在Java大数据开发任务当中，数据存储是非常关键的一环，涉及到分布式文件系统、分布式数据库，数据库是后端系统当中支持数据存储的重要组件。今天我们就来聊聊Java大数据，数据库开发从入门到精通，应该如何去一步步掌握。
作为Java开发者，在编程开发过程中，有相当大的一部分代码逻辑，是需要与数据库不断进行交互的。尤其大数据开发，涉及到数据存储阶段，更需要对数据库开发的部分有清晰的认知和了解。
通常来说，我们可以将数据库方面的学习，分为四个阶段：基础阶段、框架阶段、调优阶段以及架构阶段。
Java数据库基础阶段Java数据库基础阶段，首先接触到的，往往是JDBC（Java Data Base Connectivity）。在Java当中，JDBC是访问数据库的最基础的工具，封装了和数据库交互繁琐的协议。
掌握JDBC的正确使用是第一步，同时也建议掌握一些典型场景下JDBC的使用技巧。比如说在大数据存取场景下，按照正常步骤读取，可能会出现OOM（Out of memory）的异常，这时候就需要用到“游标”技术，通过多次读取结果集的方式完成海量数据的读取，减少异常发生的现象。
经历过基础阶段的学习，大家也都基本掌握了如何在Java程序中访问数据库，而进入到框架阶段，就需要重点去攻克代码可维护性、可重用性、可扩展性以及可读性等方面的问题。
到了这个阶段，就需要提到设计模式了。所谓框架，其实就是将设计模式的思想固化成应用程序中的整体结构类以及对象的关系，这样有助于开发者的效率提升，专注于解决业务逻辑，保证代码的高质量。
比如说市场主流非常受欢迎的MyBatis，通过MyBatis搭建一个基于数据库的Java应用程序，是非常便捷高效的。
作为后端主要的持久化组件，数据库的请求处理能力和响应时间很大程度上，决定着整个应用程序的整体性能，所以Java数据库性能调优就成为非常关键的一部分。
Java数据库性能调优，通常包括几个方面：数据库访问优化、SQL优化以及死锁的处理与解决。
数据库访问优化：主要是连接池的使用与调优，连接池可以避免连接反复创建和销毁造成的性能开销，大幅提高数据的访问性能，同时还能限制数据库连接数，避免系统过载。
SQL调优：主要是针对SQL语句进行优化，包括SQL语句是否走索引，索引选择是否高效等。SQL调优的处理，掌握基本的排查方式很重要。
死锁的处理与解决：SQL语句的执行会涉及到对不同对象的加锁，多条SQL语句并发执行就会衍生死锁的问题。解决这方面的问题，掌握基本的排查工具，了解尽可能多的不同SQL语句的数据库加锁方式是非常关键的。
从普通的开发者，到资深的开发者，架构是不可避免的一道门槛。架构阶段，需要开发者站在全局的角度，考虑数据库的可用性、可靠性、扩展性等各方面的问题。
目前主流的数据库高可用解决方案很多，包括主从数据同步技术、MHA、DRBD、Galera、NDB等，不同的方式各有利弊，需要根据不同的场景来决定，这也是架构师需要具备的能力。
在Java大数据开发这条路上，数据库始终是需要掌握的重点，并且还需要结合业务场景，基于分布式架构去考量，所以基础一定要扎实，多实践多提升，才是硬道理。
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