⑴ Java程序員應該掌握哪些技術點
想要成為一名優秀的Java程序員，不能像無頭蒼蠅一樣亂轉，一些關鍵技術的掌握是非常重要的，比如說分享的這九點：
一、熟練的使用Java語言進行面向對象程序設計，有良好的編程習慣，熟悉常用的JavaAPI，包括集合框架、多線程（並發編程）、I/O（NIO）、Socket、JDBC、XML、反射等。
二、熟悉基於JSP和Servlet的JavaWeb開發，對Servlet和JSP的工作原理和生命周期有深入了解，熟練的使用JSTL和EL編寫無腳本動態頁面，有使用監聽器、過濾器等Web組件以及MVC架構模式進行JavaWeb項目開發的經驗。
三、對Spring的IoC容器和AOP原理有深入了解，熟練的運用Spring框架管理各種Web組件及其依賴關系，熟練的使用Spring進行事務、日誌、安全性等的管理，有使用SpringMVC作為表示層技術以及使用Spring提供的持久化支持進行Web項目開發的經驗，熟悉Spring對其他框架的整合。
四、熟練的使用Hibernate、MyBatis等ORM框架，熟悉Hibernate和MyBatis的核心API，對Hibernate的關聯映射、繼承映射、組件映射、緩存機制、事務管理以及性能調優等有深入的理解。
五、熟練的使用HTML、CSS和JavaScript進行Web前端開發，熟悉jQuery和Bootstrap，對Ajax技術在Web項目中的應用有深入理解，有使用前端MVC框架（AngularJS）和JavaScript模板引擎（HandleBars）進行項目開發的經驗。
六、熟悉常用的關系型資料庫產品（Mysql、Oracle），熟練的使用SQL和PL/SQL進行資料庫編程。
七、熟悉面向對象的設計原則，對GoF設計模式和企業應用架構模式有深入的了解和實際開發的相關經驗，熟練的使用UML進行面向對象的分析和設計，有TDD（測試驅動開發）和DDD（領域驅動設計）的經驗。
八、熟悉Apache、NginX、Tomcat、WildFly、Weblogic等Web伺服器和應用伺服器的使用，熟悉多種伺服器整合、集群和負載均衡的配置。
九、熟練的使用產品原型工具Axure，熟練的使用設計建模工具PowerDesigner和EnterpriseArchitect，熟練的使用Java開發環境Eclipse和IntelliJ，熟練的使用前端開發環境WebStorm，熟練的使用軟體版本控制工具SVN和Git，熟練的使用項目構建和管理工具Maven和Gradle。
以上！
⑵ SQL語句執行過程詳解
SQL語句執行過程詳解
一條sql，plsql的執行到底是怎樣執行的呢？
一、SQL語句執行原理：
第一步:客戶端把語句發給伺服器端執行當我們在客戶端執行 select 語句時,客戶端會把這條 SQL 語句發送給伺服器端,讓伺服器端的
進程來處理這語句。也就是說,Oracle 客戶端是不會做任何的操作,他的主要任務就是把客戶端產生
的一些 SQL 語句發送給伺服器端。雖然在客戶端也有一個資料庫進程,但是,這個進程的作用跟伺服器
上的進程作用事不相同的。伺服器上的資料庫進程才會對SQL 語句進行相關的處理。不過,有個問題需
要說明,就是客戶端的進程跟伺服器的進程是一一對應的。也就是說,在客戶端連接上伺服器後,在客戶
端與伺服器端都會形成一個進程,客戶端上的我們叫做客戶端進程;而伺服器上的我們叫做伺服器進程。
第二步:語句解析
當客戶端把 SQL 語句傳送到伺服器後,伺服器進程會對該語句進行解析。同理,這個解析的工作,
也是在伺服器端所進行的。雖然這只是一個解析的動作,但是,其會做很多「小動作」。
1. 查詢高速緩存(library cache)。伺服器進程在接到客戶端傳送過來的 SQL 語句時,不
會直接去資料庫查詢。而是會先在資料庫的高速緩存中去查找,是否存在相同語句的執行計劃。如果在
數據高速緩存中,則伺服器進程就會直接執行這個 SQL 語句,省去後續的工作。所以,採用高速數據緩
存的話,可以提高 SQL 語句的查詢效率。一方面是從內存中讀取數據要比從硬碟中的數據文件中讀取
數據效率要高,另一方面,也是因為這個語句解析的原因。
不過這里要注意一點,這個數據緩存跟有些客戶端軟體的數據緩存是兩碼事。有些客戶端軟體為了
提高查詢效率,會在應用軟體的客戶端設置數據緩存。由於這些數據緩存的存在,可以提高客戶端應用軟
件的查詢效率。但是,若其他人在伺服器進行了相關的修改,由於應用軟體數據緩存的存在,導致修改的
數據不能及時反映到客戶端上。從這也可以看出,應用軟體的數據緩存跟資料庫伺服器的高速數據緩存
不是一碼事。
2. 語句合法性檢查(data dict cache)。當在高速緩存中找不到對應的 SQL 語句時,則服
務器進程就會開始檢查這條語句的合法性。這里主要是對 SQL 語句的語法進行檢查,看看其是否合乎
語法規則。如果伺服器進程認為這條 SQL 語句不符合語法規則的時候,就會把這個錯誤信息,反饋給客
戶端。在這個語法檢查的過程中,不會對 SQL 語句中所包含的表名、列名等等進行 SQL 他只是語法
上的檢查。
3. 語言含義檢查(data dict cache)。若 SQL 語句符合語法上的定義的話,則伺服器進程
接下去會對語句中的欄位、表等內容進行檢查。看看這些欄位、表是否在資料庫中。如果表名與列名不
准確的話,則資料庫會就會反饋錯誤信息給客戶端。所以,有時候我們寫 select 語句的時候,若語法
與表名或者列名同時寫錯的話,則系統是先提示說語法錯誤,等到語法完全正確後,再提示說列名或表名
錯誤。
4. 獲得對象解析鎖(control structer)。當語法、語義都正確後,系統就會對我們需要查詢
的對象加鎖。這主要是為了保障數據的一致性,防止我們在查詢的過程中,其他用戶對這個對象的結構發
生改變。
5. 數據訪問許可權的核對(data dict cache)。當語法、語義通過檢查之後,客戶端還不一定
能夠取得數據。伺服器進程還會檢查,你所連接的用戶是否有這個數據訪問的許可權。若你連接上伺服器
的用戶不具有數據訪問許可權的話,則客戶端就不能夠取得這些數據。有時候我們查詢數據的時候,辛辛苦
苦地把 SQL 語句寫好、編譯通過,但是,最後系統返回個 「沒有許可權訪問數據」的錯誤信息,讓我們氣
半死。這在前端應用軟體開發調試的過程中,可能會碰到。所以,要注意這個問題,資料庫伺服器進程先
檢查語法與語義,然後才會檢查訪問許可權。
6. 確定最佳執行計劃 ?。當語句與語法都沒有問題,許可權也匹配的話,伺服器進程還是不會直接對
資料庫文件進行查詢。伺服器進程會根據一定的規則,對這條語句進行優化。不過要注意,這個優化是有
限的。一般在應用軟體開發的過程中,需要對資料庫的 sql 語言進行優化,這個優化的作用要大大地大
於伺服器進程的自我優化。所以,一般在應用軟體開發的時候,資料庫的優化是少不了的。當伺服器進程
的優化器確定這條查詢語句的最佳執行計劃後,就會將這條 SQL 語句與執行計劃保存到數據高速緩存
(library cache)。如此的話,等以後還有這個查詢時,就會省略以上的語法、語義與許可權檢查的步驟,
而直接執行 SQL 語句,提高 SQL 語句處理效率。
第三步:語句執行
語句解析只是對 SQL 語句的語法進行解析,以確保伺服器能夠知道這條語句到底表達的是什麼意
思。等到語句解析完成之後,資料庫伺服器進程才會真正的執行這條 SQL 語句。這個語句執行也分兩
種情況。
一是若被選擇行所在的數據塊已經被讀取到數據緩沖區的話,則伺服器進程會直接把這個數據傳遞
給客戶端,而不是從資料庫文件中去查詢數據。
若數據不在緩沖區中,則伺服器進程將從資料庫文件中查詢相關數據,並把這些數據放入到數據緩沖
區中(buffer cache)。
第四步:提取數據
當語句執行完成之後,查詢到的數據還是在伺服器進程中,還沒有被傳送到客戶端的用戶進程。所以,
在伺服器端的進程中,有一個專門負責數據提取的一段代碼。他的作用就是把查詢到的數據結果返回給
用戶端進程,從而完成整個查詢動作。從這整個查詢處理過程中,我們在資料庫開發或者應用軟體開發過
程中,需要注意以下幾點:
一是要了解資料庫緩存跟應用軟體緩存是兩碼事情。資料庫緩存只有在資料庫伺服器端才存在,在
客戶端是不存在的。只有如此,才能夠保證資料庫緩存中的內容跟資料庫文件的內容一致。才能夠根據
相關的規則,防止數據臟讀、錯讀的發生。而應用軟體所涉及的數據緩存,由於跟資料庫緩存不是一碼事
情,所以,應用軟體的數據緩存雖然可以提高數據的查詢效率,但是,卻打破了數據一致性的要求,有時候
會發生臟讀、錯讀等情況的發生。所以,有時候,在應用軟體上有專門一個功能,用來在必要的時候清除
數據緩存。不過,這個數據緩存的清除,也只是清除本機上的數據緩存,或者說,只是清除這個應用程序
的數據緩存,而不會清除資料庫的數據緩存。
二是絕大部分 SQL 語句都是按照這個處理過程處理的。我們 DBA 或者基於 Oracle 資料庫的
開發人員了解這些語句的處理過程,對於我們進行涉及到 SQL 語句的開發與調試,是非常有幫助的。有
時候,掌握這些處理原則,可以減少我們排錯的時間。特別要注意,資料庫是把數據查詢許可權的審查放在
語法語義的後面進行檢查的。所以,有時會若光用資料庫的許可權控制原則,可能還不能滿足應用軟體許可權
控制的需要。此時,就需要應用軟體的前台設置,實現許可權管理的要求。而且,有時應用資料庫的許可權管
理,也有點顯得繁瑣,會增加伺服器處理的工作量。因此,對於記錄、欄位等的查詢許可權控制,大部分程
序涉及人員喜歡在應用程序中實現,而不是在資料庫上實現。
DBCC DROPCLEANBUFFERS
從緩沖池中刪除所有清除緩沖區。
DBCC FREEPROCCACHE
從過程緩存中刪除所有元素。
DBCC FREESYSTEMCACHE
從所有緩存中釋放所有未使用的緩存條目
SQL語句中的函數、關鍵字、排序等執行順序:
1. FROM 子句返回初始結果集。
2. WHERE 子句排除不滿足搜索條件的行。
3. GROUP BY 子句將選定的行收集到 GROUP BY 子句中各個唯一值的組中。
4. 選擇列表中指定的聚合函數可以計算各組的匯總值。
5. 此外,HAVING 子句排除不滿足搜索條件的行。
6. 計算所有的表達式;
7. 使用 order by 對結果集進行排序。
8. 查找你要搜索的欄位。
二、SQL語句執行完整過程：
1.用戶進程提交一個 sql 語句:
update temp set a=a*2，給伺服器進程。
2.伺服器進程從用戶進程把信息接收到後,在 PGA 中就要此進程分配所需內存,存儲相關的信息,如在會
話內存存儲相關的登錄信息等。
3.伺服器進程把這個 sql 語句的字元轉化為 ASCII 等效數字碼,接著這個 ASCII 碼被傳遞給一個
HASH 函數,並返回一個 hash 值,然後伺服器進程將到shared pool 中的 library cache 中去查找是否存在相
同的 hash 值,如果存在,伺服器進程將使用這條語句已高速緩存在 SHARED POOL 的library cache 中的已
分析過的版本來執行。
4.如果不存在,伺服器進程將在 CGA 中,配合 UGA 內容對 sql,進行語法分析,首先檢查語法的正確性,接
著對語句中涉及的表,索引,視圖等對象進行解析,並對照數據字典檢查這些對象的名稱以及相關結構，並根據
ORACLE 選用的優化模式以及數據字典中是否存在相應對象的統計數據和是否使用了存儲大綱來生成一個
執行計劃或從存儲大綱中選用一個執行計劃,然後再用數據字典核對此用戶對相應對象的執行許可權,最後生成
一個編譯代碼。
5.ORACLE 將這條 sql 語句的本身實際文本、HASH 值、編譯代碼、與此語名相關聯的任何統計數據
和該語句的執行計劃緩存在 SHARED POOL 的 library cache中。伺服器進程通過 SHARED POOL 鎖存
器(shared pool latch)來申請可以向哪些共享 PL/SQL 區中緩存這此內容,也就是說被SHARED POOL 鎖存
器鎖定的 PL/SQL 區中的塊不可被覆蓋,因為這些塊可能被其它進程所使用。
6.在 SQL 分析階段將用到 LIBRARY
CACHE,從數據字典中核對表、視圖等結構的時候,需要將數據
字典從磁碟讀入 LIBRARY
CACHE,因此,在讀入之前也要使用LIBRARY
CACHE 鎖存器(library cache
pin,library cache lock)來申請用於緩存數據字典。 到現在為止,這個 sql 語句已經被編譯成可執行的代碼了,
但還不知道要操作哪些數據,所以伺服器進程還要為這個 sql 准備預處理數據。
7.首先伺服器進程要判斷所需數據是否在 db buffer 存在,如果存在且可用,則直接獲取該數據,同時根據
LRU 演算法增加其訪問計數;如果 buffer 不存在所需數據,則要從數據文件上讀取首先伺服器進程將在表頭部
請求 TM 鎖(保證此事務執行過程其他用戶不能修改表的結構),如果成功加 TM 鎖,再請求一些行級鎖(TX
鎖),如果 TM、TX 鎖都成功加鎖,那麼才開始從數據文件讀數據,在讀數據之前,要先為讀取的文件准備好
buffer 空間。伺服器進程需要掃面 LRU list 尋找 free db buffer,掃描的過程中,伺服器進程會把發現的所有
已經被修改過的 db buffer 注冊到 dirty list 中, 這些 dirty buffer 會通過 dbwr 的觸發條件,隨後會被寫出到
數據文件,找到了足夠的空閑 buffer,就可以把請求的數據行所在的數據塊放入到 db buffer 的空閑區域或者
覆蓋已經被擠出 LRU list 的非臟數據塊緩沖區,並排列在 LRU list 的頭部,也就是在數據塊放入 DB
BUFFER 之前也是要先申請 db buffer 中的鎖存器,成功加鎖後,才能讀數據到 db buffer。
8.記日誌 現在數據已經被讀入到 db buffer 了,現在伺服器進程將該語句所影響的並被讀
入 db buffer 中的這些行數據的 rowid 及要更新的原值和新值及 scn 等信息從 PGA 逐條的寫入 redo log
buffer 中。在寫入 redo log buffer 之前也要事先請求 redo log buffer 的鎖存器,成功加鎖後才開始寫入,當
寫入達到 redo log buffer 大小的三分之一或寫入量達到 1M 或超過三秒後或發生檢查點時或者 dbwr 之前
發生,都會觸發 lgwr 進程把 redo log buffer 的數據寫入磁碟上的 redo file 文件中(這個時候會產生log file
sync 等待事件)
已經被寫入 redofile 的 redo log buffer 所持有的鎖存器會被釋放,並可被後來的寫入信息覆蓋,
redo log buffer是循環使用的。Redo file 也是循環使用的,當一個 redo file 寫滿後,lgwr 進程會自動切換到
下一 redo file(這個時候可能出現 log fileswitch(checkpoint complete)等待事件)。如果是歸檔模式,歸檔進
程還要將前一個寫滿的 redo file 文件的內容寫到歸檔日誌文件中(這個時候可能出現 log file
switch(archiving needed)。
9.為事務建立回滾段 在完成本事務所有相關的 redo log buffer 之後,伺服器進程開始改寫這個 db buffer
的塊頭部事務列表並寫入 scn,然後 包含這個塊的頭部事務列表及 scn 信息的數據副本放入回滾段中,將
這時回滾段中的信息稱為數據塊的「前映像「,這個」前映像「用於以後的回滾、恢復和一致性讀。(回滾段可以
存儲在專門的回滾表空間中,這個表空間由一個或多個物理文件組成,並專用於回滾表空間,回滾段也可在其它
表空間中的數據文件中開辟。
10.本事務修改數據塊 准備工作都已經做好了,現在可以改寫 db buffer 塊的數據內容了,並在塊的頭部寫
入回滾段的地址。
11.放入 dirty list 如果一個行數據多次 update 而未 commit,則在回滾段中將會有多個「前映像「,除了第
一個」前映像「含有 scn 信息外,其他每個「前映像「的頭部都有 scn 信息和「前前映像」回滾段地址。一個
update 只對應一個 scn,然後伺服器進程將在 dirty list 中建立一
條指向此 db buffer 塊的指針(方便 dbwr 進程可以找到 dirty list 的 db buffer 數據塊並寫入數據文件中)。
接著伺服器進程會從數據文件中繼續讀入第二個數據塊,重復前一數據塊的動作,數據塊的讀入、記日誌、建
立回滾段、修改數據塊、放入 dirty list。當 dirty queue 的長度達到閥值(一般是 25%),伺服器進程將通知
dbwr 把臟數據寫出,就是釋放 db buffer 上的鎖存器,騰出更多的 free db buffer。前面一直都是在說明
oracle 一次讀一個數據塊,其實 oracle 可以一次讀入多個數據塊(db_file_multiblock_read_count 來設置一
次讀入塊的個數)
說明:
在預處理的數據已經緩存在 db buffer 或剛剛被從數據文件讀入到 db buffer 中,就要根據 sql 語句
的類型來決定接下來如何操作。
1>如果是 select 語句,則要查看 db buffer 塊的頭部是否有事務,如果有事務,則從回滾段中讀取數據;如
果沒有事務,則比較 select 的 scn 和 db buffer 塊頭部的 scn,如果前者小於後者,仍然要從回滾段中讀取數據;
如果前者大於後者,說明這是一非臟緩存,可以直接讀取這個 db buffer 塊的中內容。
2>如果是 DML 操作,則即使在 db buffer 中找到一個沒有事務,而且 SCN 比自己小的非臟
緩存數據塊,伺服器進程仍然要到表的頭部對這條記錄申請加鎖,加鎖成功才能進行後續動作,如果不成功,則要
等待前面的進程解鎖後才能進行動作(這個時候阻塞是 tx 鎖阻塞)。
用戶 commit 或 rollback 到現在為止,數據已經在 db buffer 或數據文件中修改完
成,但是否要永久寫到數文件中,要由用戶來決定 commit(保存更改到數據文件) rollback 撤銷數據的更改)。
1.用戶執行 commit 命令
只有當 sql 語句所影響的所有行所在的最後一個塊被讀入 db buffer 並且重做信息被寫入 redo log
buffer(僅指日誌緩沖區,而不包括日誌文件)之後,用戶才可以發去 commit 命令,commit 觸發 lgwr 進程,但不
強制立即 dbwr來釋放所有相應 db buffer 塊的鎖(也就是no-force-at-commit,即提交不強制寫),也就是說有
可能雖然已經 commit 了,但在隨後的一段時間內 dbwr 還在寫這條 sql 語句所涉及的數據塊。表頭部的行鎖
並不在 commit 之後立即釋放,而是要等 dbwr 進程完成之後才釋放,這就可能會出現一個用戶請求另一用戶
已經 commit 的資源不成功的現象。
A .從 Commit 和 dbwr 進程結束之間的時間很短,如果恰巧在 commit 之後,dbwr 未結束之前斷電,因為
commit 之後的數據已經屬於數據文件的內容,但這部分文件沒有完全寫入到數據文件中。所以需要前滾。由
於 commit 已經觸發 lgwr,這些所有未來得及寫入數據文件的更改會在實例重啟後,由 smon 進程根據重做日
志文件來前滾,完成之前 commit 未完成的工作(即把更改寫入數據文件)。
B.如果未 commit 就斷電了,因為數據已經在 db buffer 更改了,沒有 commit,說明這部分數據不屬於數
據文件,由於 dbwr 之前觸發 lgwr 也就是只要數據更改,(肯定要先有 log) 所有 DBWR,在數據文件上的修改
都會被先一步記入重做日誌文件,實例重啟後,SMON 進程再根據重做日誌文件來回滾。
其實 smon 的前滾回滾是根據檢查點來完成的,當一個全部檢查點發生的時候,首先讓 LGWR 進程將
redo log buffer 中的所有緩沖(包含未提交的重做信息)寫入重做日誌文件,然後讓 dbwr 進程將 db buffer 已
提交的緩沖寫入數據文件(不強制寫未提交的)。然後更新控制文件和數據文件頭部的 SCN,表明當前資料庫
是一致的,在相鄰的兩個檢查點之間有很多事務,有提交和未提交的。
像前面的前滾回滾比較完整的說法是如下的說明:
A.發生檢查點之前斷電,並且當時有一個未提交的改變正在進行,實例重啟之後,SMON 進程將從上一個
檢查點開始核對這個檢查點之後記錄在重做日誌文件中已提交的和未提交改變,因為
dbwr 之前會觸發 lgwr,所以 dbwr 對數據文件的修改一定會被先記錄在重做日誌文件中。因此,斷電前被
DBWN 寫進數據文件的改變將通過重做日誌文件中的記錄進行還原,叫做回滾,
B. 如果斷電時有一個已提交,但 dbwr 動作還沒有完全完成的改變存在,因為已經提交,提交會觸發 lgwr
進程,所以不管 dbwr 動作是否已完成,該語句將要影響的行及其產生的結果一定已經記錄在重做日誌文件中
了,則實例重啟後,SMON 進程根據重做日誌文件進行前滾.
實例失敗後用於恢復的時間由兩個檢查點之間的間隔大小來決定,可以通個四個參數設置檢查點執行的頻
率:
Log_checkpoint_interval:
決定兩個檢查點之間寫入重做日誌文件的系統物理塊(redo blocks)
的大小,默認值是 0,無限制。
log_checkpoint_timeout:
兩 個 檢 查 點 之 間 的 時 間 長 度（秒）默 認 值 1800s。
fast_start_io_target:
決定了用於恢復時需要處理的塊的多少,默認值是 0,無限制。
fast_start_mttr_target:
直接決定了用於恢復的時間的長短,默認值是 0,無限制(SMON 進程執行的前滾
和回滾與用戶的回滾是不同的,SMON 是根據重做日誌文件進行前滾或回滾,而用戶的回滾一定是根據回滾段
的內容進行回滾的。
在這里要說一下回滾段存儲的數據,假如是 delete 操作,則回滾段將會記錄整個行的數據,假如是 update,
則回滾段只記錄被修改了的欄位的變化前的數據(前映像),也就是沒有被修改的欄位是不會被記錄的,假如是
insert,則回滾段只記錄插入記錄的 rowid。 這樣假如事務提交,那回滾段中簡單標記該事務已經提交;假如是
回退,則如果操作是 delete,回退的時候把回滾段中數據重新寫回數據塊,操作如果是 update,則把變化前數據
修改回去,操作如果是 insert,則根據記錄的 rowid 把該記錄刪除。
2.如果用戶 rollback。
則伺服器進程會根據數據文件塊和 DB BUFFER 中塊的頭部的事務列表和 SCN 以及回滾段地址找到
回滾段中相應的修改前的副本,並且用這些原值來還原當前數據文件中已修改但未提交的改變。如果有多個
「前映像」,伺服器進程會在一個「前映像」的頭部找到「前前映像」的回滾段地址,一直找到同一事務下的最早的
一個「前映像」為止。一旦發出了 COMMIT,用戶就不能rollback,這使得 COMMIT 後 DBWR 進程還沒有
全部完成的後續動作得到了保障。到現在為例一個事務已經結束了。
說明:
TM 鎖:
符合 lock 機制的,用於保護對象的定義不被修改。 TX 鎖:
這個鎖代表一個事務,是行
級鎖,用數據塊頭、數據記錄頭的一些欄位表示,也是符合 lock 機制,有 resource structure、lock
structure、enqueue 演算法。
⑶ 優雅的實現前端回顯字典枚舉值
Hello 大家好，這里是Anyin。
在我們日常的開發工作當中，肯定會遇到類似狀態、類型等欄位需要以中文的形式返回給前端。例如，在資料庫中性別是存儲man、woman，而在前端界面顯示要求是顯示成男、女。
在實現以上需求會有以下幾種方式
1.業務代碼或者get方法中轉義，即在業務代碼通過判斷然後轉換成對應的中文或者在返回的實體類中get方法中判斷返回對應的中文
2.所有的字典值入庫，通過資料庫left join 實現中文意思查詢，返回的時候添加一個中文的欄位
3.在spring mvc 返回的時候通過序列化轉換，但是需要在返回的實體類添加對應的註解元數據信息
4.前端拉取所有的字典類型和對應的值，在頁面渲染的時候自行處理，會在前端緩存暴露所有的字典數據
在以上4個方法中，第3種方式會比較合適，因為它會統一處理所有的字典值，並且屏蔽對業務代碼的影響，同時在安全性也有一定的保證。
在實現代碼之前，我們梳理下思路。
1.在spring mvc 把實體類序列化的時候我們進行一頓操作
2.以對象的形式返回對應的字典信息，並且欄位名不變，例如： status 欄位，實體類是一個 String 類型，返回前端的時候變為一個對象: status : { code: "enable", text: "啟用" }
3.通過自定義註解來指定是某個類型的字典值
4.通過 @JsonSerialize 註解指定自定義序列化器
根據以上思路，我們可以在 @JsonSerialize 註解上看到一個 using 的屬性，它指定了一個 Class<? extends JsonSerializer 的類型。
所以，我們可以自己定義一個序列化器繼承 JsonSerializer 類。
serialize 方法的 value 參數，就是我們需要轉為字典對象的code值。但是我們還缺少一樣信息，這個code值是屬於那個類型的字典，是屬於 sex 還是 status 類型的字典？
所以，這個類還要實現 ContextualSerializer 介面，從 BeanProperty 屬性中獲取對應的註解。
完整的 StringAsDictSerializer 類的代碼如下：
接著再新增一個自定義註解
這個自定義註解的 type 欄位即表示字典的類型，一般情況下資料庫的字典欄位在代碼都會有一個對應的枚舉類。
最後我們定義下需要返回給前端的字典對象
接下來，我們來測試下我們的代碼。在 controller 返回的實體類中，我們添加上對應的註解配置，如下：
使用postman返回結果：
以上，我們實現了字典枚舉值的前端字典回顯，你學廢了嗎？
相關源碼地址 Anyin Cloud[1]
[1] Anyin Cloud: https://gitee.com/anyin/anyin-cloud
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⑸ 前端如何將數據生成字典類型
數據字典是整個資料庫環境的重要組成部分，是資料庫環境管理的有力工具，在資料庫的生命周期內起著重要作用。數據字典的用途是多方面的，它是一個管理有關資料庫設計、實現、運行和擴充階段的各種信息的工具。
數據字典（Data dictionary,縮寫為 DD） 是存放資料庫各級模式結構的描述，也是訪問資料庫的介面。
歸納起來，數據字典的功能包括以下幾方面：
①描述資料庫系統的所有對象，如屬性、實體、記錄類型、數據項、 用戶標識、口令、物理文件名及其位置、文件組織方法等；
②描述資料庫系統各種對象之間的交叉聯系，如哪個用戶使用哪個子模式，哪個記錄分配在哪個區域，存貯在哪個物理設備上；
③登記所有對象在不同場合、不同視圖中的名稱對照表；
④描述模式、子模式和物理模式的改動情況。
代碼是代表客觀存在的實體或屬性的符號（如數字、字母或它們的組合）。在信息系統中，代碼是人和機器的共同語言，是便於進行信息分類、校對、統計和檢索的關鍵，是資料庫規范化、標准化的依據。代碼設計是實現一個信息系統的前提條件，其目的是要設計出一套為系統各部分所公用的優化代碼系統。代碼設計
代碼設計是編制數據字典開始的，編碼對象為數據存儲中所包含的數據元素與數據結構。代碼設計的結果是形成代碼字典，作為系統設計與編程的標准。
現行系統中，已經存在著一套代碼系統，但是，這種代碼不一定適合計算機處理，而且往往不科學、不統一，為此應對本系統使用的代碼進行調查研究和統一規劃，以便進行重新設計或修訂，其中對重要代碼的設計應依據國家有關編碼標准。
代碼設計是一項重要的工作。如果代碼設計不合適，小修改將會引起程序的變化，大修改則會引起文件的重新建立。故一定要進行全面的考慮和仔細的推敲、修改，逐步優化，最後確定，切忌草率行事。
是代碼的基本分類，在實際設計中，可以根據需要進行選擇，或將不同的類型組合起來使用。
詞語代碼的分類一般以結構為准，所謂的代碼結構是指代碼內部各個符號或符號組之間的關系。就目前情況看，詞語的代碼結構類型有十種以上，但在地質上常用的有五種，即特徵組合結構、順序結構、助記結構、分類結構和混合結構。其代碼的種類也相應地分為特徵組合碼、順序碼、助記碼、分類碼和混合碼五種。
按照這種設計思路設計你的數據字典，就是很標準的數據點啦！
注意事項
資料庫系統是一個復雜的系統，其中所包含的信息除了用戶數據外，還有很多非用戶數據信息。例如，模式和子模式的內容、文件間的聯系、數據項的長度、類型、用戶標識符、口令、索引等等。這些非用戶數據是整個資料庫系統的情報系統，如果沒有它們或它們遭到了破壞，則整個系統將陷入癱瘓狀態，即使資料庫本身完好無損，也將無濟於事。為了使資料庫的設計、實現、運行、維護、擴充有一個共同遵循的標准和依據，並且也為了保證資料庫的共享性、安全性、完整性、一致性、有效性、可恢復性以及可擴充性，人們在資料庫中設置了數據字典，來集中保存這些信息。由於數據字典是描述資料庫中各數據屬性與組成的數據集合，因此有人把它看做是關於資料庫的資料庫。
數據字典的作用是：
①管理系統數據資源——數據字典提供了管理和收集數據的方法；
②實現數據標准化——在資料庫中，數據的名稱、格式和涵義等在不同的場合下容易混淆，數據字典提供使之標准化的工具，它可以給這些內容予以統一的名稱、格式和涵義；
③使系統的描述文體化——所有和系統有關的描述，都可以對數據字典中的信息進行查詢、插入、刪除和修改；
④作為設計的工具——由於數據字典中存放著與資料庫有關的各種信息和原始資料，就為資料庫設計提供了有力的工具；
⑤為資料庫提供存取控制和管理——資料庫在接受每一個對資料庫的存取請求時，都要檢查用戶標識、口令、子模式、模式和物理模式等。所以從某種意義上講，數據字典控制了資料庫的運行；
⑥供資料庫管理員(DBA)進行各種查詢，以便了解系統性能、空間使用狀況和各種統計信息，及時掌握資料庫的動態。所以數據字典是 DBA 觀察資料庫的眼晴和窗口。
⑹ 初學前端的人如何高效學習數據字典
數據字典 是 資料庫的內容，而資料庫主要又是後端內容。你初學前端的，重點不在 數據字典，而應該在SQL，在查詢，在視圖，在 界面。
你把你要做的系統對應的後端資料庫 的 數據字典 拷貝一份 即可。列印也行，隨用隨翻閱。