Матрица навыков DBA

Понимает таблицы, типы данных, PK/FK, уникальные ограничения и базовые правила нормализации.

Создает миграции с учетом порядка выполнения, обратимости и риска блокировок.

Оценивает lock impact, объём переписывания данных, совместимость с приложением и порядок rollout.

Использует expand-migrate-contract подход там, где прямое изменение схемы опасно для production.

Выявляет избыточность, слабые ограничения целостности и места, где схема мешает надежной работе системы.

Определяет соглашения по ключам, audit-полям, soft delete, partitioning и жизненному циклу сущностей.

Планирует backfill, dual-write, online index operations и контролируемый переход без длительных блокировок.

Принимает решения по модели данных, исходя не только из нормализации, но и из реального профиля чтения и записи.

Задает обязательные шаблоны rollout, критерии безопасной миграции и требования к проверкам до production.

Принимает архитектурные решения по денормализации, истории изменений, multi-tenant структурам и границам ownership.

Не допускает хаотичного роста схемы и конфликтующих практик в смежных сервисах и источниках данных.

Выбирает подходы к transactional storage, analytical контуров, жизненному циклу данных и границам между системами.

Создает принципы, применимые для разных продуктовых доменов, а не только для одной конкретной базы.

Определяет, когда нужны partitioning, sharding, event-driven synchronization или выделение отдельных storage patterns.

Учитывает регуляторику, критичность потерь, требования к истории и цену ошибок в структуре хранения.

Использует JOIN, WHERE, GROUP BY, ORDER BY и параметризацию без очевидных ошибок и антипаттернов.

Замечает full scan, лишние сортировки и отсутствие нужных индексов в простых сценариях.

Использует EXPLAIN ANALYZE, статистику, indexing strategy и переписывание запросов под реальный workload.

Балансирует скорость чтения, write amplification, размер индекса и сопровождение статистики.

Сопоставляет планы, параметры, версии данных и изменения workload, а не лечит проблему вслепую.

Определяет приоритеты тюнинга по реальному impact: latency, throughput, contention и стоимость ресурсов.

Выбирает составные индексы, partitioning, fillfactor, vacuum/analyze подходы и политику работы со статистикой.

Ищет причины в locking, bloat, autovacuum behavior, replication lag и неочевидных паттернах приложения.

Вводит обязательные правила для SQL review, критерии принятия индексов и ожидания к производительности критичных запросов.

Планирует тюнинг, upgrade storage/compute и re-architecture до того, как система упрется в потолок.

Принимает решения там, где ORM-подход, аналитические требования и нагрузка требуют осознанного компромисса.

Выбирает, где компании выгоднее инвестировать в оптимизацию, архитектурные изменения или другой storage-подход.

Разделяет transactional, analytical и background-нагрузки так, чтобы они не разрушали друг друга.

Оценивает partitioning, read scaling, sharding и альтернативные СУБД исходя из фактического профиля нагрузки.

Переводит технические ограничения БД в понятные бизнесу решения по SLA, стоимости и roadmap.

Работает с пользователями, правами, базовыми health checks и routine maintenance без ручной импровизации.

Корректно эскалирует рисковые ситуации и не применяет необратимые изменения без проверки.

Планирует последовательность действий, оценивает impact на приложение и проводит изменения в согласованное окно.

Диагностирует блокировки, saturation ресурсов, runaway queries и проблемное поведение фоновых процессов.

Убирает ручную рутину через проверяемые скрипты и jobs, а не через неповторяемые ad-hoc команды.

Задает правила maintenance, patching, наблюдаемости, change windows и критерии готовности к production.

Координирует major upgrades, storage changes и high-risk операции так, чтобы минимизировать риск простоя.

Строит процессы и automation, которые уменьшают ручной труд и повышают воспроизводимость эксплуатации.

Определяет, какие operational проблемы нужно решать платформенно, а какие на уровне конкретных сервисов.

Добивается того, чтобы разные команды одинаково понимали change management, escalation и production discipline.

Устанавливает условия, при которых допустимы risky maintenance, emergency changes и временные обходные решения.

Определяет, как сочетаются DBA-команда, продуктовая разработка, SRE и владельцы данных в эксплуатации платформы.

Планирует переходы между версиями, поддержку legacy-контуров и снижение долгосрочного операционного риска.

Делает эксплуатационную дисциплину масштабируемой для нескольких продуктов и команд, а не зависящей от героизма отдельных людей.

Помогает бизнесу и инженерному руководству принимать зрелые решения о надежности, стоимости и приоритетах данных.

Проверяет статусы задач, понимает базовую цепочку резервного копирования и знает, когда эскалировать риск.

Знает разницу между backup наличием и реальной возможностью восстановления данных.

Выполняет restore tests, валидирует консистентность данных и документирует фактическое время восстановления.

Понимает, как частота снапшотов, WAL/binlog и retention влияют на бизнес-ожидания восстановления.

Находит проблемы в storage, сетевой доставке, правах доступа и целостности backup-артефактов.

Выбирает стратегию полного и инкрементального бэкапа, проверку восстановлений и географическую устойчивость.

Проводит регулярные учения, согласует реальные recovery-сценарии и устраняет ложное чувство защищенности.

Вводит понятные метрики и контрольные проверки, которые показывают не формальную, а реальную готовность к аварии.

Определяет обязательные тесты восстановления, частоту проверок и условия приемлемого риска по разным системам.

Принимает решения по retention, cross-region copy и уровню DR-инвестиций с учетом бизнес-критичности данных.

Организует восстановление и коммуникацию так, чтобы минимизировать ущерб и не усугубить ситуацию неверными действиями.

Определяет уровни защищенности для разных классов данных и связывает их с риском для бизнеса.

Принимает решения о cross-region, active-passive, active-active и стоимости этих моделей.

Добивается того, чтобы готовность к восстановлению подтверждалась учениями и метриками, а не декларациями.

Интегрирует recovery-практики с безопасностью, compliance и ожиданиями руководства по критичным сервисам.

Понимает базовые метрики lag, состояние реплик и признаки типовых проблем с репликацией.

Различает primary/replica роли, failover и ограничения чтения с реплик.

Разбирает lag, slot issues, replay delays и плановые переключения без лишнего риска для данных.

Проводит переключения осознанно, понимая impact на приложение, консистентность и время восстановления.

Следит за ростом данных, IOPS, CPU, memory, storage pressure и заранее поднимает вопрос о масштабировании.

Балансирует скорость failover, риск потери данных, сложность сопровождения и стоимость решения.

Выбирает synchronous/asynchronous режимы, topology и правила использования реплик разными классами нагрузки.

Прогнозирует рост и заранее инициирует изменения в storage, compute, topology или workload placement.

Определяет, какие базы требуют каких SLA, какой уровень failover допустим и как это проверяется.

Решает, где оправдан managed HA, где нужен собственный failover stack, а где достаточно упрощенной схемы.

Связывает рост бизнеса, нагрузку и инвестиции в data infrastructure до наступления кризиса ресурсов.

Определяет target-архитектуры по надежности для разных типов данных и продуктов внутри компании.

Решает, когда компании выгоднее replication, partitioning, sharding, caching или смена storage engine.

Использует capacity, incident и growth-сигналы для предотвращения platform-wide проблем заранее.

Помогает руководству понимать цену простоев, скорость восстановления и стоимость высокой доступности.

Выдает минимально достаточные права, не использует shared суперпользователей без явной причины и соблюдает правила аудита.

Понимает, что production data нельзя копировать и передавать без контроля и маскирования.

Настраивает роли, ротацию доступов, break-glass процедуры и журналирование критичных действий.

Контролирует exposed endpoints, слабые пароли, неаудируемые доступы и небезопасные практики работы с данными.

Помогает команде соблюдать retention, ownership и правила обращения с персональными и чувствительными данными.

Формирует RBAC-модель, требования к журналированию, ротации секретов и контролю привилегированных операций.

Учитывает классификацию данных, retention, требования к удалению и legal/compliance-ограничения.

Делает безопасные практики частью миграций, backup, restore и operational change management.

Согласует ownership, доступы, audit expectations и правила работы с данными между несколькими командами.

Находит практический баланс между строгостью контроля, скоростью работы инженеров и реальной угроз-моделью.

Не допускает, чтобы команды расходились в критичных вопросах доступа, retention и обработки чувствительных данных.

Определяет базовые принципы ownership, доступа, классификации, retention и контроля жизненного цикла данных.

Решает, какие полномочия централизуются, а что остается у продуктовых команд под едиными стандартами.

Учитывает требования безопасности, приватности и аудита при проектировании платформы и процессов эксплуатации.

Строит платформу и governance-подход так, чтобы данные оставались управляемыми, надежными и пригодными для роста бизнеса.