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随着接口测试，质量监控，覆盖率分析，业务建模等技术的突破， QA 也会形成自己稳定可积累的业务数据， 并逐渐形成自己的平台和业务。

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相对来说，有技术基础的人在工作 8 年以上仍然会保持自己的学习热情。

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研发只是修改一行代码，QA 或者测试那边就炸锅了。各种流程足以让研发头发都能掉好几根。

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每个方向都有很大的发展空间，级别也是很多，年薪也是从 20w 到 100w 以上都有。

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Elasticsearch 在搜索引擎数据库领域排名绝对第一，内核基于 Lucene 构建，支持全文搜索是职责所在，提供了丰富友好的 API。

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很多其它领域的从业者喜欢拿这个来作为它的缺陷，重申这不是 Elasticsearch 的本质缺陷，是产品设计定位如此。

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比如 MySQL，之前在这方面吃过不少亏，瞬间写入性能极差，根本无法满足要求。另一个问题是对外查询，如何能像应用系统一样提供性能极好的查询，

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对于开发工程师来说，满足日常需求开发无需掌握这些，但对于 Elasticsearch 技术负责人，就非常有必要了，面对各种应用需求，要能从架构思维去平衡，

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再后面发现有专门的数据库产品集成了 Geohash 算法，使用起来就更简单了。

Elasticsearch 集成很多算法，每种算法实现都有它的应用场景。

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项目实战的过程，就是一个挖坑填坑的过程，实战场景多了，解决的问题多了，自然就掌握得很好了。