PostgreSQL 资深数据库架构师（J100946）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：成为PostgreSQL内核领域顶级专家，主导百度乃至行业数据库技术演进
• 架构拓展：向分布式数据库、云原生基础设施架构师方向发展，影响更大规模系统
• 技术管理：带领团队，从技术负责人逐步成长为技术总监，负责数据库产品线战略
• 主导PostgreSQL内核优化，包括查询引擎、存储层、WAL等关键模块的自定义开发与性能调优
• 设计并实现云原生数据库架构，如计算存储分离、Serverless、数据库分支等，对标Neon、Supabase
• 深度集成向量扩展（pgvector等）和AI框架，为LLM应用提供高效数据存储与检索能力
• 运用AIOps技术构建自治数据库，实现自动索引推荐、参数调优和异常根因分析
• 精通PostgreSQL源码（v12+），具备内核模块开发经验，深刻理解MVCC、WAL、逻辑解码等机制
• 掌握云原生技术栈，包括Kubernetes、Operator模式、存算分离架构，有分布式系统实战经验
• 精通C/Rust语言，熟悉Linux底层I/O技术（eBPF、io_uring、RDMA），能进行系统性性能调优
• 了解向量数据库原理及AI生态（LangChain等），能构建AI数据管道与特征存储

申请策略

• 面试前深入研究百度在数据库领域的已有工作，如Palo、Baidu BigTable等，展现对公司的了解
• 准备一个你主导或深度参与的数据库内核优化项目，从问题、方案、结果全流程讲述
• 突出PostgreSQL内核开发经历：列出具体贡献（如WAL修改、AM开发），附上GitHub链接或代码片段
• 强调云原生架构设计：描述参与过的存算分离、Serverless项目，量化指标（如弹性扩缩容速度、成本节省）
• 展示AI工程化能力：说明向量数据库集成、特征管道、与LLM框架协作的经验
• 突出系统调优案例：用数据说明优化效果，如QPS提升、延迟降低、资源节约
• 若缺乏云原生经验，可学习Kubernetes Operator开发、学习Neon开源架构
• 补充Rust语言知识，因为很多新PG扩展用Rust开发

面试指南

• 对于设计类问题：先阐述整体架构，再分模块说明核心挑战和解决方案，最后总结利弊
• 对于优化类问题：按照“问题定位—方案设计—实现细节—效果验证”的流程，用数据证明
• 对于技术深度问题：从原理出发，结合源码，最后延伸到实际应用场景
• 请详细解释PostgreSQL的MVCC实现机制，并讨论在云原生环境下如何优化？
• 设计一个类似Neon的计算存储分离架构，重点说明Pageserver和Safekeeper的角色和通信协议
• 如何优化pgvector的HNSW索引在大规模数据集上的构建速度和查询性能？
• 在Kubernetes上部署PostgreSQL集群，如何实现自动故障切换和水平扩展？
• 描述一次你通过eBPF或io_uring解决数据库性能瓶颈的案例