AMAZING RESUME / 01
BURN BRIGHT · MOVE FORWARD
牛敬业
数据库后端开发工程师
常怀探索之心，以实干沉淀自身价值
188****7422niu****@***.com北京30男数据库后端开发工程师在职北京25k-35k •研读《数据库系统实现》与《高性能MySQL》，并动手扩展了 InnoDB 的 Doublewrite Buffer 用于故障恢复实验。
•在开源技术社发起了“源码共读——MySQL 查询优化器”系列活动，累计分享 5 次，覆盖 200+ 人次。
数据库后端开发工程师数据建模SQL 调优高可用架构
北京
•负责电商核心交易数据库的架构优化，针对双十一大促场景进行水平分库与垂直分表改造，成功支撑每秒 15 万笔的订单写入峰值。
•主导老旧数据库向新集群的平滑迁移，设计全量+增量同步方案，实现业务零停机切换，并完成数据一致性校验。
•深入分析慢查询日志，通过改写复杂子查询、创建覆盖索引及调整连接池参数，将核心下单接口的 P99 延迟从 800ms 降至 150ms。
•与中间件团队协作，推动数据库代理层的智能读写分离，并优化了连接复用策略，大幅降低了应用端获取连接的超时错误率。
高级数据库后端开发工程师分布式存储数据治理团队培养
北京
•主导外卖配送系统数据库的架构演进，设计并落地了基于 TiDB 的分布式数据库方案，平稳支撑了日均千万级订单的实时流转。
•从零搭建数据库安全审计与合规体系，实现了细粒度的行级权限控制和敏感信息动态脱敏，通过了等保三级认证。
•为应对峰值流量，引入 Redis 缓存层并设计多级缓存策略，将数据库的直接查询压力降低 55%，系统整体吞吐量提升 40%。
•组织内部数据库技术社区，编写《数据库开发与优化规范》，并开设 “SQL 反模式” 系列课程，培养了 6 名骨干成员。
•该项目为个性化推荐引擎提供数据底座，我负责设计用户画像、实时行为与物料的混合存储模型，采用宽表与列存结合的方式，实现了毫秒级特征查询。
•针对高频写入场景，优化了批量异步提交和 WAL 缓冲区策略，将实时事件写入吞吐量提升了 3 倍，并保证了极端情况下的数据不丢失。
•设计并实现了基于 Canal 的实时数据同步链路，确保推荐数据源与核心业务库的最终一致性，延迟控制在 2 秒以内。
•参与公司统一日志分析平台的数据仓库建设，负责多源异构日志的 ETL 流程开发，每日处理 TB 级别的访问与业务日志。
•设计星型数据模型与分层存储策略，对原始数据进行清洗、聚合，并利用分区表、物化视图等技术，显著提升了多维分析查询的速度。
•通过并行导入与实时压缩，将每日全量日志的加载时间从 4 小时缩短至 1.5 小时，并建立了数据质量监控看板，异常数据及时告警。
对数据一致性与查询性能有近乎偏执的追求，享受从表结构设计到执行计划优化的每一步推敲。习惯以严谨细致的态度处理存储方案，面对高吞吐场景能保持冷静并快速定位瓶颈。擅长驾驭关系型与分布式数据引擎，对索引策略、SQL 调优和架构演进有持续动手的热情。乐于用文档沉淀和代码评审带动团队规范化，期望在技术扎实的团队中持续深入数据底层，打磨更可靠的后端服务。
数据库高可用与容灾实战:
基于 MySQL 半同步复制与 ProxySQL 构建了读写分离集群，并利用 Orchestrator 实现自动故障检测与拓扑切换，将切换时间控制在 5 秒以内，保障了线上交易系统的连续性。
设计并落地了同城双活容灾架构，通过数据强同步、GTID 与多活路由策略，将 RPO 控制在 0 秒，RTO 稳定在 25 秒以内，并定期进行容灾演练验证。
