为什么Spring Batch从MASTER而不是从用户定义的Schema读取元数据表？

Spring Batch从MASTER而不是从用户定义的Schema读取元数据表的原因是为了保持元数据表的独立性和一致性。

首先，元数据表是Spring Batch用于跟踪和管理批处理作业的重要组成部分。它包含了作业的状态、步骤的执行情况、读取和写入的数据等信息。通过将元数据表存储在一个独立的MASTER Schema中，可以确保这些关键信息的安全性和可靠性。

其次，将元数据表存储在MASTER Schema中可以使其与用户定义的Schema相互独立。用户定义的Schema可能包含了其他业务数据表，而将元数据表与这些业务数据表分开可以避免对用户数据的干扰和冲突。这样一来，即使用户在自己的Schema中进行了表结构的修改或删除，元数据表仍然可以保持不变，确保批处理作业的正常运行。

此外，通过将元数据表集中存储在MASTER Schema中，可以方便地进行管理和维护。管理员可以更容易地监控和调整元数据表的性能、备份和恢复数据，而不需要考虑用户定义的Schema的复杂性和变化。

最后，Spring Batch提供了一些与元数据表相关的配置选项，以便根据实际需求进行定制。例如，可以通过配置指定不同的表前缀、表名后缀等来避免与用户定义的Schema中的表名冲突。这样可以确保元数据表的命名规范和一致性，提高系统的可维护性和可扩展性。

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