作為近期作為大火的 AI 產(chǎn)品，Deepseek（簡(jiǎn)稱DS） 已經(jīng)成為現(xiàn)象級(jí)的爆款，朋友圈幾乎都被刷屏，大家都在探索將 DS 深入千行百業(yè)，看如何能發(fā)揮出更大價(jià)值。作為數(shù)據(jù)庫(kù)從業(yè)者，我也在思考這個(gè)問題，看 DS 能做點(diǎn)啥。圈里已經(jīng)有幾位朋友做了分享，我將從使用者的角度來談?wù)剬?duì) DS 的使用印象。這里我將DBA的工作簡(jiǎn)單分為三個(gè)方向（數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)、開發(fā)DBA、運(yùn)維DBA），每個(gè)方向提出若干場(chǎng)景，看看它的表現(xiàn)如何。
1. DeepSeek 是什么及如何用好
在我們開始之前，先看看什么是DeepSeek，這里部分引用來自清華大學(xué)的一篇DS入門文章《DeepSeek：從入門到精通》中的內(nèi)容。
1).DeepSeek 是什么
DeepSeek是一家專注通用人工智能（AGI）的中國(guó)科技公司，主攻大模型研發(fā)與應(yīng)用。其主要產(chǎn)品DeepSeek-R1，是其開源的推理模型，擅長(zhǎng)處理復(fù)雜任務(wù)且可免費(fèi)商用。在僅有極少標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，極大提升模型推理能力在數(shù)學(xué)、代碼、自然語言推理等任務(wù)上表現(xiàn)出色。其面向用戶或開發(fā)者，提供包括智能對(duì)話、文本生成、語義理解、計(jì)算推理、代碼生成補(bǔ)全等應(yīng)用場(chǎng)景，并支持聯(lián)網(wǎng)搜索與深度思考模式；同時(shí)支持文件上傳，能夠讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)容。
2).如何用好DeepSeek
DS 功能很強(qiáng)大，那么如何用好它呢？網(wǎng)上可以搜到很多教程，這里重點(diǎn)推薦使用優(yōu)化提示詞的方式來解決。提示詞，是根據(jù)你輸入給模型的問題或指令，為了讓 DS 更好地理解你的需求并給出滿意的發(fā)福，可以有一些技巧。這里推薦使用“四步提問法”，來設(shè)計(jì)好你的提示詞。
在這一公式中，通過讓 DS 扮演特定的角色，輔助以提供上下文信息；明確你的問題或任務(wù)，并引導(dǎo) DS 需考慮的問題；最終設(shè)定回答形式。
2. DeepSeek 在數(shù)據(jù)庫(kù)方向應(yīng)用
1).面向數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)
作為數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師，經(jīng)常會(huì)面臨架構(gòu)選型、方案對(duì)比、難點(diǎn)攻關(guān)等工作。這里選擇了兩個(gè)常見的場(chǎng)景，一是對(duì)技術(shù)路線對(duì)比分析；二是針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)選型的一個(gè)場(chǎng)景。問題通過一個(gè)實(shí)際場(chǎng)景為出發(fā)點(diǎn)，考察 DS 對(duì)場(chǎng)景理解及對(duì)技術(shù)本身的了解程度。
Q:問題
作為一名數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師，你所負(fù)責(zé)的ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，你考慮將數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分。在技術(shù)路線上可選擇分庫(kù)分表的中間件路線或原生分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的方向。在綜合考慮研發(fā)、運(yùn)維、成本等方面的多種因素，如何做出設(shè)計(jì)？請(qǐng)根據(jù)上述問題，通過表格形式描述選擇過程，并給出最終結(jié)論？
Q:問題
作為數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師，你需要為企業(yè)的CRM系統(tǒng)做數(shù)據(jù)庫(kù)改造選型。目前國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)有很多，請(qǐng)從通過國(guó)測(cè)的信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，選擇一款分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，并給出選擇理由。需包含針對(duì)其他分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比情況，通過表格形式呈現(xiàn)。
從 DS 的問題回答來看，無論是從廣度和深度，DS 較真正的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師還有較大的距離，其對(duì)業(yè)務(wù)理解能力及對(duì)發(fā)散架構(gòu)問題的收斂、歸納能力尚不足以承擔(dān)這一能力。其輸出內(nèi)容，可作為部分參考來使用。
2).面向數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)
開發(fā)DBA，是DBA日常面臨的最為繁重的工作，主要是來支持研發(fā)人員的各類數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)訴求，包括但不限于設(shè)計(jì)、優(yōu)化、部分開發(fā)等等。這里選擇兩個(gè)場(chǎng)景，一是針對(duì)執(zhí)行計(jì)劃的解讀及優(yōu)化；二是針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)計(jì)算邏輯的開發(fā)能力。
Q:問題
下面是Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的一段執(zhí)行計(jì)劃，請(qǐng)幫我描述整個(gè)執(zhí)行過程，并給出優(yōu)化建議？
SQL> explain plan for select * from emp where emp_id=111;
SQL> select * from table(dbms_xplan.display);
---
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 1 | 28 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | EMP_PK | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
4.png
Q:問題
要實(shí)現(xiàn)對(duì)一張Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的t1表的state字段更新為1，這張表規(guī)模在1億條，更新時(shí)需盡量減少表的鎖定時(shí)間，考慮使用批量綁定技術(shù)來完成。具體表的結(jié)構(gòu)如下：
create table t1( id int primary key,state int);
這部分 DS 的回答還是驚艷到我了，在針對(duì)具體問題的分析上，DS 的表現(xiàn)明顯優(yōu)于上面抽象歸納總結(jié)能力。通過其輸出內(nèi)容，很多原來需要DBA介入解決的問題，完全可以通過研發(fā)人員自己來解決。這些能力完全可以通過SQL IDE集成，方便并加速研發(fā)人員更快、更好地進(jìn)行開發(fā)工作。
3).面向數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維
運(yùn)維DBA，主要是為企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)平穩(wěn)運(yùn)行保駕護(hù)航的，這是一個(gè)比較考驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的崗位，很多老DBA正是憑借多年豐富經(jīng)驗(yàn)，可以快速定位、解決問題，也正是DBA的價(jià)值所在。這里選取了兩個(gè)場(chǎng)景，一是在線DDL變更問題；二是運(yùn)維腳本的開發(fā)工作。
Q:問題
作為一名DBA，需要針對(duì)線上生產(chǎn)環(huán)境的一張表增加字段，需要注意避免對(duì)業(yè)務(wù)造成影響，應(yīng)該注意哪些問題，通過表格的形式反饋？
Q:問題
請(qǐng)使用shell腳本，編寫一段程序，實(shí)現(xiàn)備份MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，需包含全量備份、增量備份部分？
2.png
從 DS 的回答來看，其對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的理解達(dá)到了一定程度但較資深DBA尚有差距。針對(duì)問題，其會(huì)考慮方方面面的影響，這也是 DS 推理能力的強(qiáng)點(diǎn)；但對(duì)于技術(shù)本身理解程度尚有不足。在腳本開發(fā)中，其表現(xiàn)明顯較好，會(huì)考慮諸多問題及解決。
3. DeepSeek 對(duì)個(gè)人、廠商及企業(yè)影響
DeepSeek 的出現(xiàn)，確實(shí)大大加速 AI 的應(yīng)用，對(duì)行業(yè)、企業(yè)及個(gè)人都會(huì)帶來深遠(yuǎn)的影響。下面談?wù)勎业睦斫?/p>
1).對(duì)個(gè)人的影響
通過上面的示例，可以看到 DS 確實(shí)能夠起到一定作用，比較而言，對(duì)DBA的影響是“開發(fā)DBA>運(yùn)維DBA>數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師”。針對(duì)越明確、越具體的問題，DS 的表現(xiàn)越好；而對(duì)于需要理解業(yè)務(wù)、綜合分析的問題，DS 的不足明顯。這也對(duì)DBA的發(fā)展提出了更高的要求，一方面需要擴(kuò)大知識(shí)范圍，將知識(shí)體系化；另一方面需要加深對(duì)所處行業(yè)的理解，提高將業(yè)務(wù)與技術(shù)有效集合起來的能力。
2).對(duì)廠商的影響
對(duì)廣大數(shù)據(jù)庫(kù)廠商而言，DS 的出現(xiàn)在改變DBA部分工作方式的同時(shí)，也會(huì)對(duì)產(chǎn)品功能及生態(tài)構(gòu)建帶來影響。一方面，將AI能力與數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，提供內(nèi)置的AI支持能力及AI輔助能力，即AI4DB、DB4AI兩個(gè)方向；另一方面，針對(duì)國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)構(gòu)建較晚的現(xiàn)狀，也可以充分利用AI能力實(shí)現(xiàn)“彎道超車”，通過AI的方式降低數(shù)據(jù)庫(kù)使用門檻，擴(kuò)大生態(tài)效應(yīng)。
3).對(duì)企業(yè)的影響
對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)最終用戶的企業(yè)來說，可充分評(píng)估AI帶來的能力，調(diào)整IT資源布局。充分利用AI、云等技術(shù)重塑底層技術(shù)棧。針對(duì)人員方面，也可有意識(shí)地引導(dǎo)更多向業(yè)務(wù)方向、數(shù)據(jù)方向傾斜，更多挖掘出數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值。
