星星之火可以燎原，而ChatGPT则像一片火海扑面而来。近期最火的话题莫过于ChatGPT，作为OpenAI的最强技术大脑，ChatGPT可以写文章，可以写论文，可以作诗，可以画画，可以编程，甚至可以做雅思题目。面对如此强大的AI技术，人们对未来AI是否会代替人类以及自身工作岗位的担忧也越来越多。
作为一名资深的DBA（数据库管理员），怀着一颗好奇和担忧的心情来对话ChatGPT，来看看ChatGPT的数据库技能到底如何，未来会对DBA产生哪些影响。，今天通过向ChatGPT提问的方式来看看，ChatGPT能帮助DBA做些什么？
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问题一：
我有2台4核16G内存的云服务器，需要部署MySQL并配置主从服务，并优化参数，请写出操作文档。
这个问题考察下Chat GPT的理解能力和安装部署知识。
以下是Chat GPT的回答，可以看到它很好地理解出了我的意图。文档里首先每台服务器上安装数据库，然后配置文件设置server-id和log-bin参数，同时创建了复制账号，然后设置从服务器的server-id，进行了重启，并进行change master设置为从库。另外最后也给出了一些参数修改建议，但是并没有按照我提供的服务器配置生成比较优化的配置文件，另外一些核心参数配置也有缺失，所以生成的文档更适合新手学习部署，要在生产环境使用还需要很多参数优化。
问题二：
我需要创建一个商城数据库，名字叫mall，里面需要创建两张表，分别是user和order表，user表存放用户数据，包含id，username，password，mobile，sex，address六个字段，order表包含id，user_id，item_id，status，create_time五个字段，请帮我提供创建数据库和数据表的命令，并提供10条测试数据。
如果是上面的安装部署大家怀疑可以通过网上搜到答案，那么这个问题绝对需要靠理解，我在提问时这些表名和字段名都是随意命名的，在网络上肯定不会有重复问题。
下面是Chat GPT的回答，可以看到准确的理解了我的意图，并且因为上面部署的是MySQL数据库，所以在我没有指定数据库类型的情况下准确的提供了创建数据库和数据表的命令，两个表并提供了10条测试数据。比较厉害的是id列自动设置了Primary Key和Auto Increment属性，create_time还默认添加了当前时间戳，真不愧是合格的DBA。当然离一些大厂规范还差一些，但是这个水平已经很不错了。
问题三：
我需要查询用户user1的手机号、地址和订单信息，请帮我写出SQL。
这个问题考察的是SQL能力，下面是生成的SQL语句，可以看到基于上面部署的数据库和创建的数据表准确的提供了SQL查询，这个SQL因为涉及到用户和订单两个表，所以是个join关联查询，同时关联条件是使用了用户表的id关联了订单表的user_id (这个我没告诉它怎么关联，它是怎么知道的，只能说NB)。
问题四：
上面的SQL查询性能不太好，如何优化？
这个问题来考考ChatGPT的SQL索引和优化能力。以下是ChatGPT给出的答案，给了5个建议，分别是所使用索引、查询只需要的列、增加缓存、分库分表、提升硬件。就连加索引和优化后的SQL都写好了。
问题五：
上面的数据库需要设置监控和备份，请提供方案文档。
SQL优化考察完了，考察下整体运维知识，问了下设置备份和监控的方案。可以看到备份和监控分别提供了方案，备份方案只有相对简单的概念，而监控的方案指出了一些开源工具可以供我们参考。
问题六：
预计未来有100万用户，数据库数据超过1000万，数据库如何优化和改进才可以支撑。
这个问题来考察下ChatGPT的综合能力，可以看到给出了8条解决方案，这8条解决方案说的有道理，也都是数据库优化的方案供我们参考，但是有些未必适用于100万用户，1000万数据这么小的数据体量，比如分布式数据库和分库分表。当然ChatGPT还使用了为了保证数据库的高性能和可扩展性，以及总之这样的概括性词汇彰显自己的专业，只能说不写文章太屈才了，不管技术咋样，写出气势再说。
问题七：
面对AI的崛起，未来很多岗位可能面临洗牌，作为懂数据库的你，对DBA有什么建议？
这个问题想看看ChatGPT的思维能力，也是我们很多DBA比较关心的问题，ChatGPT到底会对我们DBA有哪些影响，可以看到ChatGPT列出了5条建议，这些建议也是非常不错的建议，大家如果有困惑可以参考参考。
总结：
通过上面对ChatGPT关于数据库的提问以及回答，可以看到ChatGPT已经有了非常强的关联分析理解能力，在数据库领域可以协助提供部署文档、可以根据文字描述编写创建数据库和数据表的命令、可以编写SQL查询并进行优化、可以提供运维相关的方案参考，在未来，我相信ChatGPT可以帮助DBA更好的完成数据库管理工作。
当然，未来不排除数据库管理更加智能化和AI化，正如ChatGPT所说的那样，AI可能在自动化管理、性能优化、安全方面产生一定的影响，从而对DBA的岗位产生一定的影响。
但是我认为伴随着大数据和AI技术的崛起，底层永远离不开数据库技术，数据库的地位也会越来越重要，而数据库的运维往往需要用经验来解决问题，一些常规的安装、部署、监控这类低价值工作可能会受到AI的影响，而一些架构设计优化以及问题解决则离不开经验丰富的DBA。
就像上面ChatGPT关于数据库优化的一些技术回答，基于算法给出的答案往往无法适用于现状，还是需要DBA的很专业经验来评估。作为DBA，也无需过多担心职业生涯问题，我们需要做的就是深入学习数据库技术，积累经验，同时可以关注新技术，提升思维，做一个无法被AI替代的DBA，也祝福DBA们未来越来越好。
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