1. 數據庫設計與建模 需求分析：與業務部門、開發團隊協作，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：優化物理存儲方案（分區、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. 架構規劃與選型 技術選型：根據業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. 性能優化與調優 SQL優化：分析慢查詢日志，優化SQL語句、索引策略及執行計劃。 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場景。 4. 安全與合規管理 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）。 合規審計：滿足GDPR、等保等法規要求，設計審計日志與監控體系。 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，實現時間點恢復（PITR）。 6. 跨團隊協作與規范制定 開發支持：為開發團隊提供SQL編寫規范、ORM框架使用建議。 大數據集成：與數據工程師協作，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原理。 全局思維：平衡業務需求、性能、安全與成本，制定長期架構路線圖。