A. 資料庫研發工程師是做什麼的
資料庫開發工程師是指設計、開發、維護管理大型資料庫的專業人才,一般工作內容是:
1、設計並優化資料庫物理建設方案；
2、制定資料庫備份和恢復策略及工作流程與規范；
3、在項目實施中，承擔資料庫的實施工作；
4、針對資料庫應用系統運行中出現的問題，提出解決方案；
5、監督UNIX，Tandem，NT 等系統上資料庫的安裝運行過程；
6、對空間資料庫進行分析、設計並合理開發，實現有效管理；
7、監督資料庫的備份和恢復策略的執行；
8、為應用開發、系統知識等提供技術咨詢服務。
基本的要求是:
1.掌握資料庫技術的基本概念、原理、方法和技術；
2.能夠使用SQL語言實現資料庫操作；
3.具備資料庫系統安裝、配置及資料庫管理與維護的基本技能；
4.掌握資料庫管理與維護的基本方法；
5.掌握資料庫性能優化的基本方法；
6.了解資料庫應用系統的生命周期及其設計、開發過程；
7.熟悉常用的資料庫管理和開發工具，具備用指定的工具管理和開發簡單資料庫應用系統的能力；
8.了解資料庫技術的最新發展。
B. 大數據開發工程師是做什麼的
1、大數據基礎平台、大數據能力開放平台、大數據交易平台的搭建與優化；
2、基於大數據平台(Hadoop)的數據倉庫工具Hive/Spark/HBase, ETL調度工具，數據同步工具的開發、使用、集成和自動化運維，以及多租戶與許可權控制策略的實現；
3、研發基於大數據平台的數據倉庫平台產品；
4、參與大數據平台的容量規劃、持續交付、業務監控、應急響應，保證平台正常運行。
5、利用大數據相關技術實現對數據的加工、分析、挖掘、處理、及數據可視化等相關工作。
6、推動團隊內成員技術經驗分享，關注相關前沿技術研究，通過新技術服務團隊和業務。
大數據開發工程師需要具備大數據基礎知識、大數據平台知識和大數據場景知識三方面的知識結構。大數據基礎知識：數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。數學基礎是大數據從業者重要的基礎，因為大數據的核心是演算法設計，而數學是演算法設計的基礎。統計學基礎知識也是大數據從業者必須掌握的內容，包括基本的統計方法、繪制方法、統計演算法等內容。計算機基礎則包括操作系統（Linux）、計算機網路、數據結構、演算法設計、資料庫等內容。
C. 大數據/Hadoop平台開發工程師是做什麼的
大數據工程師做什麼？需要具備什麼能力？
大數據是眼下非常時髦的技術名詞，與此同時自然也催生出了一些與大數據處理相關的職業，通過對數據的挖掘分析來影響企業的商業決策。
這群人在國外被叫做數據科學家（Data Scientist），這個頭銜最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher於2008年提出，他們後來分別成為了領英（LinkedIn）和Facebook數據科學團隊的負責人。而數據科學家這個職位目前也已經在美國傳統的電信、零售、金融、製造、物流、醫療、教育等行業里開始創造價值。
不過在國內，大數據的應用才剛剛萌芽，人才市場還不那麼成熟，「你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環節。更多公司會根據自己已有的資源和短板，招聘能和現有團隊互補的人才。」領英（LinkedIn）中國商務分析及戰略總監王昱堯對《第一財經周刊》說。
於是每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。
王昱堯認為，在一個成熟的數據驅動型公司，「大數據工程師」往往是一個團隊，它意味著從數據的收集、整理展現、分析和商業洞察、以至於市場轉化的全過程。這個團隊中可能包括數據工程師、分析師、產品專員、市場專員和商業決策者等角色，共同完成從原始數據到商業價值的轉換—概括來講，這是一個支持企業做出商業決策、發掘商業模式的重要群體。
由於國內的大數據工作還處在一個有待開發的階段，因此能從其中挖掘出多少價值完全取決於工程師的個人能力。已經身處這個行業的專家給出了一些人才需求的大體框架，包括要有計算機編碼能力、數學及統計學相關背景，當然如果能對一些特定領域或行業有比較深入的了解，對於其快速判斷並抓准關鍵因素則更有幫助。
雖然對於一些大公司來說，擁有碩博學歷的公司人是比較好的選擇，不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調，學歷並不是最主要的因素，能有大規模處理數據的經驗並且有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。
除此之外，一個優秀的大數據工程師要具備一定的邏輯分析能力，並能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。「他得知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。」聯合國網路大數據聯合實驗室數據科學家沈志勇說。學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家；溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。
你可以將以上這些要求看做是成為大數據工程師的努力方向，因為根據萬寶瑞華管理合夥人顏莉萍的觀察，這是一個很大的人才缺口。目前國內的大數據應用多集中在互聯網領域，有超過56%的企業在籌備發展大數據研究，「未來5年，94%的公司都會需要數據科學家。」顏莉萍說。因此她也建議一些原本從事與數據工作相關的公司人可以考慮轉型。
本期《第一財經周刊》采訪了BAT這3家國內互聯網公司，以及相關領域的人力資源專家，他們從職場角度為我們解讀如何成為大數據工程師以及這類崗位的職場現狀。
A 大數據工程師做什麼？
用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說，大數據工程師就是一群「玩數據」的人，玩出數據的商業價值，讓數據變成生產力。大數據和傳統數據的最大區別在於，它是在線的、實時的，規模海量且形式不規整，無章法可循，因此「會玩」這些數據的人就很重要。
沈志勇認為如果把大數據想像成一座不停累積的礦山，那麼大數據工程師的工作就是，「第一步，定位並抽取信息所在的數據集，相當於探礦和采礦。第二步，把它變成直接可以做判斷的信息，相當於冶煉。最後是應用，把數據可視化等。」
因此分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。
找出過去事件的特徵
大數據工程師一個很重要的工作，就是通過分析數據來找出過去事件的特徵。比如，騰訊的數據團隊正在搭建一個數據倉庫，把公司所有網路平台上數量龐大、不規整的數據信息進行梳理，總結出可供查詢的特徵，來支持公司各類業務對數據的需求，包括廣告投放、游戲開發、社交網路等。
找出過去事件的特徵，最大的作用是可以幫助企業更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡，就能夠了解這個人，並預測他的行為。「你可以知道他是什麼樣的人、他的年紀、興趣愛好，是不是互聯網付費用戶、喜歡玩什麼類型的游戲，平常喜歡在網上做什麼事情。」騰訊雲計算有限公司北京研發中心總經理鄭立峰對《第一財經周刊》說。下一步到了業務層面，就可以針對各類人群推薦相關服務，比如手游，或是基於不同特徵和需求衍生出新的業務模式，比如微信的電影票業務。
預測未來可能發生的事情
通過引入關鍵因素，大數據工程師可以預測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平台上，工程師正試圖通過引入氣象數據來幫助淘寶賣家做生意。「比如今年夏天不熱，很可能某些產品就沒有去年暢銷，除了空調、電扇，背心、游泳衣等都可能會受其影響。那麼我們就會建立氣象數據和銷售數據之間的關系，找到與之相關的品類，提前警示賣家周轉庫存。」薛貴榮說。
在網路，沈志勇支持「網路預測」部分產品的模型研發，試圖用大數據為更廣泛的人群服務。已經上線的包括世界盃預測、高考預測、景點預測等。以網路景點預測為例，大數據工程師需要收集所有可能影響一段時間內景點人流量的關鍵因素進行預測，並為全國各個景點未來的擁擠度分級—在接下來的若干天時間里，它究竟是暢通、擁擠，還是一般擁擠？
找出最優化的結果
根據不同企業的業務性質，大數據工程師可以通過數據分析來達到不同的目的。
以騰訊來說，鄭立峰認為能反映大數據工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試（AB Test），即幫助產品經理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去，決策者只能依據經驗進行判斷，但如今大數據工程師可以通過大范圍地實時測試—比如，在社交網路產品的例子中，讓一半用戶看到A界面，另一半使用B界面，觀察統計一段時間內的點擊率和轉化率，以此幫助市場部做出最終選擇。
作為電商的阿里巴巴，則希望通過大數據鎖定精準的人群，幫助賣家做更好的營銷。「我們更期待的是你能找到這樣一批人，比起現有的用戶，這些人對產品更感興趣。」薛貴榮說。一個淘寶的實例是，某人參賣家原來推廣的目標人群是產婦，但工程師通過挖掘數據之間的關聯性後發現，針對孕婦群體投放的營銷轉化率更高。
B 需要具備的能力
數學及統計學相關的背景
就我們采訪過的BAT三家互聯網大公司來說，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。沈志勇認為，缺乏理論背景的數據工作者，更容易進入一個技能上的危險區域（Danger Zone）—一堆數字，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。「只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。」沈志勇說。
計算機編碼能力
實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。「因為許多數據的價值來自於挖掘的過程，你必須親自動手才能發現金子的價值。」鄭立峰說。
舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。即使在某些團隊中，大數據工程師的職責以商業分析為主，但也要熟悉計算機處理大數據的方式。
對特定應用領域或行業的知識
在顏莉萍看來，大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。
「他不能只是懂得數據，還要有商業頭腦，不論對零售、醫葯、游戲還是旅遊等行業，能就其中某些領域有一定的理解，最好還是與公司的業務方向一致的，」就此薛貴榮還打了個比方，「過去我們說一些奢侈品店員勢利，看人一眼就知道買得起買不起，但這群人恰恰是有敏銳度的，我們認為他們是這個行業的專家。又比如對醫療行業了解的人，他在考慮醫療保險業務時，不僅會和人們醫院看病的記錄相關，也會考慮飲食數據，這些都是基於對該領域的了解。」
C 大數據工程師的職業發展
如何成為大數據工程師
由於目前大數據人才匱乏，對於公司來說，很難招聘到合適的人才—既要有高學歷，同時最好還有大規模數據處理經驗。因此很多企業會通過內部挖掘。
今年8月，阿里巴巴舉辦了一個大數據競賽，把天貓平台上的數據拿出來，去除敏感問題後，放到雲計算平台上交予7000多支隊伍進行比賽，比賽分為內部賽和外部賽。「通過這個方式來激勵內部員工，同時也發現外部人才，讓各行業的大數據工程師涌現出來。」
顏莉萍建議，目前長期從事資料庫管理、挖掘、編程工作的人，包括傳統的量化分析師、Hadoop方面的工程師，以及任何在工作中需要通過數據來進行判斷決策的管理者，比如某些領域的運營經理等，都可以嘗試該職位，而各個領域的達人只要學會運用數據，也可以成為大數據工程師。
薪酬待遇
作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據顏莉萍的觀察，國內IT、通訊、行業招聘中，有10％都是和大數據相關的，且比例還在上升。顏莉萍表示，「大數據時代的到來很突然，在國內發展勢頭激進，而人才卻非常有限，現在完全是供不應求的狀況。」在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元，而據了解，在國內頂尖互聯網類公司，同一個級別大數據工程師的薪酬可能要比其他職位高20％至30％，且頗受企業重視。
職業發展路徑
由於大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分為數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。「這個職位的大部分人會往研究方向發展，成為重要數據戰略人才。」顏莉萍說。另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升為公司的高級管理層。
D. 資料庫開發工程師的技能要求有哪些
精通一種常用編程語言（C/C++、JAVA、PHP等），了解主流的框架、庫使用和原理。
深入了解計算機數據結構和演算法設計，具備Linux操作系統基礎知識。
掌握基本的網路編程知識，熟悉多線程編程及其技巧。
熟練掌握Linux、web server、資料庫、緩存相關技術的使用，了解內部實現機制為最優。
掌握資料庫基本原理和知識，熟悉SQL語法規則和特點。
E. 資料庫開發工程師需要學習哪些課程
資料庫開發工程師需要學習的課程有：
1、計算機導論
內容提要：為新學生提供一個關於計算機科學與技術學科的入門介紹，使他們對該學科有一個整體的認識，並了解該專業的學生應具有的基本知識和技能以及在該領域工作應有的職業道德與應遵守的法律准則。
2、數字電路與數字邏輯
內容提要：介紹數字邏輯與數字系統的基本概念、分析方法和設計原理，包括開關理論基礎、組合邏輯、時序邏輯、可編程邏輯器件、數字系統等。
3、計算機組成原理與匯編語言
內容提要：以馮諾依曼計算機模型為出發點，介紹計算機的組織結構和工作原理，剖析計算機的運算器、存儲器、控制器和輸入輸出設備的結構、工作原理和相互關系；介紹 80X86指令系統、匯編語言與匯編指令、匯編程序與匯編過程、簡單匯編程序設計、匯編語言與高級語言的介面、宏匯編等。
4、計算機網路
內容提要：介紹數據通信的基本概念和計算機網路的基本原理，包括計算機網路的體系結構、數據通信的基本方法和協議、計算機網路的主要應用協議；同時介紹計算機網路系統的安全和管理知識，使學生對數據通信和計算機網路有一個全面理解。
5、計算機體系結構
內容提要：研究計算機系統結構的基本概念、基本原理、基本結構和基本分析方法，使同學在具有一定的軟硬體知識基礎上能綜合認識計算機系統的軟硬體功能分配與各種不同結構類型機器的特性和性能評價方法。為研究、開發、應用高級計算機系統打下基礎。確立全面、系統的觀點和學會定量分析問題的方法。
6、離散數學
內容提要：包括集合論、數理邏輯、圖論、組合數學等內容，形式化的數學證明貫穿此課程。
7、高級程序設計語言
內容提要：分別以 C、C#或JAVA為例，介紹程序設計和語言，程序的基本數據結構、類型定義、簡單類型和結構化類型、程序的基本控制結構、結構化程序設計、面向對象的程序設計等。
8、演算法分析與設計
內容提要： 本課程延續數據結構課程的學習，從演算法分析和設計的角度出發，除去傳統的分類查找演算法和一般的設計方法外，主要內容包括如下幾個部分：演算法研究的理論基礎，遞歸分析技術，基本演算法設計策略（幾類經典演算法學習）， 多項式運算與 FFT ，串匹配，概率分析演算法。 希望通過這一課程的學習，使學生能對現代的演算法設計及分析的基本工具能有較全面的掌握。
9、數據結構
內容提要：介紹線性表及其鏈接存儲結構與演算法、數組與矩陣、堆棧與隊列、廣義表的存儲結構與多元多項式表示、串與文本編輯、排序、樹、圖、文件結構。
10、資料庫系統原理
內容提要：介紹資料庫系統的基本概念、原理、方法及應用，主要包括資料庫系統概論、資料庫管理系統實現技術、資料庫存儲結構及其他類型的資料庫系統。
11、編譯技術
內容提要：介紹編譯原理的理論和實踐，包括編譯程序設計、詞法分析、語法分析、符號表、聲明和存儲管理、代碼生成以及優化技術。
12、操作系統
內容提要：介紹操作系統的設計與實現，包括操作系統各組成部分的概述、互斥性和同步性、處理器實現、調度演算法、存儲演算法、設備管理和文件系統。
F. 大數據開發工程師有哪些崗位
1、大數據開發工程師：開發，建設，測試和維護架構;負責公司大數據平台的開發和維護，負責大數據平台持續集成相關工具平台的架構設計與產品開發等。
2、數據分析師：收集，處理和執行統計數據分析;運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義，需要業務理解和工具應用能力。
3、數據挖掘工程師：數據建模、機器學習和演算法實現;商業智能，用戶體驗分析，預測流失用戶等;需要過硬的數學和統計學功底以外，對演算法的代碼實現也有很高的要求。
4、數據架構師：需求分析，平台選擇，技術架構設計，應用設計和開發，測試和部署;高級演算法設計與優化;數據相關系統設計與優化，需要平台級開發和架構設計能力。
5、資料庫開發：設計，開發和實施基於客戶需求的資料庫系統，通過理想介面連接資料庫和資料庫工具，優化資料庫系統的性能效率等。
6、資料庫管理：資料庫設計、數據遷移、資料庫性能管理、數據安全管理，故障檢修問題、數據備份、數據恢復等。
7、數據科學家：數據挖掘架構、模型標准、數據報告、數據分析方法;利用演算法和模型提高數據處理效率、挖掘數據價值、實現從數據到知識的轉換。
8、數據產品經理：把數據和業務結合起來做成數據產品;平台線提供基礎平台和通用的數據工具，業務線提供更加貼近業務的分析框架和數據應用。
G. 資料庫開發工程師的介紹
資料庫開發工程師(Database Developer)是從事資料庫管理系統(DBMS)和資料庫應用軟體設計研發的相關工作人員的統稱，他屬於軟體研發工程師，但又有一部分運維工作的內容。他主要從事軟體研發的工作，但同時也要參與資料庫生產環境的問題優化和解決。資料庫開發工程師與傳統的資料庫管理員(簡稱DBA，也稱為資料庫工程師)是不同的職位。傳統的DBA主要屬於運維職位，而資料庫開發工程師則屬於軟體研發職位。但二者也有部分工作內容重合，比如都要跟進資料庫生產環境出現的故障問題，其中DBA主要負責故障處理，而資料庫開發工程師主要跟進自己開發的系統模塊出現的bug或性能問題1。根據研發的內容不同，資料庫開發工程師可以分為兩大發展方向：資料庫內核研發和資料庫應用軟體研發：a) 資料庫內核研發：主要負責設計和研發資料庫管理系統，重點關注的是資料庫管理系統內部架構的設計和實現，比如MySQL分支的開發、Oracle 10g新特性開發等；b) 資料庫應用軟體研發：主要負責設計和研發資料庫管理系統衍生的各種應用軟體產品，重點關注的是資料庫外部應用軟體產品架構的設計和實現，比如分布式資料庫、資料庫中間件等。
H. 大數據開發工程師以後可以從事哪些崗位
大數據就業前景
伴隨著大數據技術的成熟，大數據應用的普及和發展才剛剛開始，我們預計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數據黃金發展階段，相關的行業將引來巨大的發展機遇。大部分行業都需要，市場、營銷、運營相關的需求很多。大數據不是職位，學完大數據認證後你可以從事大數據挖掘專家，高級行業分析師，大數據業務架構師，大數據架構師，大數據演算法工程師，大數據開發工程師，大數據運維工程師。不管是國內還是國外，大數據相關的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數據分析結果的大數據相關管理人才。
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據就業方向
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。
對應崗位：大數據運維工程師
I. 資料庫開發工程師的技能要求
1．考試要求：
（1）掌握計算機體系結構以及各主要部件的性能和基本工作原理；
（2）掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識，了解編譯程序的基本知識；
（3）熟練掌握常用數據結構和常用演算法；
（4）熟悉軟體工程和軟體開發項目管理的基礎知識；
（5）熟悉計算機網路的原理和技術；
（6）掌握資料庫原理及基本理論；
（7）掌握常用的大型資料庫管理系統的應用技術；
（8）掌握資料庫應用系統的設計方法和開發過程；
（9）熟悉資料庫系統的管理和維護方法，了解相關的安全技術；
（10）了解資料庫發展趨勢與新技術；
（11）掌握常用信息技術標准、安全性,以及有關法律、法規的基本知識；
（12）了解信息化、計算機應用的基礎知識；
（13）正確閱讀和理解計算機領域的英文資料。
2．通過本考試的合格人員能參與應用信息系統的規劃、設計、構建、運行和管理，能按照用戶需求，設計、建立、運行、維護高質量的資料庫和數據倉庫；作為數據管理員管理信息系統中的數據資源，作為資料庫管理員建立和維護核心資料庫，擔任資料庫系統有關的技術支持，同時具備一定的網路結構設計及組網能力；具有工程師的實際工作能力和業務水平，能指導計算機技術與軟體專業助理工程師（或技術員）工作。
J. 資料庫開發工程師的工作內容
資料庫開發工程師的日常工作是設計、開發資料庫系統和資料庫應用軟體，因此與軟體研發的過程一樣，會覆蓋需求、設計、編程和測試四個階段： 需求：深入調研用戶市場需求，認清項目的應用場景，解決的問題，性能指標等，需要與資料庫系統使用方反復溝通，確定具體的需求。 設計：根據收集整理的需求文檔設計資料庫系統軟體的模型和架構，劃分模塊分別進行概要和詳細設計。 編程：按照模塊分工和設計文檔，進行編碼和調試。 測試：將開發完成的資料庫系統交給測試人員進行測試，主要使用的測試方法有黑盒測試、白盒測試、壓力測試、性能測試等，測試全部通過後即可等待發布。 當資料庫系統軟體完成發布後，資料庫開發工程師還需要跟進具體的生產環境使用情況，參與具體問題的改進和優化，提供解決方案。