软件工程(数据库应用技术方向)就业前景
发布网友
发布时间：2022-04-23 05:31
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热心网友
时间：2023-11-03 03:47
我从实际的工作来说吧，这个方向就业的前景还是十分不错的，几乎各种软件和网站都需要用到数据库，即使不是开发而只是运营维护的，也一样需要，可以说是软件工程里需求和应用最多的方向。从待遇方面讲，则和你实际所学的程度和经验有关，总体来说也是十分不错的，一点不比同级别的开发人员差，而且越往高级去，待遇相对越好，比如接私活的话，一个高级的数据库恢复问题，你会自然就容易，小半天就能赚几万。
热心网友
时间：2023-11-03 03:47
目前我国的软件行业规模不是很大，有些软件企业在软件制作上，也只是采用了一些软件工程的思想，距离大规模的工业化大生产比较还是有一定的差距；原因有管理*的问题，市场问题，*问题，也有软件工程理论不全面和不完善的问题。所以软件工程的研究和应用，以及我国软件行业的进一步发展，都需要一定的既有软件工程的理论基础和研究能力，又有一定的实践经验的软件工程科学技术人员来推动。 软件工程人才的就业前景十分看好。未来几年，国内外高层次软件人才将供不应求。毕业生主要在各大软件公司、企事业单位、高等院校、各大研究所、国防等重要部门从事软件设计、开发、应用与研究工作。有数据表明，我国软件出口规模达到215亿元，软件从业人员达到72万人，在中国十大IT职场人气职位中，软件工程师位列第一位，软件工程人才的就业前景十分乐观。
热心网友
时间：2023-11-03 03:47
看看下面这个把
前面四种：
数据库应用开发 (application development)
除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等
数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般
数据建模专家 (data modeler)
除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模
负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计
这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，
在中小公司则可能由程序员承担。
商业智能专家 (business intelligence - BI)
主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，
涉及OLAP (online analytical processing)
需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具
这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）
数据构架师 (Data Architect)
主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，
也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，
协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。
这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，
在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。
前面五种：
数据库管理员 (database administrator - DBA)
数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，
协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）
这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位
数据仓库专家 (data warehouse - DW)
应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，
和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，
但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。
存储工程师 (storage engineer)
专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，
和DBA的工作关系比较密切。
对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，
这种职位也非常少。
性能优化工程师 (performance engineer)
专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。
我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,
也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。
对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。
因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。
高级数据库管理员 (senior DBA)
在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：
对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。
对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈
对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，
对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等）
对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）
熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。
灾难数据恢复过程的建立，测试和执行
这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，
而且这种公司一般有一个专门负责数据库的部门或组。
这种职位非常少。
