AI 引入DBA 工作，造成工作量增加，忙不过来，根本忙不过来！！！

铺天盖地的都说AI来了，DBA没活路了，我们就得等死了。此言差矣，上周我开了一个周会，我给大家总结一下，我怎么觉得我们又活了。工作突然因为AI的引入，工作量倒是加大了。

首选我们公司已经开始AI DBA化了，现在巡检和工单的审批已经AI化了，在我们逐渐的摸索下，开始形成一个标准化的AI工作流程和新的意识的形成了，

我总结一下

1 AI进入不要抵触，要发现他的问题，我们能活下来就是我们对AI进入DBA并不是一个拒绝的状态，而是一个发现他问题的思考和工作的模式。

首先工作中的复杂的工作，我们可以拆解，通过爱马仕+MCP的方式接入公司的大模型，并对工作的范围进行一个限定。这个工作量就比较大，比如我们要对工单系统进行AI化处理，那么工单系统的定义，工单系统如果AI化，可能出现的问题，以及最糟糕的部分我们都要列出来。

然后针对AI的操作的部分进行限定，这里就有大量的工作，比如POSTGRESQL中对表的权限的限定的部分就是一个量非常大的工作，我们要限制AI对操作表的权限，这个表可以写入，那个表可以更新，其他的表只能只读，还有的表可以删除数据但不能删除表。

这样一来工作量猛增，就权限一项工作，就有可观的工作量。AI 还经常调整，业务还经常变化，这里修改权限的工作AI还不能介入，因为不合规，工作有的是。

2 通过AI 来找活

之前很多工作基于信息的不通畅，信息获取的比较慢或者不及时等，对于不少数据库产品都是一个资源浪费的情况，因为我们又大量的采购的云端主机，这些主机的运行效率，效能有没有浪费都是需要对标的对象。

通过AI 收集数据库运营的数据，通过AI的处理优化，我们可以形成一个强有力的数据库效能比的东西，通过这个东西可以计算出数据库合并，将配，甚至僵尸业务，可以为业务部门节省大量的费用，通过这样的AI的工作，我们又有更多的数据合并的工作，根本做不过来。

这也是第二点，通过AI 将以前无法解决的问题，摆上桌面然后工作量和工作价值那是又上升了一个层面。

3 把DBA的团队的价值拔高

对AI 介入我们不但价值没有降低，还价值提高了，比如我们通过AI手段的规划，将SQL优化在AI上赋能，将SQL问题发现，优化的能力加强，之前那些纯技能的部分，AI接管，后面复杂的业务逻辑，导致的SQL撰写的逻辑问题，我们就可以介入了，和生产线绑定，懂业务，改SQL，这是在抢之前我们没有时间抢的工作，但工作的价值也是满满的，之前就是一个加索引的团队，分析SQL 改改撰写逻辑的能力，现在这些工作可以给AI，我们进入到业务中，和业务团队绑的更紧，让我们能力和价值都有更多的提高。

4 对AI 使用数据库安全能力的历练

AI 操作数据库的安全和界限能力，这点是我们之前并未有的工作和需求，而AI的加入我们要防止他删库，删数据等，我们要在各个层次来进行保证，而这样的工作是非常有价值的，这也是AI 时代一个DBA应该具有的能力，分析操作中的核心容易出问题的点，怎么做到防护，避免AI操作失误，导致严重的经济损失，是DBA 新AI时代的能力，我们也在接触和历练，这点让我们在现在变得更之前，终究现在还没有人意识到这个问题，而我们已经开始在做这件事了。

总结，AI时代，哀鸿遍野，我们这边风景 独好！！ 嘛AI 取代工作，取代谁，我们乐呵乐呵着呢，

bye bye 啦 ，我这还的赶紧写，AI 自动化的流程，限制，实现 和 实现方法的方案，太忙了。