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最近时常有些负责数据库运维客户或企业的IT管理者开始为国产化后的运维配置担忧，会咨询我们做的快的行业客户，他们现在运维几个人？已经察觉到国产化带来的运维复杂度提升，希望我们列几个“理由”，解释国产化改造后为什么需要增加运维人员，说服高层管理者，因为部分高层对国产的认识是来自原厂或标杆成功案例的宣传，继续逐年“降本”减少运维投入。

一方面是运维成本投入减少，一方面对IT部门的考核更加严格，如要求数据库不能出问题，出问题要5分钟内解决，人员立即要现场，甲乙方运维人员都开始打考勤卡，恨不得晚上都要抱着服务器睡觉才好，想说的是重视出发点是好的，但是以我在一线滚爬了近20年的DBA经验，想谈谈我的个人看法，没有不出问题的系统，也没有爱抱机器的有“5分钟解决问题”能力的人，人性释然，学习就是为了提高效率偷懒。

当然除了24小时两班轮班看守外，还是有一些更核心的原因，在数据库国产化改造后有运维人员增加的需求，仅以个人角度分析，非喜勿喷。

数据库技术路线多样化

有些客户出于成本、架构、产品竞价等原因，使用3或4条数据库厂家技术路线，如一个客户会同时使用2个分布式+2个集中式数据库产品，据中国信通院2023年报告，较国产化前增加175%。一个DBA同时精通几乎不可能，管好数据库需要储备不同的团队。

技术栈切换带来的学习曲线陡峭

全新架构与语法差异 ，国产数据库（如达梦、OceanBase、GaussDB等）底层架构（分布式/集中式）、SQL方言、存储过程语法等与Oracle/MySQL有显著差异，运维团队需重新学习。内部机制不透明 国产数据库内部优化器、锁机制、事务处理、故障处理等细节文档较少，排查问题依赖原厂支持，初期需投入更多人力研究。

生态工具链缺失

自动化工具不足 ，成熟商业数据库（如Oracle）有完善的监控、备份、优化、诊断等工具链，如不过有ash, 10046, 10053, hanganalyze, SSD生成trace的手段，还有对应的格式可读性转换脚本，如ass.awk , tvdxtat, orasrp, 国产库生态工具不成熟，部分运维操作需手工脚本完成。而且分布式日志多节点，动辄收集1-2小时上百GB的文件，给诊断问题效率带来挑战。同时国际上一些著名的工具如( zabbix/Prometheus, DBZ/OGG)，无法直接适配国产库，需定制开发插件测试。

系统稳定性与性能调优挑战

国产数据库在复杂查询、高并发场景下的性能特征与传统数据库不同，需反复压测验证，调优经验需从零积累。如分布式执行计划的阅读，优化手段，优化器在子查询展开、谓词推进、连接与投影消除、复杂视图的查询转换与Oracle还是存在一些差距, 需要熟悉原理有经验的DBA花大精力测试改写SQL。容灾架构的测试验证。

过渡期双重运维压力

对于数据库系统多的客户，改造周期长往往分阶段进行，可能会持续2-4年，需同时维护新旧两套系统，双倍监控、备份、故障处理工作量。如改造或试运行期间，异构数据库之前的同步与回流，都需人工稽核数据一致性。

合规与安全要求的强化与数据库快速迭代升级

国产化改造常伴随等保三级升级，需针对国产库定制审计策略、权限管理体系，增加安全配置工作量。国产数据库漏洞信息不透明，补丁发布周期不固定，需专人跟踪漏洞情报并验证补丁兼容性。此外国产数据库处于快速迭代期，随着使用场景的增加，各类安全、BUG等问题的修复，新特性的需求也是会要求数据库不断的升级、拉齐版本。

厂商支持依赖与知识转移延迟

随着国产数据库改造临近”要求”截止时间，更多客户的扎堆上线，原厂自有团队支持恐怕会出现阶段性紧张，支持效率可能不足，遇到核心故障时，有心无力的局面，运维团队需承担更多临时规避措施的设计。其次目前有些数据库厂商培训偏理论，缺乏实际运维场景经验，需团队自行摸索解决方案。

人员供需失衡流动性风险

本质上是技术快速迭代与人才供给滞后之间的结构性矛盾， 开始有提到的”技术栈切换带来的学习曲线陡峭“，过去Oracle人才梯队在市场上，相对容易招聘，目前随着人工成本增长，国产数据库目前没有形成梯队，具某客户数据库增加近300%，DBA仅扩容20%，出现严重供需不匹配，会出现技能技能溢价， 如某分布式数据库换工作出现35%-50%的提升。而供给端培养周期长，知识淘汰快，地域分布失衡等，如果没有长期考虑， 结合开头的减员增效的压力与现实冲突 ，可能会面临无人可用。

大模型对国产数据库支持不足

可能有些客户认为现在有AI大模型(如deepseek)咨询oracle已经可以匹配专家级水准，无需再增加人员，我想说的是尽管AI大模型能提升运维效率，但通用大模型对国产数据库的认知有限，导致自动化诊断效果不佳。 改造进度较快的金融行业，出于安全监管，技术文档可能无法公开到互联网。另外如果没有专家评审，对于大模型给出方案的真伪性无法判断，可能会出现更严重的责任划分问题。

总结：

短期内，国产数据库的运维复杂性、工具链不完善以及知识断层，导致运维人员必须增加以应对激增的工作量， 在项目规划阶段预留20%以上的额外运维人力预算覆盖过渡期，；长期来看，随着数字化运维平台和标准化生态的成熟，运维效率有望提升，逐步降低了对人力的依赖。。但在过渡阶段，运维团队的规模扩张是不可避免的。

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