一個DBA應該承擔怎么樣的崗位責任？

1.負責數據庫系統的架構設計和優化，對數據庫整體架構提出建議，制定數據庫監控策略、備份策略和災難恢復策略；

2、負責數據庫的日常管理和維護，包括安裝、存儲管理、性能監控和備份等。，發掘系統的潛在問題和可能的性能瓶頸，并對其進行優化；

3.負責審核開發工程師的SQL語句，優化SQL，監控慢SQL，領導慢SQL優化工作；

4.根據軟件開發需求負責數據庫設計，包括SQL優化，并指導和配合開發人員進行開發；

5.負責與研發部門合作；ampd.制定數據庫技術方案、數據庫和表共享策略以及數據遷移方案；

6.領導交辦的其他任務。

圖數據庫是用于做什么的？

圖形數據庫是下一個大趨勢。首先，圖數據庫是一個產品，但它在成為產品之前經歷了很長的理論時期。比如歐拉圖，已經有200多年的歷史了，它的數學理論是完整的。圖中有很多經典算法，比如這兩點之間的最短路徑是什么？如何優化物流？社區怎么劃分？它有很多現成的、成熟的算法和科學的理論，但是從理論到工業產品一直有巨大的差距。

直到2002年，出現了一家公司，做出了第一代"圖形數據庫和，但他們沒有。;t不想打亂數據，把它放在幾個表中，而是想把它保存為一個真正的圖形，于是有了一個詞叫做Native(從中文翻譯成"原生圖形與圖像)，也就是說我真的用了一個圖數據結構來保存圖，所以性能會好很多。

但因為是2002年以前的老技術，當時還沒有大數據的概念，分布式系統也沒有什么進展。這家公司做了單機版，數據只能在一臺機器上運行。如果你有大量的數據，它將別無選擇。但是這家公司已經做了十幾年了，然后不斷的教育市場。還是很有名的Neo4j，叫二次元。這是第一代圖形數據庫，也叫圖1.0。

然后大概六七年前，因為hadoop/MapReduce等開源的分布式系統，有人做了一些開源的工具和分布式的圖數據庫，這是相當捷徑的:youdon不需要從頭到尾做一個圖形數據庫。我用現有的分布式存儲系統來存儲數據，但是在它之上，我做一個中間件，模仿graphs的API，然后給最終用戶終端開發者一個graphAPI的概念。例如:誰是我的朋友s的朋友？誰是朋友，有哪些類型的節點？有哪些類型的邊？這樣它號稱可以存儲大量數據，不受一臺機器的限制，缺點是性能差，整個過程非常慢。

也就是說:第一性能好，但是數據量大的時候沒辦法處理；二是多機版，可以運行，但是性能差，沒有實時處理數據的能力；然后圖3.0，像Tige，世界的第一個實時圖形分析平臺。rGraph在做什么。

圖3.0需要被設計成既分布式又本地的。像第一代，存儲都是自己做的，性能不錯，但是設計的時候是分布式的，數據量大沒問題。你可以不受限制地在一臺或幾十臺機器上運行，這可以解決一些擁有超大數據的公司，如支付寶，無法處理"單機版"因為數據量太大。

簡單來說，圖數據庫是大數據能給客戶最大價值的一個方向，也是行業發展的一個新方向。過去從數據挖掘中所能看到的商業價值和洞察力，可能只是"深度鏈接"以后分析。

以上內容指的是Silicon發布的地圖數據庫上《Uber和螞蟻金服的共同點？》的跨界直播。