业务需求：NOSQL，非关系型数据库{如何索引，如何排序}
客户端：
服务端：
【1】配置
【2】API
【3】XML
【4】为客户端提供服务
工程准备
【1】lib: 存储得依赖JAR包，包括:dom4j
【2】conf:保存各类配置文件
【3】data:数据目录，保存各个库、表、索引等记录。mydb：各个表得数据
功能划分：web工程、Java工程等不同项目划分标准
【4】包：mydb.server（本地服务）client（客户端）uild(解析)entityutilcore（核心业务）
part 1:XML得解析和配置
【1】服务开始---解析配置文件XML
-端口、
-数据路径、最大访问量、最小连接数、空闲连接数
【2】缓存解析得信息道本地
【3】提供服务：给客户端、API等{通过统一得接口访问}
【4】设计应用层协议{解析协议相关规则}
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协议的结构：所有的应用场景
【1】协议的分层：
【2】请求
-用户验证
-解析MYDBSQL
-DCL：建库，建表， {
-^creates+[database|table]s+……$
建库：create database 库名
建表：create table 库名：表名 字段1，字段2,…
}
-DML：修改数据（增，删，改）
1:新增数据 put 库名：表名 行名 字段名：值
2:修改数据:set 库名：表名 行名 字段名：值
3:删除数据 del 库名：表名 行名
【举例】 同时修改数据索引等相关操作。
-DQL：关系型数据库最大的瓶颈在于：查询性能--->索引（数据结构）--->算法模型{服务器，web只是一种表现}
查询数据（）
a.查询数据：scan 库名：表名 [行名/（行1，行2，….）]
b.查询数据：get 库名：表名 [【行名:】列名]
【举例】 同时，需要建立执行查询的计划。【执行计划】
C.优化查询性能：
【1】给数据加索引——用于寻找数据的一种“路标”【1.2】执行计划【有章法的安排接下来的查询工作】；
【2】通过缓存来提高查询效率（把数据临时放在内存或者其他地方）
--数据变化：对u赢得缓存失效
--经常修改（添加，修改，删除，表结构变动）的数据不适合放缓存
--数据量特别大的不适合放缓存
--结果不确定的，不适合放缓存
--怎么放缓存？
--KV格式保存查询数据
--如果当前的数据放在缓存当中，通过相同地查询语句以及当前的用户来判断是否需要使用缓存。
--当数据变动，缓存失效
【3】响应
-用户验证：分配ID
-SQL执行结果：
-DCL：0/1
-DML:number:1
-DQL:{行名，列名，字段值，时间戳}——JSON格式
建库
-通常来说：要针对于某个完整的功能，需要多个数据表，而把这些数据表整合起来的数据表的集合：库。
建表
-保存数据的最基本单元：表。
创建检索的索引
-对数据进行单元的划分，并且可以同时对数据的检索层次进行划分。——帮助快速检索数据。
-要实现数据检索，同时需要创建索引文件，索引文件可以帮助我们进一步提高检索效率。
所有的SQL都需要解析，需要一个统一的解析模块。
为什么要有统一的解析结果模型：序列化操作。
-分布式：架构，整个业务流程：写文档。
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数据一致性问题
【1】多用户访问同一个数据的时候
【2】多用户修改同一个数据的时候
【3】多用户操作同一批数据的时候
经验：边写边侧，保证有效代码！
--达到项目所想缩写的！
-设计接口，解析字符串！
excludes:
[1]getClass().getResource(fileName):当前调用类所在的同一路径下执行
[2]getClass().getClassLoader().getResource(fileName);表示只会在 根目录/查找该文件
应用案例：
【1】com.n包下有：A.java,b.xml
-A.getClass()
锁的分类：
- 公平锁/非公平锁
- 可重入锁
- 独享锁/共享锁
- 互斥锁/读写锁
- 乐观锁/悲观锁
- 分段锁
- 偏向锁/轻量级锁/重量级锁
- 自旋锁
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粘包和拆包：大批量数据读取，可能会出现该情况。
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SE部分要再整理一遍不熟悉的地方！
【控制时间，熟练度有了】--【再深入】
底层+封装【
---业务
】