前天在 HOW 2025 大會的圓桌上，蕭主席問了一些關于 AI，數(shù)據(jù)庫 DBA 有趣的問題，以下是老馮的觀點，整理發(fā)出。

OLTP / OLAP ，誰先被革命？

問題：OLTP / OLAP 領域，AI 在哪個領域更有可能先帶來 “革命性” 的變化，DBA， 數(shù)據(jù)分析師，架構師又該如何應對這些變化。

老馮：“革命性”的意思說白了就是直接把工作崗位干沒了。對于 OLTP 領域，這意味著 AI 干掉 DBA ，對于 OLAP 領域，這意味著干掉數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)研發(fā)的工作。目前的趨勢很顯然，OLAP 領域的工作崗位正在被替代中，大量 NL2SQL 的方案正在涌現(xiàn)。

與此同時，Claude Code 正在以驚人的水平替代著中低級程序員，寫 SQL 的數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)研發(fā)作為一種 Coding 工種，也落在替代光譜中。我們可以看到各種各樣的 “智能分析” / 表格，數(shù)據(jù)庫 MCP，Text2SQL / NL 2SQL 的方案到處冒泡。

然而不同于 Github 上到處都是語料的編程數(shù)據(jù)樣本，運維/數(shù)據(jù)庫管理經驗的公開數(shù)據(jù)積累是非常少的。SRE，DBA 則因為語料數(shù)據(jù)缺乏，加上反饋驗證回路過長，在短期內還難以被直接替代。因此毫無疑問 AI 帶來的 “革命性” 變化會首先發(fā)生在 OLAP 領域。

一個鮮活的例子是，OpenAI 創(chuàng)始成員（），Vibe Coding 之父安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在 YC AI創(chuàng)業(yè)學院發(fā)表了主題演講就提到過，他花了一天時間就糊出來一個菜單配圖的應用，但是花了整整一周時間才把這個應用給部署上線 —— OPS 部份成了 Vibe Coding 的瓶頸。

盡管如此，Agent 替代 DBA 也只是一個時間早晚的問題。也許三年，也許五年，最終 OLTP 領域的 DBA 工作也會在幾年內被 AI 攻克。云計算和本地管控軟件會自動化掉 70% - 90% 的工作，而 AI Agent 會處理剩下 9% 的工作，可能留下不到 1% 甚至 千分之一的疑難雜癥給頂級 DBA 處理。

一體化還是專業(yè)化，如何選型？

問題：數(shù)據(jù)庫領域會走向 ”一體化“ 還是 ”專業(yè)化“，企業(yè)如何針對自己的需求進行合理選擇？

老馮：許多領域都存在一個 “鐘擺”，根據(jù)力量強弱對比來回擺動。在當下，硬件性能突飛猛進，數(shù)據(jù)庫（PostgreSQL）擴展越來越豐富?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)庫領域的鐘擺顯然在向 “一體化” 擺動的，而留給專業(yè)化組件的生態(tài)位越來越小了。

前些日子，有個朋友問我一個向量 RAG 場景，應該用 PostgreSQL + pgvector 還是 Milvus，我問你有多少數(shù)據(jù)量 —— 兩千萬條。我回復說這個數(shù)量級您就別折騰了，一百多GB的數(shù)據(jù)放 PG 灑灑水，十幾TB 的PG向量表我都見過照樣跑的好好的。你要是數(shù)據(jù)量再翻個幾百倍，，而你現(xiàn)在已經用著PG，這么點規(guī)模就開始折騰，那不是給自己找事嗎？

同理，我也見過好幾次有業(yè)務號稱自己有超高增長，一上來就要申請一套水平分片庫，最后只有 幾十GB數(shù)據(jù)的滑稽故事。如果你的數(shù)據(jù)連幾十TB都沒有，那根本用不上什么分布式 NewSQL 數(shù)據(jù)庫 ——，那 99.99% 的業(yè)務也可以靠一個 PostgreSQL 解決所有問題。，。

我們可以把 PostgreSQL 這樣的數(shù)據(jù)庫比做智能手機，它可以打電話，GPS 導航，照相，干各種各樣的事情。確實存在專業(yè)的場景 —— 比如航海需要衛(wèi)星電話，商業(yè)攝影可能需要專業(yè)單反相機，但這些小眾領域相比智能手機的市場規(guī)模差了好幾個數(shù)量級，而絕大多數(shù)用戶都只需要一款手機就足夠解決他們的問題了。

我認為在當下，對象存儲還值得有專用數(shù)據(jù)庫產品。其他的數(shù)據(jù)庫細分領域生態(tài)位基本已經收斂到上面的狀態(tài)。而且使用專用組件的門檻也越來越高，越來越遠離大部份應用的規(guī)模。我們可以期待再將來的某個時間點，（ / Timescale / Promescale ）。

過早優(yōu)化是萬惡之源 —— 為了自己不需要的屬性付出復雜度，成本，人力，一致性維護上的代價沒有意義。企業(yè)在數(shù)據(jù)庫選型的時候一定要擦亮眼睛，不要為了自己并不需要的東西而瞎忙活 —— 而 PostgreSQL 毫無疑問就是數(shù)據(jù)庫領域的默認安全牌。

AI 時代的 DBA，何去何從？

問題：從 DBA 到 DBAA，DBA 如何適應 AI 時代的變化與沖擊

，效果非常不錯。你可以把 Claude Code 當成一個月薪一百美元的高級工程師（實際上你可以用 20刀套餐，買好幾個！），勤勤懇懇的二十四小時給你干活。這意味著什么？這意味一個光桿架構師現(xiàn)在有了一整個待命的高級程序員團隊。

AI 是極度利好專家的，在專家手中的 AI 能發(fā)揮出普通工程師 10x 的表現(xiàn) —— 這背后的邏輯是專家能一步到位提出正確的問題，精準的上下文，以及直覺判斷，并且有能力對 Code Agent 的方案進行 Verfiy。而普通開發(fā)者則往往缺乏答案驗證能力與問出正確問題的健全直覺。而架構師可以指揮一堆 Code Agent 替代初級工程師去出活。

這也意味著，IT 領域將很有可能出現(xiàn)階層固化與分裂 —— 初級工程師的上升路徑被 Code Agent 鎖死了，被固化為 Code Agent 的傳聲筒與人肉膠水。而且因為沒有那么多場景和故障再給新人打磨練手成長，以后高級的DBA 和架構師可能也就是那么多。

對于金字塔尖的專家來說，這是一個重大利好，這意味著專家的能力可以通過以下兩種方式實現(xiàn)高速復制：通過 Coding Agent，；然后在前面的基礎上，再通過 DBA Agent，將專家的經驗沉淀為 Prompt / 知識庫，解決 9% 的常規(guī)問題，剩下的 1% （也許是 0.1% ）的活，再由專家人工解決。

這意味著一個 DBA 數(shù)據(jù)庫專家可以通過管控與Agent 實現(xiàn)幾百倍到上千倍的杠桿。例如，許多客戶咨詢我的問題，我是丟給 GPT o3-pro 解決的，我只需要問出正確的問題并驗證回答有效性，就可以完成原本需要十幾倍時間的工作。而這就是超級個體與一人公司的運作方式，讓我在一個人服務十幾個客戶的情況下依然可以時間自由。我將這種新的模式稱為 Service as Software （SaaS）。

實際上這也是云廠商云數(shù)據(jù)庫 RDS 團隊的工作模式，像德哥這樣的頂級 PG DBA 專家可以通過云管控軟件，一二三四線客服與 Agent 服務成千上萬的客戶。當然，他以前可能要依賴云平臺的能力，但現(xiàn)在有了開源的 PG 管控平臺 Pigsty，他完全可以出來當一個 PG 顧問，用 Pigsty 交付，用 Agent 輔助，自己負責問問題與兜底，同樣成為一個數(shù)據(jù)庫超級個體。

對于普通的 DBA 來說，我認為這里也有很多機會。一個顯著的趨勢是，數(shù)據(jù)庫的專業(yè)知識成為了 Vibe Coding 中不可替代性最強的部份。為什么這么說，讓我們看看現(xiàn)在的 AI / SaaS 創(chuàng)業(yè)者都是怎么交付，怎么出活兒的。

最佳實踐通常是用 Next.js 糊個前端托管到 Vercel 或者 Cloudflare 上，后面對接一個 Supabase 這樣的 “BaaS” 數(shù)據(jù)庫 —— 后端被完全省略掉了，而前端用 Vibe Coding 去糊相對容易，唯獨對 Supabase 底下的 Postgres 的掌握與理解，是相對稀缺的技能。而自建維護生產級 PostgreSQL / Supabase 集群，則基本上成為了整套 Stack 中的瓶頸卡點。

這對 DBA 是一個非常大的利好 —— 因為 Claude Code 把大家的編程能力拉到了同一個水準，那么比拼的就是通用的整合能力，以及稀缺的數(shù)據(jù)庫 / DBA經驗。而 PG DBA 群體恰好已經擁有了后者，那么相對于其他同級別工程師來說就占據(jù)了一個先天的優(yōu)勢。

而 PG DBA 應該充分利用好當下這個優(yōu)勢，使用 Code Agent （以及 開源 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫管控 Pigsty）武裝自己，把自己改造成新一代的全能架構師 + 管理者，在別人還在吭哧吭哧啃數(shù)據(jù)庫硬骨頭的時候搶先出擊，占領生態(tài)位高地。

老規(guī)矩，不打廣告，寫啥文章？

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數(shù)據(jù)庫老司機專欄