SpringMVC+Mybatis+Mysql实现的中医养生个性化推荐代码(项目源码+数据库+源代码讲解)

本项目为基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的中医养生个性化推荐开发基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的中医养生个性化推荐(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的中医养生个性化推荐研究与实现（附源码）基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的中医养生个性化推荐实现（附源码）基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的中医养生个性化推荐开发基于SpringMVC+Mybatis+Mysql的中医养生个性化推荐开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会飞速发展的今天，中医养生个性化推荐作为JavaWeb技术的创新应用，已逐渐成为业界关注的焦点。本论文以“基于JavaWeb的中医养生个性化推荐系统设计与实现”为题，旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的中医养生个性化推荐平台。首先，我们将概述中医养生个性化推荐的背景及重要性，接着深入研究JavaWeb的相关技术和架构，随后详细描述系统设计过程，包括需求分析、数据库设计和功能模块实现。最后，通过实际操作和性能测试，验证中医养生个性化推荐系统的可行性和优越性，以此为同类项目的开发提供参考和借鉴。

中医养生个性化推荐系统架构图/系统设计图

中医养生个性化推荐技术框架

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。它以其轻量级架构、高效性能以及对复杂查询的良好支持，被誉为速度较快的数据库解决方案之一。尤为值得一提的是，MySQL在实际的租赁场景中表现得相当适用，尤其是对于成本敏感和需要开源解决方案的项目。相较于Oracle和DB2等其他高端数据库，MySQL以较低的运营成本和开放源码的优势，成为了许多毕业设计项目的首选。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语种，其独特性在于能胜任桌面应用程序和Web应用程序的开发。它以Java为基础的后端处理技术在当前信息技术领域占据重要地位。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是数据存储的抽象，通过操作内存来执行任务，这种机制间接增强了对病毒的防御能力，从而提升由Java编写的软件的稳定性和安全性。此外，Java具备动态运行的特性，允许开发者对预设的类进行扩展和重定义，这极大地丰富了其功能集。开发者甚至可以封装功能模块，供其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相应方法，极大地提高了代码的可重用性和开发效率。

B/S架构

在计算机系统设计中，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）是对传统C/S架构的补充与演变。其核心特点在于利用Web浏览器作为客户端，与服务器进行交互。这种架构在现代社会得以广泛应用，主要原因在于其多方面的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它减少了对客户端的依赖，用户只需拥有能够上网的浏览器即可使用，从而降低了对客户端计算机硬件配置的要求，为用户节省了大量的成本。其次，由于所有数据存储在服务器端，数据安全得到了有效保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需的信息和资源。此外，考虑到用户的使用习惯，人们更倾向于使用熟悉的浏览器浏览信息，而无需安装额外软件，这不仅提升了用户体验，也增强了用户的信任感。因此，在考虑了效率、成本和用户接受度等因素后，B/S架构成为满足当前设计需求的理想选择。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建应用程序的软件设计策略，旨在优化代码结构和职责划分。该模式通过将应用划分为三个关键部分，提升了代码的可管理性、可维护性和可扩展性。模型（Model）专注于数据的结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的存储、获取和处理。视图（View）是用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并允许用户进行操作，其形态可多样化，如GUI、网页或命令行界面。控制器（Controller）作为协调者，接收用户的输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而有效地解耦了数据处理、用户交互和界面显示，增强了代码的可读性和可维护性。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是Java EE领域广泛应用的主流开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在这一架构中，Spring担当核心角色，它如同胶水般整合各个组件，管理bean的实例化与生命周期，实现著名的依赖注入（DI）原则。SpringMVC作为请求处理机制，由DispatcherServlet协调，确保用户请求能准确路由至对应的Controller并执行相应逻辑。MyBatis则对基础的JDBC进行了高级封装，使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL指令与实体类的Mapper接口绑定，实现了数据访问的映射功能。

中医养生个性化推荐项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

中医养生个性化推荐数据库表设计

1. gexinghua_USER - 用户表

字段名	数据类型	描述
user_id	INT	主键，用户ID，自增长
username	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识中医养生个性化推荐中的用户
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于中医养生个性化推荐登录验证
email	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于中医养生个性化推荐找回密码或发送通知
create_time	TIMESTAMP	用户创建时间，记录用户在中医养生个性化推荐中的注册时间
last_login_time	TIMESTAMP	最后一次登录时间，记录用户最近一次在中医养生个性化推荐上的登录时间

2. gexinghua_LOG - 操作日志表

字段名	数据类型	描述
log_id	INT	主键，日志ID，自增长
user_id	INT	外键，引用gexinghua_USER.user_id，记录操作用户
operation	VARCHAR(100)	操作描述，详细说明在中医养生个性化推荐上执行的动作
ip_address	VARCHAR(45)	记录操作时的IP地址，用于中医养生个性化推荐日志追踪和安全分析
create_time	TIMESTAMP	日志创建时间，记录该操作在中医养生个性化推荐中的发生时间

3. gexinghua_ADMIN - 管理员表

字段名	数据类型	描述
admin_id	INT	主键，管理员ID，自增长
username	VARCHAR(50)	管理员用户名，用于中医养生个性化推荐后台登录
password	VARCHAR(100)	加密后的密码，管理员在中医养生个性化推荐后台的身份验证密码
email	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于中医养生个性化推荐重要通知或找回密码
create_time	TIMESTAMP	管理员账号创建时间，记录在中医养生个性化推荐系统中的添加时间

4. gexinghua_CORE_INFO - 核心信息表

字段名	数据类型	描述
info_id	INT	主键，核心信息ID，自增长
key	VARCHAR(50)	关键字，标识中医养生个性化推荐中的特定核心信息，如"system_name", "version"等
value	TEXT	关联的关键字的值，如中医养生个性化推荐名称或版本号等
update_time	TIMESTAMP	信息更新时间，记录中医养生个性化推荐核心信息在系统中的最近修改时间

中医养生个性化推荐系统类图

中医养生个性化推荐前后台

中医养生个性化推荐前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

中医养生个性化推荐后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

中医养生个性化推荐测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

中医养生个性化推荐测试用例

一、测试目标

验证中医养生个性化推荐管理系统的功能、性能和稳定性，确保其满足用户需求和预期。

二、测试环境

硬件 : 标准PC配置
软件 : Java 1.8+, Tomcat 9.x, MySQL 5.7+
浏览器 : Chrome 80+, Firefox 75+

三、测试类别

编号	测试类型	测试项	预期结果
TC001	功能测试	用户登录	成功登录并跳转至主页面
TC002		注册新用户	新用户信息存储并反馈成功信息
TC003		中医养生个性化推荐添加	中医养生个性化推荐信息保存并显示在列表中
TC004		中医养生个性化推荐编辑	更新的中医养生个性化推荐信息保存并显示
TC005	性能测试	处理并发请求	系统响应时间小于2秒，无错误
TC006	安全性测试	未授权访问	未登录用户无法访问中医养生个性化推荐详情
TC007	兼容性测试	浏览器兼容	在不同浏览器上正常运行

四、测试步骤与预期结果

对于每个测试用例，详细描述测试步骤和预期的结果。例如，对于 TC001 ：

打开浏览器，输入系统URL。
输入用户名和密码，点击“登录”按钮。
预期：若输入正确，应跳转至主页面；否则，显示错误提示。

五、测试总结与建议

记录测试过程中发现的问题，提出改进意见，确保中医养生个性化推荐管理系统的质量和用户体验。

中医养生个性化推荐部分代码实现