第1825天 | 我的创作纪念日：缘起、成长经历、大方向

缘起

• DBA之路
  

一、成为创作者的初心

（一）好记性不如烂笔头

在学习和工作的过程中，我深刻体会到记忆的不可靠性。为了更好地巩固所学知识，我开始尝试将学习笔记和工作经验记录下来。通过写作，我能够将零散的知识点系统化，加深对技术的理解和记忆。

（二）文档可以帮助多个人解决同一个问题

在实际工作中，我经常遇到一些技术问题，通过查阅资料和实践，最终找到了解决方案。我意识到，这些解决方案可能对其他人也有帮助。因此，我决定将这些经验分享出来，希望能够帮助更多的人解决类似的问题。

（三）加深自己对问题的理解，对技术的研究

写作不仅是一个分享的过程，更是一个自我提升的过程。在撰写文章的过程中，我需要对所学知识进行深入的思考和分析，这有助于我更好地理解问题的本质，提高自己的技术水平。

二、实战项目中的经验分享

（一）项目背景与目标

在过去的几年中，我参与了多个实战项目，这些项目涉及不同的技术领域和业务场景。通过这些项目，我积累了丰富的实践经验，也遇到了许多挑战和问题。

（二）遇到的问题与解决方案

在项目中，我遇到了各种各样的问题，例如技术难题、性能瓶颈、团队协作等。通过不断地探索和尝试，我找到了许多有效的解决方案，并将这些经验分享在了我的博客中。

（三）项目成果与收获

这些项目的成功实施，不仅为公司带来了实际的业务收益，也让我个人得到了很大的成长。我学会了如何在复杂的技术环境中解决问题，如何与团队成员有效协作，以及如何在高压环境下保持冷静和专注。

三、日常学习过程中的记录

（一）学习计划与方法

为了不断提升自己的技术水平，我制定了详细的学习计划，并采用了多种学习方法，如阅读技术书籍、参加在线课程、实践项目等。在学习过程中，我会将重要的知识点和心得体会记录下来，形成自己的学习笔记。

• Oracle学习计划
  
• 华为CCE学习
  
• OBCA认证学习
  
• 知识星球：ES
  

（二）学习笔记的内容与形式

我的学习笔记内容丰富，涵盖了编程语言、数据库管理、操作系统、容器技术等多个领域。笔记的形式多样，包括文字、图表、代码示例等，以便更好地理解和记忆。

（三）学习笔记的整理与分享

定期对学习笔记进行整理和总结，将其中的精华部分分享到我的博客中。这些笔记不仅帮助我巩固了所学知识，也为其他学习者提供了有价值的参考。

成长经历

以下是 2020 年到 2025 年我的经历和成长总结

2020 年

• 内容重点与技能发展：
  • 我在这一年涉足了编程语言与技术（如 Scala、Python、Java、SQL）、数据库管理（Oracle、MySQL）、操作系统与工具（Linux、Docker）、数据处理与分析等多个领域。这表明我在积极探索技术世界的各个方面，既为初学者提供基础教程，也为有经验的学习者提供进阶内容。
  • 例如，在机器学习和数据分析领域，我撰写了关于逻辑回归、线性回归、神经网络和数据可视化工具的文章，显示出对这些热门且重要领域的关注，致力于构建强大的知识基础。
• 互动与受欢迎程度：
  • 部分文章的浏览量较高，并且获得了较多的评论和点赞，如 “机器学习-预测心脏病” 文章。这说明我能够吸引并留住一定数量的读者，我的关于机器学习和数据可视化的文章受到了读者的欢迎。

2021 年

• 技术问题解决与数据库管理重点：
  • 我的博客主要围绕数据库和操作系统相关的技术问题及解决方案展开，如 “Cannot connect to the Docker daemon” 问题诊断与修复、MySQL 备份方法、Oracle 查看数据库文件大小等。同时也涵盖了数据库的日常管理、查询优化、备份恢复和性能调优等方面的内容。
  • 这体现了我在解决实际技术问题方面的能力，能够为读者提供实用的解决方案，帮助他们在工作或学习中应对类似的问题。
• 内容结构与语言风格：
  • 我的文章结构清晰有序，逻辑性强，从问题描述到原因分析再到解决方案，条理分明。语言简洁明了，使用了较多专业术语，表明我的目标读者群体具备一定的技术基础。

2022 年

• 多样技术领域探索：
  • 我的博客内容涵盖了数据库管理与优化（包括 Oracle 和 openGauss）、技术问题解决（如 ORA 错误代码解析）、系统管理与运维（Linux 系统管理、存储管理）、容器化与云技术（Docker、Kubernetes、云数据库）以及认证与学习（openGauss 认证备考、学习资源）等多个方面。
  • 这展示了我对不同技术领域的持续探索兴趣，并为希望了解这些领域的读者提供了全面的信息，无论是数据库管理、云技术还是认证学习等方面的内容都有所涉及。
• 数据分析与用户互动：
  • 我的文章的浏览量有所差异，评论和点赞数普遍较低，说明在用户互动和内容吸引力方面还有提升空间。但广泛的主题覆盖仍然吸引了一些具有不同兴趣的读者。

2023 年

• 深入覆盖 Kubernetes 和数据库技术：
  • 我的博客聚焦于 Kubernetes 相关主题（如 CKA 认证考题、集群管理、Pod 状态、Service 配置等）、数据库相关主题（PostgreSQL、MySQL、MongoDB 的配置、优化、故障排查）、容器技术相关主题（Docker、Docker Compose、Cilium 等）、网络与存储（NFS 挂载、负载均衡、Bonding 配置）以及性能优化与监控（Prometheus 监控指标、PostgreSQL 和 MySQL 性能优化）等内容。
  • 这表明我在这些领域具有深入的理解和实践经验，能够为不同层次的技术人员提供有价值的学习资源、故障排查指南和技术选型参考，例如为准备 CKA 认证的人员提供实用的考题和实操经验，为运维工程师提供详细的故障排查思路等。
• 实用性与技术多样性：
  • 我的内容具有很强的实用性，许多文章针对实际问题提供解决方案。同时涉及多种工具和技术，满足了不同需求的技术人员的参考需求。

2024 年

• 持续关注数据库和容器技术：
  • 我的博客继续涵盖数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）相关主题（如权限管理、主从复制、性能优化、锁机制、备份恢复等）、容器技术（Docker、Kubernetes）相关主题（安装、配置、故障排查、调度、存储、网络等）、网络与存储（网络配置、存储挂载、负载均衡）以及性能优化与监控（数据库性能优化、监控工具、性能指标分析）等内容。
  • 我保持了对这些技术的持续关注，能够为读者提供更新且有用的信息，帮助他们跟上技术的发展和应用趋势。
• 不同读者的价值体现：
  • 对于学习 CKA 考试知识或学习 Kubernetes 的人来说，我的相关文章提供了实用的指导。对于运维工程师，我的故障排查类文章提供了详细的排查思路。对于技术团队，我的技术选型参考类文章具有重要价值，就像在 2023 年一样。

2025 年

• 进一步探索数据库和容器技术：
  • 我的博客内容继续涉及 PostgreSQL（重构创建复制槽的 SQL、排查内存高问题、解决索引冗余问题）、ClickHouse（报错日志分析）、Kafka（log.retention.hours 和消息保留时长关系）、Docker（启动达梦数据库并进行 rman 恢复）、Kubernetes（快速安装 KubeSphere v4.1.2、使用 KubeKey 安装 K8s 和 kubesphere）、网络与存储（NFS 挂载、LVS、F5、SLB 和 ELB 相关知识）、性能优化与监控（PostgreSQL 性能优化、Prometheus 容器监控指标）以及故障排查（MySQL 主备延迟排查、容器网络故障诊断）等方面。
  • 这显示了我在这些技术领域的持续深入探索，能够为读者提供更具体、更实用的内容，帮助他们解决特定问题或了解最新技术发展。
• 技术深度与实用性保持：
  • 我的内容依然保持了从基础概念到深入实践的技术深度，具有很强的实用性，为不同层次的技术人员提供了有价值的参考。

大方向

一、专业技能

（一）K8s 上的数据库全生命周期管理

能够在 Kubernetes（K8s）上运行各种类型的数据库，并进行全生命周期管理。这包括主从架构、分片集群的高可用性配置，以及数据库的库、账号、访问控制、日志管理、参数调优、备份策略、审计功能和监控告警等方面的全面管理。通过在 K8s 上部署数据库，实现资源的弹性伸缩和高效利用，确保数据库的稳定性和可靠性，满足企业级应用的需求。

（二）构建《深度学习的技术》知识体系

不断完善《深度学习的技术》知识体系，构建适合自己的学习模型，在3-6月内快速成长为某个细分领域的🧱家。

深度学习的技术：杨大辉

（三）文档质量提升

注重提高文档质量，从以下几个方面入手：

• 内容格式可阅读、可理解：采用清晰的排版和组织结构，使文档易于阅读和理解。使用适当的标题、段落、列表和代码块等元素，突出重点内容，方便读者快速获取关键信息。
• 有自己的实践和思考：在文档中融入自己的实践经验和技术思考，不仅提供理论知识，还分享实际操作中的技巧和心得。通过案例分析和实践示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。
• 条例清晰，有逻辑性：文档内容遵循逻辑顺序，条理清晰。从基础概念到高级应用，逐步展开讲解，使读者能够循序渐进地掌握知识。同时，确保文档中的各个部分之间相互关联，形成一个有机的整体。

（四）建立知识库

通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）等技术建立知识库，拥抱人工智能时代的技术变革。利用 RAG 技术，结合检索和生成的方法，构建一个能够高效存储、检索和生成知识的知识库。这将有助于更好地管理和利用知识资源，提高知识的可访问性和利用率，为技术研究和业务决策提供有力支持。