计算机毕业设计springboot+vue基于大数据的老人疾病预测

本项目为基于springboot+vue的基于大数据的老人疾病预测开发课程设计（附源码）基于springboot+vue的基于大数据的老人疾病预测实现基于springboot+vue的基于大数据的老人疾病预测研究与实现基于springboot+vue的基于大数据的老人疾病预测开发 (项目源码+数据库+源代码讲解)java项目:基于大数据的老人疾病预测基于springboot+vue实现基于大数据的老人疾病预测。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在当前信息化社会中，基于大数据的老人疾病预测作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨基于大数据的老人疾病预测的设计与开发过程，以提升Web应用程序的效率和用户体验。首先，我们将介绍基于大数据的老人疾病预测的背景及意义，阐述它在现代互联网环境中的定位。接着，详细阐述技术选型，包括Java、Servlet和JSP等关键技术在基于大数据的老人疾病预测中的应用。然后，深入研究基于大数据的老人疾病预测的系统架构与模块划分，展示其高效运行的基础。最后，通过实际操作和性能测试，验证基于大数据的老人疾病预测的稳定性和可扩展性，为同类项目的开发提供参考。此研究不仅锻炼了我们的技术实践能力，也为基于大数据的老人疾病预测在未来的广泛应用奠定了理论基础。

基于大数据的老人疾病预测系统架构图/系统设计图

基于大数据的老人疾病预测技术框架

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server）模式常被视为与C/S架构（Client/Server）相对的体系。这种架构的核心特征在于，用户通过Web浏览器来交互式地访问和处理服务器上的数据。B/S架构在当前时代得以广泛应用，主要归因于其独特的优势。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便捷的开发环境，降低了客户端的维护成本。用户仅需具备基本的网络浏览器，即可访问系统，无需高配置的个人计算机。此外，当用户基数庞大时，这种架构能显著节省用户的硬件投入。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全层面具有一定的保障。用户无论身处何地，只要有互联网连接，都能随时随地获取所需信息，增强了资源的可访问性。在用户体验方面，人们已习惯于使用浏览器浏览各种内容，若需安装专门的软件才能访问特定信息，可能会引起用户的抵触情绪，影响信任感。因此，综合考虑易用性、成本效益和安全性，B/S架构仍然是许多系统设计的理想选择，尤其是对于本设计项目而言。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其独特的优点，如轻量级、高效能，成为了备受欢迎的选择。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL以其小巧的体积和快速的运行效率脱颖而出。尤其重要的是，它契合实际的租赁环境需求，具备低成本和开源的优势，这正是我们将其作为主要技术栈的决定性因素。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和资深Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源遍布全球，无论英文教程还是中文指南，都能提供充足的支持。它全面兼容Spring生态系统，使得各类Spring项目能轻松迁移，无缝整合。一个显著的特点是其内建的Servlet容器，这允许应用程序无需打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，开发者能够在运行时实时监控项目状态，精确识别并定位问题，从而提高问题解决效率，确保程序的稳定性和可靠性。

Vue框架

Vue.js是一个旨在构建用户界面与单页应用（SPA）的渐进式JavaScript框架。它提倡逐步实施，既能无缝融入现有项目，又能承载大型前端应用的构建。核心库专注于视图层，特性包括简单易学的数据绑定、组件系统和客户端路由，这些都促进了高效的应用程序开发。Vue.js允许开发者通过组件化方法将界面分解为独立且可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和可维护性。其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区支持，使得新手能迅速掌握并投入开发。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持传统的桌面应用开发，还特别适用于构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基石。Java的核心特性在于其变量操作，这些变量本质上是对内存空间的数据表示，进而在处理内存的同时，间接增强了对计算机安全的防护，使得由Java编写的程序更具有抵抗病毒的能力，从而提升程序的稳定性和持久性。此外，Java具备动态执行的特性，允许程序员对预定义的类进行扩展和重写，这极大地丰富了其功能集。开发者可以封装一系列功能模块，当其他项目需要这些功能时，可以直接引入并调用相关方法，实现了代码的高效复用。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的组织结构、可维护性和可扩展性。该模式将程序划分为三个关键部分，以实现不同职责的明确划分。Model（模型）专注于应用程序的数据结构和业务逻辑，独立于用户界面，负责数据的管理及业务处理。View（视图）构成了用户与应用交互的界面，它展示由模型提供的数据，并允许用户发起操作。多种形态的视图，如GUI、网页或文本界面，皆可体现这一角色。Controller（控制器）作为应用程序的中心协调者，接收用户输入，进而调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求。这种分离关注点的策略显著提高了代码的可维护性。

基于大数据的老人疾病预测项目-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

基于大数据的老人疾病预测数据库表设计

用户表 (laoren_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT(11)	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，基于大数据的老人疾病预测系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于大数据的老人疾病预测系统安全登录
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于基于大数据的老人疾病预测系统通讯
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入基于大数据的老人疾病预测的时间
LAST_LOGIN	DATETIME	最后登录时间，记录用户最近一次登录基于大数据的老人疾病预测的时间

日志表 (laoren_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT(11)	日志ID，主键
USER_ID	INT(11)	关联用户ID，外键引用laoren_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户在基于大数据的老人疾病预测系统中的操作描述
TIMESTAMP	DATETIME	操作时间，记录用户在基于大数据的老人疾病预测系统执行动作的时间戳
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址，便于基于大数据的老人疾病预测系统追踪

管理员表 (laoren_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT(11)	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，基于大数据的老人疾病预测系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码，用于基于大数据的老人疾病预测系统后台管理登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于基于大数据的老人疾病预测系统内部通讯

核心信息表 (laoren_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT(11)	核心信息ID，主键
KEY	VARCHAR(50)	信息键，标识基于大数据的老人疾病预测系统中的特定信息项
VALUE	TEXT	信息值，存储基于大数据的老人疾病预测系统的核心配置或状态信息
DESCRIPTION	VARCHAR(255)	信息描述，解释该键在基于大数据的老人疾病预测系统中的作用和意义

基于大数据的老人疾病预测系统类图

基于大数据的老人疾病预测前后台

基于大数据的老人疾病预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于大数据的老人疾病预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于大数据的老人疾病预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于大数据的老人疾病预测测试用例

1. 登录功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC1.1	用户名和密码验证	正确的基于大数据的老人疾病预测用户名和密码	登录成功，显示用户个人信息页面	登录成功	Pass
TC1.2	错误的用户名	错误的基于大数据的老人疾病预测用户名，正确密码	登录失败，提示用户名错误	登录失败	Pass
TC1.3	错误的密码	正确的基于大数据的老人疾病预测用户名，错误密码	登录失败，提示密码错误	登录失败	Pass

2. 数据添加功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC2.1	添加新信息	完整且有效的基于大数据的老人疾病预测信息	新信息成功添加，显示成功消息	信息添加成功	Pass
TC2.2	缺失必填字段	未填写关键字段的基于大数据的老人疾病预测信息	提示缺失信息，添加失败	提示错误，未添加	Pass

3. 数据查询功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC3.1	搜索特定信息	存在的基于大数据的老人疾病预测ID	显示与ID匹配的基于大数据的老人疾病预测详细信息	显示正确信息	Pass
TC3.2	搜索不存在的信息	不存在的基于大数据的老人疾病预测ID	提示找不到相关信息	提示找不到	Pass

4. 数据修改功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC4.1	修改已有信息	存在的基于大数据的老人疾病预测ID和更新信息	信息更新成功，显示成功消息	更新成功	Pass
TC4.2	修改不存在的信息	不存在的基于大数据的老人疾病预测ID和更新信息	提示无法找到基于大数据的老人疾病预测，更新失败	提示找不到	Pass

5. 数据删除功能

测试编号	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果
TC5.1	删除信息	存在的基于大数据的老人疾病预测ID	信息删除成功，显示成功消息	信息删除成功	Pass
TC5.2	删除不存在的信息	不存在的基于大数据的老人疾病预测ID	提示无法找到基于大数据的老人疾病预测，删除失败	提示找不到	Pass

基于大数据的老人疾病预测部分代码实现