batch_job_instance表     joninstance  = jobname+jobparameters
                          第一次运行会产生jobinstance和jobExcution 
                          每次执行都生成jobExcution 在同一时刻只能有一个jobExcution执行jobinstance                           

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  值来自org.springframework.batch.core.BatchStatus

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":

        }

    }

}

SERIALIZED_CONTEXT：被序列化之后的ExecutionContext