一般的就4k----5k左右，dba的话比较高，技术大咖还是有前途的!
数据库系统工程师发展前景如何
随着数据库技术的不断发展，企业为了管理、利用越来越多的信息，都建立了自己的数据库。而这些企业数据库，运喊都需要有专源悄庆门的人员进行维护，这就是数据库工程师的工作。就发展趋势看，优秀的数据库工程师是十分匮乏的。数据库工程师的就业范围非常广，一般的大型或者跨国的企业都建立自己的数据库，他们都需要数据库工程师对他们的数据库进行管理。一些国际知名企业、政府、学校等都是数据库工程师很好的去处。
"数据库工程师面向包括大学生在内的所有求职者，旨在帮助他们明确职业发展方向，提高求职面试技巧及就业能力。"国内首家专注于数据库工程师就业培训指导的清软国际学院培训机构负责人向记者透露，"专业的数据库工程师培训机构应该专注于职涯规划、求职面试以及职前培训，有效缓解目前国内高校对大学毕业生进行的就业培训指导不足的现状。
同时他们认为目前的高等教育应该加强对大学生数据库工程师就业指导的培训，更好的让大学生把在学校学到的知识与社会最迫切的需求进行结合。大学生面临的不再是先择业再就业还是先就业再择业的选择，而是如何择业如何就业。作为择业和就业的关键内容，职业生涯规划和面试技巧等在网络里比比皆是，但是充斥着大量粗制滥造的面试技巧分享，常常造成误导。"
数据库工程师资薪酬大起底
作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地，“大数据”和“虚拟化”两大热门行业得到了广泛的关注和重视。90%的企业都在用大数据。专业的数据库工程师，薪资待遇一般都很可观。
下面以某一求职网站挂出的工资为例做一下说明：
可就职岗位
数据库工程师、数据库开发工程师、DBA数据库管理员、系统工程师、系统集成工程师、系统管理员、售前工程师、售后工程师、技术支持工程师、IT运维工程师等相关岗位
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝雹握大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
D. 数据库dba工程师有35岁中年危机吗30岁之后再入行数据库dba职位可以吗
基本来不及，数据库这块和编程什么的有一定的共同性，那就是“易懂难精”。
就平时用到的来说可能增删改查就足够了，不过如果是dba那就不一样了。
小一些的简单一些的：表的设计，范式结构设计（其实就是数据范式结构化的意思），查询语句设计。
系统化一些的：展现控制，数据流程，数据调优，系统优化，数据治理等等。
高大上一些的，比如数据库架构，算法设计等等。
现在提倡云计算，可能还要有一些java的变成基础，可能还需要hadoop等等。
如果原来是做实施运维的，那么数据库确实会接触一些，不过内容不会特别深入，但是如果转行做dba那就不一样了。
记得十年前给公司的运维培训的时候，我曾经讲过数据库，不过运维大多兴趣缺缺，因为这些在实际中虽然一直在用，但并不是那么明显，他们不想弄明白为什么要这么调，只要知道怎么调就可以了，而为什么这么调正是dba的工作。
至于有没有35岁危机，答案是有，在国内来说dba和程序员是一样的，如果一个人35岁还是一个程序员，你觉得会不会有危机，肯定有，dba的工作也一样。当然dba稍微好一点就是这个工作真的需要经验，不过按照你的说法，现在入行，确实有点晚了。
不过也可能你十分适合数据库的工作，很快就能完成以上的内容，然后大获成功，马云也是30多岁才创业，不也成功了吗，我的说法只适合一般人，如果你能转行成功，那么只能说明你真的很强。
E. 大数据时代下,DBA该何去何从
大数据时代下,DBA该何去何从
数据库管理员（DBA）的职能已扩展到数据管理、基础架构管理以及工作负载和SLA管理上。作为大数据战略的一部分，DBA的角色又是如何变化的呢？
数据管理
* 为成为数据管理专家而努力。虽然SQL数据库可以扩展以处理大数据，但数据库并不是最优解决方案。DBA正在预算方面做努力，在预算范围内，以最低的成本满足SLA。
* 出现数据ops概念。数据管理和数据治理。数据操作是团队的一部分，在收集和创建数据时共享目标、协作工作。使用自动化来挤压延迟、采取最合适的敏捷方案以提高提高效率。
* 管理、治理和软件交付。维护数据库模型和模式。在大数据中，从定义明确的转换到应用程序和工程师之间的协同工作，一切都是具有探索性的。
* 虽然开发人员认为不需要数据管理，但为了后续的分析数据，DBA们仍需要进行数据管理。
* DBA从管理数据库转变为跨多个系统的数据工程师。他们关注的是数据如何从一个数据库转移到另一个数据库、数据的消耗、数据的调整以及数据流程的管理，对于数据自动分配和执行来说这些都至关重要。
* DBA已经不再是单单只关注像SQLServer和Oracle这样的个人产品，而是必须要处理好企业大数据实施方案的执行问题。
基础架构和平台
DBA的角色已经被推到第一线上。对IT栈的演变负责。基础设施和平台的认定范围变的更大。
*这是一个不容忽视的大挑战，应用程序所使用的数据库技术不再归于DBA的控制范围内。迁移到云上的比重越大，DBA的控制范围就越小。数据越来越多，同时也在不断推出新的数据库。管理数据基础设施、提出大数据的解决喝整合方案、掌握如何归档和处理灾难恢复的技能。AWS似乎将云中的数据库选项绑定到了DBA上。DBA仍然需要在备份、灾难恢复和海量存储上多费心思。值得在备份和存储方面进行更具战略性的思考。
DBA比以往更重要，因此他们也需要学习：如何有效地集成存储在RDBMS系统中的遗留数据，同时大数据技术也是必不可少的。
* 由于大数据改变了数据架构，DBA的存在可能需要不是立竿见影的，但确实是实实在在的。新技术为数据管理提供了新的契机，使DBA和数据模式打开了一个新时代。
* 事实上，没有数据模式和Hadoop的NoSQL平台，以及支持它的一系列工具，会越来越多地部署在企业中。现在开发人员在数据本身的设计上有更多的影响力。
* 这在扩大DBA的专业范围上起到了推动作用：必须学习NoSQL系统的机制和操作；掌握管理Hadoop集群的能力；实施“无需存储数据存储数据”的方法。
* 而且，NoSQL的灵活性是以数据完整性为代价，这种模型的难度更高。目前，许多公司的网络应用程序的数据完整性已经给灵活性让位了。
* DBA必须适应设计和开发的风格变化。DBA也需要运行几个关系系统，并且认真学习NoSQL技术，对指导公司做出的部署负责。将来可能会划分出几种类型的DBA：局限于技术的；传统的管理员；努力学习并适应管理大数据的新技术和工具的。
* DBA始终是整个软件开发流程的一部分。在目前的环境中，更是需要所有的DBA都参与到整个开发过程中，尤其是规划、范围界定和原型设计部分。DBA能为企业提供有关数据基础设施功能、所需变更成本、潜在性能影响以及总体容量规划等项目的具体信息。
*鉴于对数据的使用要求，更多特定数据平台范围之外的技术正被用于实施解决方案。DBA不仅仅要专注于SQL、DDL等，还要掌握JavaScript、Java、.NET等技术。DBA会越来越精通应用容器化和系统容器化（Docker、Rkt、Linux容器等）。DBA压力会越来越大，一旦与其他角色联系到一起，数据及其管理都是穿插着多条生命线，因此需要掌握的技术就不断增加。
成功采用大数据策略的企业，早已经把DBA转变为新型数据基础管理员，包括NoSQL数据库和Hadoop在内。与开发数据管理逻辑的数据开发人员、处理和准备数据的数据科学家以及业务线上的数据分析人员相结合，DBA是操作大数据战略的重要部分。现在，DBA依赖于更智能的工具，这些工具可以管理并报告各种数据库和技术框架的数据基础架构和流程。
工作负载和SLA
* 工作结构消失了。有类型更为广泛的问题需要解决。要实现混合的环境在流和批处理中交付新的工作负载，同时又能跟得上变化。
* 现在，有许多不在数据库中管理数据，而是将数据组织成超级管理数据的数据生态系统一部分的做法。了解通信、链接的速度、安全性以及如何将来源汇集在一起。
* 比起以往，现在有更多的技术管理。理解并管理一个数据仓库的技术方法有10到20种。为了能给问题选择出正确的技术，便于管理，规模较大的企业正在考虑将搜索、NoSQL、Hadoop和GPU技术标准化。
* 从一个拥有数据库领域知识的系统管理员，到现在需要掌握处理数据集成、非结构化数据、自然语言处理、文档存储和统计。工具集可以能够简化工作。关系数据库不会有大的进展，但大数据存储会有新变化。
1. 大数据时代，DBA的角色发生了重大变化。在很长一段时间里，DBA仅仅只是一个系统管理员。他们的确有SQL知识、知道该如何优化SQL，以及对构建数据库的理解，但他们并没有主动参与到数据库系统里数据的特定用途上。
2. 大数据DBA对数据和非关系数据模型的应用程序有更深入的了解，并且必须具备执行数据集成的知识，这些数据集超出了用于商业智能（BI）应用的传统提取——转换——加载过程（ETL）。
F. 传统Oracle dba是否有转大数据学习hadoop等的必要
这个需求很奇怪。与其改变系统定义，撤销dba角色的导入权限，再把dba赋予用户，还不如重新创建一个角色，比如叫做weakdba，把需要的权限赋给它，再把这个角色赋给需要的用户。这样更规范
G. php程序员数据库 大数据DBA这两个哪个方向好
不要想的太宽，建议从PHP先学起，试想哪个公司会让新人一上去就去设计数据库呢。数据库在工作中自然能慢慢锻炼，并且由于硬件和实践的原因，在工作中学到的数据库方面的知识绝对是在学校拼命看书所不能比的
H. 请有经验的DBA进来回答一下，sqlserver大批量数据迁移问题
1 不需要的数据当然删除最好 减轻压力。
1） 删除前先删除索引。因内为删除的同时也容需要对索引进行维护。我们先删除索引再删除数据效率会有一点提高
2） 删除完数据后，再重新创建索引。为数据转换做准备。
2 数据转换过程
1）不知道你是如何实现的。我推荐的方法是将数据导出来成一个或者一系列的文件。
2）再将导出的文件导入到oracle中。可能需要进行数据类型等的转换。
我的想法就是将你的所有动作分解，一个个完成。这样出问题也能及时解决，而且互不影响。如果从sqlserver导出数据的同时还需要往sqlserver中插入数据，那么我推荐插入的数据放入一个新表中，最后将这个新表的数据也导出来再导入。
3 导入到oracle数据库中。
1）做好详细规划。删除不必要的数据大概还有接近4亿行。oracle中的表是否要做分区等？
2）数据导入后再在表上建索引。
I. 大学计算机专业，数据库方向！打算走本专业做DBA ！ 但是我知道DBA门槛很高！ 请求过来人帮我分析下
不用这么太担心了，计算机专业就是这样，刚毕业缺少工作经验；你面前可有3条路可走：
1，考研，继续研究你的数据库，在导师的帮助下，想必会有很多发展机会与前途。
2，报个班，需要几千到上万不等的资金。很具体某一块的培训班，或许学成后会有工作推荐机会，并且技能速成，也是建立自己工作经验的机会。
3，自己自身刻苦努力，考两个证吧；高程或者数据库分析师等等，同时自己业余扮虚亮自己鼓捣两个案例作品，到毕业时，带着你的作誉辩品与证件，我不相信会没人要你。
你大三了，留给自己的时间不多了，要是大二就好了，尤其第三点厅宽。（注：本人走的是第二条道路的，私下可交流）
J. 想转行做DBA
以下是我自己的观点，如有雷同，与本人无关：
首先说你学这些想学到什么程度, 是偏开发还是维护；
如果开发的话 吧PL/SQL学好就可以了 对你以后做开发还是很有帮助的。如果懂一些简单的维护更好！
但请不要主攻维护，在我看来，随着版本的升级数据库的维护越来越简单，不在像以前那么深奥了！所以以后一般的公司只需一个会一些管理知识的开发人员就能搞定，根本不需要专门的DBA。
而且学维护的话，以后的路会窄很多，不像做程序开发，行雀转其它方向好得多。
再说待遇，数据库开始工资是高点，但很容易就到了瓶颈，不如程序斗核开发可以往开发经理，售前转，而搞数据库的一个公司就那么几个，很难提到管理层。
所以我的建议是学可以不用太深档销早，够用就好了。吧精力还是放在有前途的地方。