对于很多程序员来说，公司选择什么样的数据库，基本不需要你来决定。当你加入一个公司的时候，公司的大部分技术选型已经确认，特别是数据库选型，因为数据库一旦选择，后期迁移的代价还是很大的。
随着大数据时代的来临，涌现出了很多新型数据库，在公司遇到数据性能瓶颈，喊去IOE口号或者是想尝鲜时，都会慢慢的使用新型数据库。但是无论是技术选型还是转型，你都不能忽略一个因素：你选的数据库技术你能驾驭吗？
我们知道，现在有很多开源数据库可以让我们选择，但是我们有相关的技术人员精通这些数据库吗？比如GreenPlum这款数据，有开源版本，也有商业公司在运作，我们看到官方宣传的案例很好，查询效率很高。在一些大数据量查询聚合也比Oracle快一点。但是作为生产数据库使用，随着数据量的增加，你会发现各种你之前没有了解到的问题，对于开发人员来说，比之前的Oracle难用多了。这时候你可能会寻求商业公司的帮助，r派来高级工程师对数据库进行巡检后，提出了很多优化方案、使用规范和管理策略，这些都是你之前不曾了解的。
很多人看到了BAT用的很好，自己就去尝试，并很快用于生产。你可以看看BAT有多少研究员，可能你的公司一个都没有。很多人会问，postgreSQL宣传的很好，我们替换掉MySQL吧。一个公司的数据库如果从来不出现问题，那一定是没有业务量，一旦业务量上来，就会遇到各种问题，这时候什么最重要？救火！所以在数据库出现问题时，公司是否有足够专业的工程师去解决问题是很重要的。所以，对很多想要去O的公司来说，你要想好如何选型新技术。看着开源的免费，贸然使用会付出更多代价。
技术更新很快，还是希望大家在测试开发时候使用新技术，逐步精通的过程中，缓慢过度生产，如果公司有预算，可以请商业公司进行指导半年到一年，自己人学到精髓后再开展独立运维。
数据库如何避坑再好的数据库，如果使用姿势不对也是枉然，更何况很多程序员并不怎么懂数据库。在数据库使用中，我们常会碰到很多问题。
人为失误