系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，包括操作系统、数据结构、计算机网络等，掌握了扎实的理论基础，为后续从事数据库架构师工作奠定了良好的知识储备。在校期间积极参与各类编程实践活动，锻炼了实际操作能力。

• 负责公司核心业务系统的数据库架构设计与优化，针对高并发场景，设计了分布式数据库架构，使系统吞吐量提升了 300%，响应时间降低了 50%。
• 主导数据库性能调优工作，通过分析 SQL 执行计划、索引优化等手段，解决了多个数据库性能瓶颈问题，每年为公司节省服务器成本约 200 万元。
• 制定数据库备份与恢复策略，确保数据安全，在多次系统故障演练中，成功实现数据快速恢复，恢复时间目标（RTO）小于 30 分钟，恢复点目标（RPO）小于 5 分钟。
• 与开发团队紧密协作，提供数据库技术支持，指导开发人员编写高效的数据库访问代码，提高开发效率 20%。

• 参与公司新业务线数据库架构规划，设计了基于云原生的数据库解决方案，采用容器化部署数据库实例，实现了数据库资源的弹性扩展，资源利用率提升 40%。
• 引入数据湖概念，整合公司多源异构数据，构建统一的数据存储平台，为公司数据分析与挖掘提供了高效的数据支持，使数据分析效率提升 60%。
• 负责数据库团队的技术培训与人才培养，制定了完善的技术培训体系，培养了多名数据库技术骨干，团队整体技术水平提升一个档次。
• 主导数据库安全体系建设，通过数据加密、访问控制、审计等措施，保障数据库数据安全，成功抵御多次外部网络攻击，未发生数据泄露事件。

• 项目背景：随着公司用户规模的爆发式增长，原有的集中式数据库架构已无法满足业务需求，急需进行架构升级。
• 项目职责：作为项目负责人，负责整体架构设计与实施。采用分库分表策略，将核心业务数据按用户维度进行拆分，部署在多个数据库实例上。引入缓存机制（Redis），对高频访问数据进行缓存，降低数据库访问压力。
• 项目成果：项目上线后，数据库服务器负载降低 70%，系统响应时间从平均 800ms 降低至 200ms 以内，支撑了公司用户规模从 1000 万到 5000 万的增长。

• 项目背景：公司计划开展大数据分析业务，需要构建一个高效的数据存储与处理平台。
• 项目职责：负责数据库选型与架构设计。经过调研与测试，选择了 Hadoop + HBase + Spark 的技术栈。设计了数据存储模型，将结构化与非结构化数据统一存储管理。
• 项目成果：平台上线后，成功处理了 PB 级数据量的分析任务，数据分析周期从原来的数天缩短至小时级别，为公司业务决策提供了及时的数据支持。