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软件行业的技术更新换代比较快，从事软件相关工作的人要时刻关注新技术的诞生和发展，以求紧跟技术潮流。那么究竟我们应该怎样对待这种现状呢？本文给出了一些见解。 对于日新月异的新技术，你是什么态度？ 遇到新技术我会去了解，但不会把很大的精力放在这些技术（如：NoSQL，Node.js，等）。这些技术尚不成熟，只需要跟得住就可以了。技术十年以上可能是一个门槛。有人说技术更新换代很快，我一点儿都不觉得是这样想。虽然有不成熟的技术不断地涌出，但是成熟的技术，比如Unix，40多年，C，40多年，C++，30多年，TCP/IP，20多年，Java也有将近20年了……，所以，如果你着眼成熟的技术，其实并不多。 我的观点是——要了解技术就一定需要了解整个计算机的技术历史发展和进化路线。因为，你要朝着球运动的轨迹去，而不是朝着球的位置去，要知道球的运动轨迹，你就需要知道它历史上是怎么跑的。 如果要捋一个技术的脉络，70年代Unix的出现，是软件发展方面的一个里程碑，那个时期的C语言，也是语言方面的里程碑。（当时）所有的项目都在Unix/C上，全世界人都在用这两样东西写软件。Linux跟随的是Unix, Windows下的开发也是 C/C++。这时候出现的C++很自然就被大家接受了，企业级的系统很自然就会迁移到这上面，C++虽然接过了C的接力棒，但是它的问题是它没有一个企业方面的架构，而且太随意了，否则也不会有今天的Java。C++和C非常接近，它只不过是C的一个扩展，长年没有一个企业架构的框架。而Java在被发明后，被IBM把企业架构这部分的需求接了过来，J2EE的出现让C/C++捉襟见肘了，在语言进化上，还有Python/Ruby，后面还有了.NET，但可惜的是这只局限在Windows平台上。这些就是企业级软件方面语言层面就是C - C++ - Java这条主干，操作系统是Unix - Linux/Windows这条主干，软件开发中需要了解的网络知识就是Ethernet - IP - TCP/UDP 这条主干。另外一条脉络就是互联网方面的（HTML/CSS/JS/LAMP…）。我是一个有技术忧虑症的人，这几条软件开发的主线一定不能放弃。 另外，从架构上来说，我们可以看到： 从单机的年代，到C/S架构（界面，业务逻辑，数据SQL都在Client上，只有数据库服库在S上）； 再到B/S结构（用浏览器来充当Client，但是传统的ASP/PHP/JSP/Perl/CGI这样的编程也都把界面，业务逻辑，和SQL都放在一起），但是B/S已经把这些东西放到了Web Server上； 再到后来的中间件，把业务逻辑再抽出一层，放到一个叫App Server上，经典的三层结构； 然后再到分布式结构，业务层分布式，数据层分布式； 再到今天的云架构——全部移到服务器。 我们可以看到技术的变迁都一直再把东西往后端移，前端只剩一个浏览器或是一个手机。通过这个你可以看到整个技术发展的趋势。所以，如果你了解了这些变迁，了解了这些变迁过程“不断填坑”的过程，你将会对技术有很强的把握。 另外，我听到有很多人说，一些技术不适用，一些技术太学院派，但对我来说，无论是应用还是学术，我都会看，知识不愁多。何必搞应用的和搞学术的分开阵营，都是知识，学就好了。 技术的发展要根植于历史，而不是未来。不要和我描述这个技术的未来会多么美好（InfoQ 的 ArchSummit大会上有一个微软来的人把Node.js说得跟仙女一样，然后给了一个Hello World），我承认你用一些新的技术可以实现很多花哨的东西。但是，我认为技术都是承前的，只有承前的才会常青。所以说“某某（技术）要火”这样的话是没有意义的，等它火了、应用多了，规模大了，再说。有些人说：“不学C/C++也是没有问题的”，我对此的回应是：如果连技术主干都可以不学的话，还有什么其他的好学呢？这些是计算机发展的根、脉络、祖师爷，这样的东西怎么可以不学呢？ 另外，我们要去了解整个计算机文化，我觉得计算机文化源起于Unix/C这条线上（注意，我说的是文化不是技术）。 可是在应用环境中，对新技术的需求是很高的，你觉得在教育领域计算机科学的侧重应该是什么样的？ 学校教的大部分都是知识密集型的技术，但是社会上的企业大部分都是劳动密集型的。什么是劳动密集型的企业呢？麦当劳炸薯条就是劳动密集型的工作，用不到学校教授的那些知识。如果有一天你不炸薯条了，而要去做更大更专业的东西，学校里的知识就会派上用场。有人说一个语言、一个技术，能解决问题能用就行了，我不这样认为。我觉得你应该至少要知道这些演变和进化的过程。而如果你要解决一些业务和技术难题，就需要抓住某种技术很深入地学习，当成艺术一样来学习。 软件开发的三重门：第一重门是业务功能，在这重门里，的确是会编程就可以了；第二重门是业务性能，在这一重门里，技术的基础就很管用了，比如：操作系统的文件管理，进程调度，内存管理，网络的七层模型，TCP/UDP的协议，语言用法、编译和类库的实现，数据结构，算法等等就非常关键了；第三重门是业务智能，在这一重门里，你会发现很多东西都很学院派了，比如，搜索算法，推荐算法，预测，统计，机器学习，图像识别，分布式架构和算法，等等，你需要读很多计算机学院派的论文。 总之，这主要看你职业生涯的背景了，如果你整天被当作劳动力来使用，你用到的技术就比较浅，比较实用，但是如果你做一些知识密集型的工作，你就需要用心来搞搞研究，就会发现你需要理论上的知识。比如说，我之前做过的跨国库存调配，需要知道最短路径的算法，而我现在在亚马逊做的库存预测系统，数据挖掘的那些东西都需要很强的数学建模、算法、数据挖掘的功底。 我觉得真正的高手都来自知识密集型的学院派。他们更强的是，可以把那些理论的基础知识应用到现在的业务上来。但很可惜，我们国内今天的教育并没有很好地把那些学院派的理论知识和现实的业务问题很好地接合起来。比如说一些哈希表或二叉树的数据结构，如果我们的学校在讲述这些知识的时候能够接合实际的业务问题，效果会非常不错，如：设计一个IP地址和地理位置的查询系统，设计一个分布式的NoSQL的数据库，或是设计一个地理位置的检索应用等等。在学习操作系统的时候，如果老师可以带学生做一个手机或嵌入式操作系统，或是研究一下Unix System V或是Linux的源码的话，会更有意思。在学习网络知识的时候，能带学生重点学一下以太网和TCP/IP的特性，并调优，如果能做一个网络上的pub/sub的消息系统或是做一个像Nginx一样的web server，那会更好。如果在学图形学的过程中能带领学生实践一个作图工具或是一个游戏引擎，那会更有意思。 总之，我们的教育和现实脱节太严重了，教的东西无论是在技术还是在实践上都严重落后和脱节，没有通过实际的业务或技术问题来教学生那些理论知识，这是一个失败。 那么，现在做一个软件开发者是否更加困难了？ 我觉得倒不是。做一个软件开发者更简单了。因为现在互联网很发达，你可以找到很多共享的知识——相对于我那个时候。第一，知识你容易查到，然后社区很多，文章、分享的人也越来越多。我们那个时候没有的。上网一查，什么都没有。都得去自己琢磨，自己去调查。所以我觉得相比我们那个时候更容易了。第二，工具变多了。现在的工具比那个时候好用多了。我们那个时候就是一天到晚在vi里面，连个自动提示都没有，连个版本库管理都没有。不光工具变多，框架也多了，各种各样的编程框架。我们那时候都是生写。写JavaScript，生写，连个jQuery都没有。没有这些辅助性的、让你提高生产力的东西。J2EE那时候也没有。而且整个（开发环境）都很不成熟。一个服务器的最高配置就1GB的情况下，一个WebSphere起来就占了900多MB——这还能跑什么应用？所以只能去用最基础的系统。所以我觉得现在，无论是环境，还是开发的过程，都更规范了。以前我做开发的时候就是，什么都不懂就上了，瞎搞，没有什么开发规范，没有人理你，反正你搞得好就搞好，搞不好就搞不好了，全靠自己，包括做测试维护等等。我觉得现在的软件开发就很好，你一上去，就有好的工具，有好的知识库，有好的社区，有好的开发框架，还有好的流程，方法，甚至还有人帮你做测试，还有人告诉你应该怎么做。幸福得很。现在好多人还说这个不好那个不好，开发难什么的。其实容易多了。 但是，有个东西我觉得是现在的软件开发者比我们那时候变得更难的。就是，你享福了以后，人就变懒，变娇气了。对很多东西的抱怨就开始多了。我们那个时候哪有什么好抱怨的？没啥好抱怨的，有活就干，有东西学就赶快学。现在呢，学个什么东西还挑挑拣拣的，抱怨这个语言太扯，那个IDE不好，这个框架太差，版本管理工具太扯，等等。这就好像以前我没东西吃，只有个糠吃，要是有面包有馒头，我就觉得非常非常好了。现在是，好吃的东西多了我们还学会挑食了，这也不好用，那也不好用。 根本就不是技术变难了，环境变差了，是程序员变娇气了。所以软件开发变难，归根结底还是程序员们自己变娇气了。 你如何在进度压力下，享受技术带来的快乐？ 中国人中庸的思想，入世和出世，每天的工作就是入世。举个例子，我十年前在上海的时候，给交通银行做项目的时候，每周休息一天，早九点到晚十点，每天工作12个小时，这样的工作持续了一整年，没有节假日，项目上的技术也没什么意思。当时我晚上十点回到住处，还想学一些C++/Java和Unix/Windows的技术，于是就看书到晚上11:30，每天如此，一年下来学到很多东西，时间没有荒废，心里就很开心。我觉得当时是快乐的，因为有成长的感觉是快乐的。 现在的我，工作、写博客、养孩子，事情其实更多。我早上7:30起床，会浏览一下国外的新闻，hacker news, tech church, reddit, highavailability之类的站点，9点上班。晚上6、7点钟下班，开始带孩子。十点钟孩子睡了觉，我会开始重新细读一下这一天都发生了些什么事情。这个时间也有可能会用来看书。学习的过程（我）是不喜欢被打断的，所以从十点到十二点，家人都睡了，这正是我连续学习的好时间。可能从晚上11:30开始，我会做点笔记或者写博客。我现在对酷壳文章的质量要求比较高一些，所以大概积累一个星期的时间才可以生成一篇文章。每天我大概都在一两点钟才会睡觉。没办法，我有技术焦虑症。但是觉得这样的生活很充实，也很踏实。 另外，任何一门技术玩深了，都是很有意思的。有些人形成了一个价值取向，“我只做什么，绝不做什么”。前段时间有一个刚来亚马逊的工程师，他原来做的是数据挖掘推荐系统，原来的公司重组要让他做前端，他不肯就离职了，他说他不想做前端。我觉得，前端后端都是编程，Javascript是编程，C++也是编程。编程不在于你用什么语言去coding，而是你组织程序、设计软件的能力，只要你上升到脑力劳动上来，用什么都一样，技术无贵贱。你可以不喜欢那个技术，但是还是要了解了解，也没有必要完全不用，完全抛弃。Javascript啊——只要能被Javascript实现的，未来总有一天会被Javascript所取代。 回到问题，怎么才能享受到快乐呢？ 第一，入世和出世要分开，不要让世俗的东西打扰到你的内心世界，你的情绪不应该为别人所控，也不应该被世俗所污染，活得真实，活得真实你才会快乐。
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块存储和文件存储。
1、块存储
以下列出的两种存储方式都是块存储类型：
1） DAS（Direct Attach STorage）：是直接连接于主机服务器的一种储存方式，每一台主机服务器有独立的储存设备，每台主机服务器的储存设备无法互通，需要跨主机存取资料时，必须经过相对复杂的设定，若主机服务器分属不同的操作系统，要存取彼此的资料，更是复杂，有些系统甚至不能存取。通常用在单一网络环境下且数据交换量不大，性能要求不高的环境下，可以说是一种应用较为早的技术实现。
2）SAN（Storage Area Network）：是一种用高速（光纤）网络联接专业主机服务器的一种储存方式，此系统会位于主机群的后端，它使用高速I/O 联结方式， 如 SCSI, ESCON 及 Fibre- Channels。一般而言，SAN应用在对网络速度要求高、对数据的可靠性和安全性要求高、对数据共享的性能要求高的应用环境中，特点是代价高，性能好。例如电信、银行的大数据量关键应用。它采用SCSI 块I/O的命令集，通过在磁盘或FC（Fiber Channel）级的数据访问提供高性能的随机I/O和数据吞吐率，它具有高带宽、低延迟的优势，在高性能计算中占有一席之地，但是由于SAN系统的价格较高，且可扩展性较差，已不能满足成千上万个CPU规模的系统。
2、文件存储
通常，NAS产品都是文件级存储。 NAS（Network Attached Storage）：是一套网络储存设备，通常是直接连在网络上并提供资料存取服务，一套 NAS 储存设备就如同一个提供数据文件服务的系统，特点是性价比高。例如教育、政府、企业等数据存储应用。
它采用NFS或CIFS命令集访问数据，以文件为传输协议，通过TCP/IP实现网络化存储，可扩展性好、价格便宜、用户易管理，如目前在集群计算中应用较多的NFS文件系统，但由于NAS的协议开销高、带宽低、延迟大，不利于在高性能集群中应用。
下面，我们对DAS、NAS、SAN三种技术进行比较和分析：
表格 1 三种技术的比较
如大家所知道的，Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。
那么，这几种索引有什么功能和性能上的不同呢？
FULLTEXT
即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引，要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。
全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前，这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的，可见，在数据量较大时是极其的耗时的，如果没有异步IO处理，进程将被挟持，很浪费时间，当然这里不对异步IO作进一步讲解，想了解的童鞋，自行谷哥。
全文索引的使用方法并不复杂：
创建ALTER TABLE table ADD INDEX `FULLINDEX` USING FULLTEXT(`cname1`[,cname2…]);
使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE );
其中， MODE为搜寻方式（IN BOOLEAN MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE ，IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION）。
关于这三种搜寻方式，愚安在这里也不多做交代，简单地说，就是，布尔模式，允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求，如+表示一定要有，-表示一定没有，*表示通用匹配符，是不是想起了正则，类似吧；自然语言模式，就是简单的单词匹配；含表达式的自然语言模式，就是先用自然语言模式处理，对返回的结果，再进行表达式匹配。
对搜索引擎稍微有点了解的同学，肯定知道分词这个概念，FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中，大部分为字母文字，分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显，中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢？这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft，有了它，就可以对中文进行分词，想了解的同学请移步Mysqlcft，当然还有其他的分词插件可以使用。
HASH
Hash这个词，可以说，自打我们开始码的那一天起，就开始不停地见到和使用到了。其实，hash就是一种（key=value）形式的键值对，如数学中的函数映射，允许多个key对应相同的value，但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性，hash很适合做索引，为某一列或几列建立hash索引，就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值，对应一行或几行数据（这里在概念上和函数映射有区别，不要混淆）。在java语言中，每个类都有自己的hashcode()方法，没有显示定义的都继承自object类，该方法使得每一个对象都是唯一的，在进行对象间equal比较，和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种，足可以保证hash码的唯一性，例如在MongoDB中，每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID（包含时间戳，主机散列值，进程PID，和自增ID）也是一种hash的表现。额，我好像扯远了-_-!
由于hash索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢？
在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章：来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别
（1）Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"="查询，不能使用范围查询。
由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样。
（2）Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。
由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值，而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样，所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算；
（3）Hash 索引不能利用部分索引键查询。
对于组合索引，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
（4）Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。
前面已经知道，Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后，将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中，由于不同索引键存在相同 Hash 值，所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数，也无法从 Hash 索引中直接完成查询，还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较，并得到相应的结果。
（5）Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。
对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。
愚安我稍作补充，讲一下HASH索引的过程，顺便解释下上面的第4,5条：
当我们为某一列或某几列建立hash索引时（目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引），会在硬盘上生成类似如下的文件：
hash值 存储地址
1db54bc745a1 77#45b5
4bca452157d4 76#4556,77#45cc…
…
hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来，磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址（也有可能是其他存储地址，其实MEMORY会将hash表导入内存）。
这样，当我们进行WHERE age = 18 时，会将18通过相同的算法计算出一个hash值==在hash表中找到对应的储存地址==根据存储地址取得数据。
所以，每次查询时都要遍历hash表，直到找到对应的hash值，如（4），数据量大了之后，hash表也会变得庞大起来，性能下降，遍历耗时增加，如（5）。
BTREE
BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中，相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新，反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番，不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样，每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。
BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同
在 Innodb里，有两种形态：一是primary key形态，其leaf node里存放的是数据，而且不仅存放了索引键的数据，还存放了其他字段的数据。二是secondary index，其leaf node和普通的BTREE差不多，只是还存放了指向主键的信息.
而在MyISAM里，主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里，leaf node里存放的不是主键的信息，而是指向数据文件里的对应数据行的信息.
RTREE
RTREE在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。
相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找.
各种索引的使用情况
（1）对于BTREE这种Mysql默认的索引类型，具有普遍的适用性
（2）由于FULLTEXT对中文支持不是很好，在没有插件的情况下，最好不要使用。其实，一些小的博客应用，只需要在数据采集时，为其建立关键字列表，通过关键字索引，也是一个不错的方法，至少愚安我是经常这么做的。
（3）对于一些搜索引擎级别的应用来说，FULLTEXT同样不是一个好的处理方法，Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的，而且效率不是很高，即便是使用了中文分词插件，对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题，Apache的Lucene或许是你的选择。
（4）正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势，所以hash索引很适合做缓存（内存数据库）。如mysql数据库的内存版本Memsql，使用量很广泛的缓存工具Mencached，NoSql数据库redis等，都使用了hash索引这种形式。当然，不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。
（5）至于RTREE，愚安我至今还没有使用过，它具体怎么样，我就不知道了。有RTREE使用经历的同学，到时可以交流下！
一、B树的起源
B树，最早是由德国计算机科学家Rudolf Bayer等人于1972年在论文 《Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes》提出的，不过我去看了看原文，发现作者也没有解释为什么就叫B-trees了，所以把B树的B，简单地解释为Balanced或者Binary都不是特别严谨，也许作者就是取其名字Bayer的首字母命名的也说不定啊……
二、B树长啥样
还是直接看图比较清楚，图中所示，B树事实上是一种平衡的多叉查找树，也就是说最多可以开m个叉（m=2），我们称之为m阶b树，为了体现本博客的良心之处，不同于其他地方都能看到2阶B树，这里特意画了一棵5阶B树 。
总的来说，m阶B树满足以下条件：
每个节点至多可以拥有m棵子树
根节点，只有至少有2个节点（要么极端情况，就是一棵树就一个根节点，单细胞生物，即是根，也是叶，也是树)
非根非叶的节点至少有的Ceil(m/2)个子树(Ceil表示向上取整，图中5阶B树，每个节点至少有3个子树，也就是至少有3个叉)
非叶节点中的信息包括[n,A0,K1,A1,K2,A2,…,Kn,An]，，其中n表示该节点中保存的关键字个数，K为关键字且KiKi+1，A为指向子树根节点的指针
从根到叶子的每一条路径都有相同的长度，也就是说，叶子节在相同的层，并且这些节点不带信息，实际上这些节点就表示找不到指定的值，也就是指向这些节点的指针为空
B树的查询过程和二叉排序树比较类似，从根节点依次比较每个结点，因为每个节点中的关键字和左右子树都是有序的，所以只要比较节点中的关键字，或者沿着指针就能很快地找到指定的关键字，如果查找失败，则会返回叶子节点，即空指针
例如查询图中字母表中的K
从根节点P开始，K的位置在P之前，进入左侧指针
左子树中，依次比较C、F、J、M，发现K在J和M之间
沿着J和M之间的指针，继续访问子树，并依次进行比较，发现第一个关键字K即为指定查找的值
三、Plus版——B+树
作为B树的加强版，B+树与B树的差异在于：
有n棵子树的节点含有n个关键字（也有认为是n-1个关键字）
所有的叶子节点包含了全部的关键字，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子节点本身根据关键字自小而大顺序连接
非叶子节点可以看成索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中的最大（或最小）关键字
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B+树的查找过程，与B树类似，只不过查找时，如果在非叶子节点上的关键字等于给定值，并不终止，而是继续沿着指针直到叶子节点位置。因此在B+树，不管查找成功与否，每次查找都是走了一条从根到叶子节点的路径
1.先找到 存储 外键约束或者所有约束信息的表或者数据字典 假设为user_re表
2.然后再DESC 查看他有那些字段
3.再找里面相应的字段
a.约束所在表(假设字段为fk_table)
b.外键的话应该有
c.表的字段(fk_col)参照表(ref_table)和参照表的字段(ref_table.col)
这些信息肯定都有了
然后按你的要求就是
select ref_table from user_re
where fk_table = 'T1' and fk_col = 'AAA' and ref_table.col = 'AAA';
那么得到的ref_table列就是你所要找的表了！~
你自己要做的就是去查找相应的数据字典，而且可能信息存在几个表中，那么可能还设计到表的连接。
