我们发现,很多简历充斥着各种“精通”,尽管刚毕业不久,没有多少实际项目经验。
究竟怎么样才算是某个领域的专家呢?
应该分几方面看:
- 技术深度
- 影响力
- 对社区的反哺/贡献
譬如数据库存储这块,拿SQL Server做例子,应该掌握以下技术的原理、解决办法和最佳实践:
- 数据类型/对象
- 各种数据类型的转换优先级、差异
- 看似简单,举2个例子:
- SELECT 1 + ‘+’ + 1
- 4种不同的临时表/表类型差异和最佳实践
- 看似简单,举2个例子:
- 各种数据类型的转换优先级、差异
- 访问
- 各种DDL/DML/DCL/TCL的最佳实践
- 内核机制
- 调度器
- 各种hint
- 锁
- 升级、优先级和差异
- 堵塞
- 死锁
- 等待/延迟
- IO Stall
- 进程/请求/任务/连接
- 缓存/缓冲
- 最大限制与版本差异
- 各种级别/方面的最大/最小限制
- 不同版本的差异
- 不同版本的新特性、失效特性
- 深入排错
- 错误的级别和哪些会在客户端触发
- 排错的多种方式
- 调优
- 表、列设计的最佳实践
- 索引、扫描、各种Lookup、Bookmark
- 各种类型的索引的差异
- 性能相差数万倍的设计
- 索引管理最佳实践
- 执行计划
- 如何找到性能瓶颈
- 编译、损坏与修复
- 如何强制刷新(多种方法和副作用)
- 不同方法的性能巨大差异
- 譬如COALESCE vs FOR XML vs STRING_AGG
- 利用多核的最佳实践
- 数据库/日志文件切分、存储的最佳实践
- 数据库/日志备份/恢复的最佳实践
- 内存调度最佳实践
- 内联
- 各种trace flags
- 海量数据处理
- 高效分库分表
- 各种切分的优缺点
- 如何实现大量数据的导入和导出
- 高效分库分表
- 安全和访问控制
- 如何实现实例、数据库、表、行、列多级访问控制
- 如何防止注入和入侵
- 跨库访问的最佳实践
- 审计和记录
- 审计的最佳实践
- 如何高效实现修改操作记录
- 容灾、高可用最佳实践
- AlwaysOn / HAG
- 如何fail over
- 备份的多种方式、差异和最佳实践
- 扩展
- SQL CLR
- 管理/自动化
- 任务
- DMV
- DBCC
- BI
- SSIS
- SSAS
- SSRS
如果详细写下来,这会是一本《SQL Server专家》。
关于影响力、对社区的反哺和贡献,这主要是看是否参与社区的讨论/问题解决、代码贡献等。
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