Spring batch学习 持久化表结构详解(2)

#接上一篇 这一篇讲一下持久化需要表

batch_job_execution,

batch_job_execution_context,

batch_job_execution_params,

batch_job_execution_seq,

batch_job_instance,

batch_job_seq,

batch_step_execution,

batch_step_execution_context,

batch_step_execution_seq

_seq结尾的三张表，维护batch_job_instance、batch_job_execution、batch_step_execution的sequence id。

batch_job_instance表

JOB_INSTANCE_ID：JOB ID由batch_job_seq分配
VERSION：job版本号，同一个job执行多次时使用
JOB_NAME：job名称，与spring配置一致
JOB_KEY：对job参数的MD5编码，正因为有这个字段的存在，同一个job如果第一次运行成功，第二次再运行会抛出JobInstanceAlreadyCompleteException异常。

batch_job_execution_params表：记录每个job的参数
JOB_EXECUTION_ID 由batch_job_execution_seq分配
TYPE_CD  参数类型 对应jobParameters中的参数类型

KEY_NAME 参数key值

STRING_VAL 参数值

DATE_VAL 参数值

LONG_VAL 参数值

DOUBLE_VAL 参数值

IDENTIFYING 是否mD5 trueMD5

batch_job_execution与batch_step_execution表
JOB_EXECUTION_ID：sequence id
VERSION：版本
JOB_INSTANCE_ID：参照batch_job_instance中的JOB_INSTANCE_ID字段
CREATE_TIME
START_TIME
END_TIME
STATUS：job运行的状态
EXIT_CODE：退出码
EXIT_MESSAGE
LAST_UPDATED：最后一次更新时间
JOB_CONFIGURATION_LOCATION
batch_step_execution 另外有
COMMIT_COUNT：提交次数
READ_COUNT：读取item数
FILTER_COUNT：被过滤的item数
WRITE_COUNT：写入itemWriter的次数
READ_SKIP_COUNT
WRITE_SKIP_COUNT
PROCESS_SKIP_COUNT

batch_job_execution_context与batch_step_execution_context表
保存job和step运行中的中间数据， 下次运行时可以恢复
STEP_EXECUTION_ID：step id
SHORT_CONTEXT：json化的ExecutionContext，如
{
    "map": {
        "entry": {
            "string": "FlatFileItemReader.read.count",
            "int": 10
        }
    }
}
SERIALIZED_CONTEXT：被序列化之后的ExecutionContext

SERIALIZED_CONTEXT：被序列化之后的ExecutionContext

大概的表结构如上。