SpringBoot实现的基于大数据的停车数据分析开发与实现

本项目为基于SpringBoot的基于大数据的停车数据分析开发课程设计基于SpringBoot的基于大数据的停车数据分析实现【源码+数据库+开题报告】web大作业_基于SpringBoot的基于大数据的停车数据分析研究与实现基于SpringBoot的基于大数据的停车数据分析毕设项目: 基于大数据的停车数据分析基于SpringBoot的基于大数据的停车数据分析设计。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，基于大数据的停车数据分析作为一款基于JavaWeb技术的创新应用，其开发与实现显得尤为重要。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于大数据的停车数据分析系统。首先，我们将阐述基于大数据的停车数据分析的背景及意义，分析市场需求；其次，深入研究JavaWeb框架，如Spring Boot和Hibernate，为基于大数据的停车数据分析的开发奠定技术基础；再者，详细设计基于大数据的停车数据分析的架构，包括前端界面和后端逻辑；最后，通过测试验证基于大数据的停车数据分析的功能性能，提出可能的优化策略。此研究旨在为JavaWeb领域的应用开发提供新的视角和实践参考。

基于大数据的停车数据分析系统架构图/系统设计图

基于大数据的停车数据分析技术框架

Vue框架

Vue.js，作为一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。它的设计理念是无缝融入现有项目，既可用于小规模的功能增强，也可支持构建复杂的全栈前端应用。核心库专注于视图层，学习曲线平缓，且具备便捷的数据绑定、组件系统和客户端路由功能。Vue.js倡导组件化开发，允许开发者将界面分解为独立、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维护性。得益于其详尽的文档和活跃的社区，Vue.js为新手提供了友好的入门体验。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心特征在于用户通过网络浏览器与服务器进行交互。这种架构模式在当前信息化社会中广泛应用，主要原因在于它提供了一种高效且经济的解决方案。首先，B/S架构简化了软件开发流程，因为它集中管理应用程序逻辑于服务器端，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，无需高性能计算机，这显著降低了用户的硬件投入，尤其在大规模用户群体中，能够节省大量成本。其次，由于数据存储于服务器，安全性和数据一致性得到较好保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。此外，考虑到用户体验，人们已习惯于浏览器浏览信息，额外安装专用软件可能会引起用户的抵触情绪，影响信任感。因此，从多方面权衡，B/S架构对于满足本设计项目的需求而言，是一种理想的架构选择。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和经验丰富的Spring框架开发者 alike 的理想框架，其学习曲线平缓，丰富的学习资源，无论英文还是中文，都易于获取。该框架允许无缝整合Spring生态系统，支持直接运行，无需将代码打包成WAR格式，得益于其内置的Servlet容器。此外，Spring Boot提供了一套内置的应用程序监控机制，使得开发者能在运行时实时监控应用程序状态，高效定位并解决问题，从而实现快速故障排查和修复。

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, RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效能的特质脱颖而出，与Oracle、DB2等大型数据库相比，它具备小巧且快速的优势。尤为关键的是，MySQL适应于实际的租赁环境，同时满足低成本和开源的需求，这也是在众多选项中优先考虑它的主要原因。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种经典的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，清晰地划分不同职责，以提升可维护性与扩展性。在该模式中，程序被划分为三个关键部分： - Model（模型）：这部分专注于应用程序的数据模型和业务逻辑，包含数据的管理与处理，但不涉及任何用户界面的实现细节。 - View（视图）：视图构成了用户与应用程序交互的界面，展示由模型提供的数据，并且支持用户的操作。它可以表现为图形用户界面、网页或其他形式的输出。 - Controller（控制器）：作为应用程序的中枢，控制器接收用户的输入，协调模型和视图来响应这些请求。它从用户输入中获取指令，向模型请求数据处理，随后更新视图以呈现处理结果。通过这种分离关注点的方式，MVC模式增强了代码的组织结构，从而提升了代码的可维护性和可读性。

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，它不仅支持桌面应用的开发，也能够创建网络应用程序，特别是在构建后端系统方面表现出色。Java的核心特性在于其对变量的管理，变量是存储数据的关键，它们操作内存，同时也构成了Java应对安全威胁的防线，从而增强了由Java编写的程序抵抗病毒的能力。Java具备动态执行的特性，允许程序员不仅使用内置的基础类，还能进行类的重写，扩展其功能。这种灵活性使得Java开发者能够创建可复用的代码模块，一旦封装完成，其他项目便能轻易引入并直接调用相关功能，极大地提升了开发效率和代码的可维护性。

基于大数据的停车数据分析项目-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

基于大数据的停车数据分析数据库表设计

1. tingche_USER 表 - 用户表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	唯一标识符，主键
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名，用于登录基于大数据的停车数据分析
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱，用于找回密码或接收基于大数据的停车数据分析通知
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	用户创建时间
LAST_LOGIN	DATETIME			最后一次登录时间
IS_ACTIVE	TINYINT	1	NOT NULL	用户状态，1表示活跃，0表示禁用
ROLES	VARCHAR	255		用户角色，多个角色以逗号分隔

2. tingche_LOG 表 - 日志表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID，主键
USER_ID	INT	11	NOT NULL	关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户执行的操作，如"登录", "修改资料"等
DESCRIPTION	TEXT		NOT NULL	操作描述，记录基于大数据的停车数据分析中的具体行为
TIMESTAMP	DATETIME		NOT NULL	操作时间

3. tingche_ADMIN 表 - 管理员表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员ID，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员姓名，用于基于大数据的停车数据分析后台管理
ADMIN_EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱，用于工作联系
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的管理员密码
CREATE_DATE	DATETIME		NOT NULL	管理员账户创建时间

4. tingche_CORE_INFO 表 - 核心信息表

字段名	数据类型	长度	是否可为空	注释
INFO_KEY	VARCHAR	50	NOT NULL	信息键，如"system_name", "company_name"等
INFO_VALUE	TEXT		NOT NULL	与键相关的核心信息值
DESCRIPTION	VARCHAR	255		信息描述，解释此信息在基于大数据的停车数据分析中的作用和意义
UPDATE_TIMESTAMP	DATETIME		NOT NULL	最后更新时间

基于大数据的停车数据分析系统类图

基于大数据的停车数据分析前后台

基于大数据的停车数据分析前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于大数据的停车数据分析后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于大数据的停车数据分析测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于大数据的停车数据分析测试用例

编号	测试用例名称	操作步骤	预期结果	状态
TC01	基于大数据的停车数据分析登录功能	1. 打开基于大数据的停车数据分析网页 2. 输入有效用户名和密码 3. 点击“登录”按钮	用户成功进入系统界面	基于大数据的停车数据分析登录成功
TC02	基于大数据的停车数据分析注册新用户	1. 访问注册页面 2. 填写必填信息 3. 确认并提交	新用户账户创建成功通知	基于大数据的停车数据分析注册完成
TC03	基于大数据的停车数据分析数据查询	1. 登录基于大数据的停车数据分析系统 2. 输入查询条件 3. 点击“查询”	显示符合查询条件的数据列表	基于大数据的停车数据分析显示正确数据
TC04	基于大数据的停车数据分析数据添加	1. 进入添加页面 2. 填写必要信息 3. 提交新数据	新数据出现在基于大数据的停车数据分析的列表中	基于大数据的停车数据分析成功添加数据
TC05	基于大数据的停车数据分析数据编辑与删除	1. 选择一条记录进行编辑 2. 修改信息后保存 3. 删除另一条记录	编辑后的数据更新成功，删除记录消失	基于大数据的停车数据分析数据操作成功

基于大数据的停车数据分析部分代码实现