将数据库表中数据存储在全局变量中，以便随时使用

将数据库表中数据存储在全局变量中的做法并不推荐，因为这样做存在一些问题和风险。下面是对这个问题的完善和全面的答案：

将数据库表中数据存储在全局变量中是一种不良的设计和实践方式。全局变量是指在程序中可以被任何函数或模块访问的变量，它们在整个应用程序的生命周期内都存在。然而，将数据库表中的数据存储在全局变量中会导致以下问题：

1. 数据一致性问题：全局变量的值在整个应用程序中是共享的，如果多个地方同时修改了全局变量的值，就会导致数据不一致的问题。特别是在多线程或分布式环境下，这种问题更加严重。
2. 内存占用问题：将数据库中的数据存储在全局变量中会占用大量的内存空间，特别是当数据量较大时。这会导致应用程序的内存占用过高，影响系统的性能和稳定性。
3. 安全性问题：全局变量中存储的数据容易被恶意篡改或泄露，从而导致安全漏洞。数据库通常提供了访问控制和加密等安全机制，而将数据存储在全局变量中会绕过这些机制，增加了数据泄露和被攻击的风险。

相反，推荐的做法是使用合适的数据访问和缓存机制来管理数据库中的数据。以下是一些常用的做法：

1. 数据库查询：根据需要，使用合适的查询语言（如SQL）和数据库操作接口（如JDBC、ORM框架）来从数据库中获取数据。这样可以保证数据的一致性和安全性，并且可以利用数据库的优化功能来提高查询性能。
2. 数据缓存：对于频繁读取但不经常变化的数据，可以使用缓存来提高访问速度。常见的缓存技术包括内存缓存（如Redis、Memcached）和分布式缓存（如Ehcache、Hazelcast）。通过将数据缓存在内存中，可以减少对数据库的访问，提高系统的响应速度和吞吐量。
3. 数据同步：对于需要频繁更新的数据，可以使用合适的同步机制来保持数据的一致性。例如，可以使用数据库的事务机制来保证多个操作的原子性和一致性，或者使用分布式锁来控制并发访问。
4. 数据库优化：针对具体的应用场景和性能需求，可以使用数据库的优化技术来提高查询和存储性能。例如，可以使用索引来加速查询，使用分区表来优化存储，使用数据库集群来提高可用性和扩展性。

综上所述，将数据库表中的数据存储在全局变量中是一种不推荐的做法。相反，应该使用合适的数据访问和缓存机制来管理数据库中的数据，以保证数据的一致性、安全性和性能。