데이터베이스 관련 취업에 관한 질문
처음 네 가지:
데이터베이스 애플리케이션 개발(애플리케이션 개발)
SQL에 대한 기본 지식 외에도 개발 프로세스, 소프트웨어에 대한 지식도 있어야 합니다. 엔지니어링, 다양한 프레임워크 및 개발 도구 등
데이터베이스 애플리케이션 개발은 가장 많은 기회와 가장 많은 직위, 평균 연봉을 가지고 있습니다.
데이터 모델러(Data Modeler)
기본적인 SQL 지식 외에도 데이터베이스 원리 및 데이터 모델링에 매우 익숙합니다.
사용자의 데이터 요구 사항을 데이터베이스 물리적 설계 및 물리적 설계로 변환하는 일을 담당합니다.
이 방향 대기업(금융, 보험, 연구, 소프트웨어 개발자 등)은 전문적인 직위를 갖고 있는 반면, 중소기업에서는 프로그래머가 맡을 수도 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 전문가(비즈니스 인텔리전스 - BI)
주로 비즈니스 애플리케이션 및 최종 사용자 관점에서 데이터로부터 유용한 정보를 얻습니다.
OLAP(온라인)을 활용 분석 처리)
SSRS, cognos, Crystal Report 또는 기타 데이터 마이닝 및 통계 소프트웨어 도구와 같은 보고 도구를 사용해야 합니다.
이 측면에 익숙하지 않아 감히 사용할 수 없습니다. 말도 안 되는 소리(비난을 받지 않으려고, ㅎㅎ)
Data Architect(데이터 아키텍트)
주로 글로벌 관점에서 논리적 레벨에서 데이터베이스의 전반적인 방향을 공식화하고 제어하며,
또한 데이터 가용성 및 확장성과 같은 장기 전략도 포함됩니다.
데이터베이스 애플리케이션 개발, 모델링 및 DBA 간의 작업을 조정합니다.
대기업(금융, 보험, 연구, 소프트웨어 개발자 등)에는 이 방향으로 전문화된 직위가 있습니다.
중소기업에서는 이 직위가 해당됩니다. 존재하지 않거나 개발자, DBA 등이 담당합니다.
처음 5가지 유형:
데이터베이스 관리자(DBA)
데이터베이스 설치, 구성, 튜닝, 백업/복구, 모니터링, 자동화 등
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애플리케이션 개발 지원(일부 직위에는 SQL 최적화, 저장 프로시저 및 함수 작성 등이 필요함)
이 방향에는 상대적으로 소수의 직위가 있지만 일반적으로 특정 규모의 회사는 여전히 그런 포지션이 있을 겁니다
데이터 웨어하우스 전문가(데이터 웨어하우스 - DW)
극도로 큰 규모의 데이터에 대처하고, 이력 데이터의 저장, 관리 및 활용,
BI와 DW는 같은 범주에 속하는 경우가 많습니다.
하지만 DW는 하드웨어 및 물리 계층의 관리 및 최적화에 더 중점을 두는 것 같습니다.
스토리지 엔지니어(스토리지 엔지니어)
데이터 액세스 및 스토리지 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 스토리지 기술을 사용하여 데이터 스토리지 솔루션 제공을 특별히 담당하며,
DBA와 협력 관계는 비교적 가깝습니다.
통신, 금융, 데이터 센터 등 고가용성에 대한 엄격한 요구 사항이 있는 회사는 일반적으로 이런 위치에 있습니다.
이러한 직위도 매우 드뭅니다. .
성능 최적화 엔지니어(성능 엔지니어)
데이터베이스 성능 디버깅 및 최적화를 전문으로 하며 사용자에게 성능 병목 현상에 대한 솔루션을 제공합니다.
적어도 IBM, Microsoft 및 Oracle에는 전용 데이터베이스 성능 연구소가 있다는 것을 알고 있습니다.
또한 데이터베이스 제품 및 주요 애플리케이션을 담당하는 전담 성능 최적화 엔지니어가 있습니다. 이 점에 관해서.
데이터베이스 성능에 대한 엄격한 요구 사항이 있는 회사(예: 금융 산업)가 이러한 위치에 있을 수 있습니다.
타겟이 명확하고 여러 데이터베이스에 대한 지식도 필요하기 때문에 포지션이 거의 없습니다.
선임 데이터베이스 관리자(수석 DBA)
DBA를 기반으로 다음을 포함하여 위 세 가지 직책의 일부도 포함됩니다.
익숙해지세요 애플리케이션 시스템 데이터(레이아웃, 액세스 패턴, 성장 패턴, 스토리지 요구 사항 등)
성능 최적화에 매우 익숙하며 SQL부터 하드웨어 I/O, 네트워크 등에 이르기까지 모든 수준에서 병목 현상을 발견하고 최적화할 수 있습니다.
스토리지 기술에 비교적 익숙하여 역할을 대체할 수 있습니다. 스토리지 엔지니어의 일부 작업,
데이터베이스 고가용성 기술(예: MSSQL 클러스터, ORACLE RAC/FailSafe, IBM의 DPF, HADR 등)에 대해 잘 알고 있습니다.
물리적인 작업을 효과적으로 수행합니다. 대규모 데이터베이스 작업 확장(예: 테이블 파티셔닝) 또는 논리적 확장(예: 데이터베이스 파티셔닝, 페더레이션 데이터베이스 등)
단방향, 양방향 등 다양한 데이터 복제 기술에 익숙합니다. 방식과 지점 간 복제 기술을 통해 애플리케이션 요구 사항을 충족합니다.
재해 데이터 복구 프로세스의 구축, 테스트 및 실행
이러한 직위는 일반적으로 데이터베이스 요구 사항이 매우 높고 규모가 매우 큰 회사(예: 금융, 통신, 데이터 센터 등) 회사에 꼭 필요한데,
그리고 이런 회사에는 대개 데이터베이스를 독립적으로 담당하는 부서나 그룹이 있습니다.
그런 직책은 거의 없습니다.