京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Deer
来源 | 数据和云
你的事业做了十年,一直不温不火?为什么公司不提拔你提拔别人?为什么公司转型到新技术上而你对新技术一无所知?为什么公司走下坡路,你是第一波被开掉的员工?
35岁,而立之年,正是风华正茂时,但是很多人进入这个年龄后,都面临着上面列举的一些问题,而且越来越会感觉事业危机重重。更是有很多人认为,数据库从业者吃的是青春饭,认为要调整方向去做管理岗位的工作。但真的是这样吗?
我们参考当前网上比较有代表性的数据库从业者的回答,整理出了35岁数据库从业者的压力。
1、35岁的数据库从业者拥有足够的资历与经验,同时,工资也随之上涨。但是企业中很多岗位拥有3-5年精力的青年人照样可以胜任,转管理层的名额有限。造成了既有多年行业经验,但经验的程度又可以被取代的中年人尴尬。
2、过了35岁的数据库从业者在工作上大部分分为2个方向,管理岗位以及数据库基础岗位。前者主导着公司的发展,后者面临着被年轻者取代的压力。尤其是在同龄人都转去做管理者时,不免感觉到压力和彷徨。
3、体力与精力不如一些年轻人。而且,更有一些精力转移到了家庭上,不能为工作付出全部精力。
4、数据库技术更新换代速度太快, 大龄数据库从业者跟不上脚步去学习。
5、生活压力:大部分上有老下有小,还会有房贷和车贷压力。
相信很多数据库从业者都会被这些问题困扰,会产生很多的焦虑。但是,35岁并不是一个特殊的年龄。没有什么事是一定要在35岁之前做完的,35岁照样可以按照之前的路一直走下去,不一定非要调整方向去做管理岗位的工作,也可以做之前一直从事的岗位。过去的工作经历应该是用来丰富你的,而不该成为以后的负担。
余秋雨说:中年是对青年的延伸,又是对青年的告别。这种告别不仅仅是一系列观念的变异,而是一个终于自立的成熟者对于能够随心所欲处置各种问题的自信。
一个人从22岁毕业开始工作,到60岁退休,35岁正当年。这个年龄阶段,正是公司的中流砥柱,既有经验,又有精力。按照这样的推论,并没有所谓的35岁中年危机。因为这些压力都是自己给自己的。
人要在任何年龄、任何时刻,都要有勇气改变自己,正视压力,并努力解决。
那么,35岁的数据库从业者该如何应对压力?
35岁的数据库从业者拥有足够的资历与经验,同时,工资也随之上涨。但是企业中很多岗位拥有3-5年精力的青年人照样可以胜任,转管理层的名额有限。造成了既有多年行业经验,但经验的程度又可以被取代的中年人尴尬。
数据库从业者从事的岗位并不是一个容易被容易取代的职业。
数据库是一个非常需要积累的领域,需要长期专注的投入,很多理论或者实践都是几十年一直延续下来。最近一些年,国内的数据库圈发展很快,但是无论是人才的数量还是经验的传承,都是靠时间以及一批又一批人的努力才能弥补。所以,数据库领域比一般业务软件更需要积累和沉淀。而且在BOSS、智联招聘上有很多公司,需要的都是有时间累积经验的数据库从业者,年龄也不作为考量的因素。所以35岁+的数据库从业者有着长期专注的投入,且又有着足够的经历,并不容易被取代!
过了35岁的数据库从业者在工作上大部分分为2个方向,管理岗位以及数据库基础岗位。前者主导着公司的发展,后者面临着被年轻者取代的压力。尤其是在同龄人都转去做管理者时,不免感觉到压力和彷徨。
35岁照样可以做DBA、开发人员,一切都是基于自己的选择。
在 InfoQ 社区,有很多程序员都是一直走在编程的道路上。有从创业团队技术总监不断学习进入阿里现在已经是高级技术专家的;有从毕业就踏上软件行业从一个普通工程师成长为高级工程师、架构师、大数据工程师,热衷于学习新技术抽空还能翻译技术书籍的 。所以,保持初心,砥砺前行,不管什么样的岗位都可以做到极致!
体力与精力不如一些年轻人,而且,更有一些精力转移到了家庭上,不能为工作付出全部精力。
35岁的数据库从业者虽然体力与精力不如一些年轻人,但是有足够的资历与经验。
有很多技术专家都是30好几还在写程序。像微软的底层的员工都是四五十岁的样子,但他们依然能够站在整个行业的前端。
数据库技术更新换代速度太快, 大龄数据库从业者跟不上脚步去学习。
这个论点本身就是站不住脚的,因为不管是初入行的青年人,还是入行十年的经验丰富的数据库从业者,都需要紧跟时代的发展,不断成长学习。否则如果一直原地踏步,肯定会被后来者居上,然后淘汰。所以,这一点构不成压力,当然,如果不成长学习的话,肯定是有压力,但是这是自身需要思考的问题。
举个例子:德国西比希城的约翰娜.玛克司经过长达六年的刻苦攻读,以优异的成绩获得了科隆大学的教育学硕士学位。而之前,她只是一个普通的小职员,博士毕业后,登上了迪沃累克的脱口秀,成了德国家喻户晓的人物,在80岁迎来了人生的巅峰。一个年龄70多岁的老太太,都在不断的努力提升自己,而在壮年的我们,为什么不能呢?所以不管任何时间,都需要努力紧跟时代的发展,努力学习,不然,肯定会被后来者居上。
所以,只要持续不断的成长,在数据库行业就是没有年龄限制的,也不会到了35岁就会产生压力,因为在这个行业,我们在不断进步,且永远年轻!
35岁的数据库从业者该如何面向未来呢?
1、主动学习能力。对新的东西充满了好奇和疑问,想办法去了解学习。
2、主动离开自己的舒适区,主动拥抱新的项目机会。对于熟悉的事情,自己有足够的掌控能力;面临新的项目,要勇于开拓,做好项目的每一件“小事情”。
3、善于把能力,经验,资源,迁移到新的项目当中。
4、自己做的事情要有激情,乐此不彼的想尽一切办法做好它。不断创新,不断优化做到极致。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21