web大作业_基于springboot+vue的银行大数据风控平台设计

本项目为基于springboot+vue的银行大数据风控平台设计与实现课程设计javaee项目:银行大数据风控平台基于springboot+vue的银行大数据风控平台(项目源码+数据库+源代码讲解)（附源码）基于springboot+vue实现银行大数据风控平台springboot+vue实现的银行大数据风控平台开发与实现基于springboot+vue的银行大数据风控平台【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，银行大数据风控平台的开发成为提升业务效率的关键。本论文旨在探讨并实现一个基于JavaWeb技术的银行大数据风控平台系统，旨在解决现有银行大数据风控平台管理中的痛点。首先，我们将详细阐述银行大数据风控平台的需求分析，随后介绍选用JavaWeb的原因及技术栈。接着，通过设计数据库模型和前后端交互，构建银行大数据风控平台的框架结构。此外，还将讨论系统测试与优化策略，确保银行大数据风控平台的稳定运行。此研究不仅加深对JavaWeb的理解，也为同类项目提供参考，推动银行大数据风控平台领域的技术创新。

银行大数据风控平台系统架构图/系统设计图

银行大数据风控平台技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和安全性著称。它不仅支持传统的桌面应用程序开发，还特别适合构建Web应用。Java的核心在于其变量系统，这是处理数据的基本单元，它们在内存中存储信息，从而涉及到了计算机安全的关键层面。由于Java的这种特性，它能够抵御针对由Java编写的程序的直接攻击，提升了软件的健壮性和生存能力。此外，Java具备强大的动态运行特性，允许开发者在不局限于预定义类的基础上进行扩展和重写，极大地增强了其功能性和灵活性。这使得程序员能够创建可复用的代码模块，一旦封装完成，其他项目只需简单引用并调用相应方法，就能便捷地利用这些功能，大大提高了开发效率和代码的可维护性。

MVC架构，即模型-视图-控制器模式，是一种常用于构建软件应用的结构化设计方法，旨在优化代码组织、提升可维护性和扩展性。在这一模式中，应用被划分为三个关键部分： 1. 模型（Model）：这部分专注于管理应用程序的核心数据和业务逻辑。它独立于用户界面，负责数据的获取、处理及存储操作。 2. 视图（View）：视图构成了用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据。它可以表现为图形用户界面、网页或其他形式，主要任务是呈现信息并接收用户输入。 3. 控制器（Controller）：作为应用的中枢，控制器接收并处理用户的输入，协调模型和视图的活动。它依据用户请求调用模型以更新数据，并指示视图更新其展示内容，确保各组件间的有效通信。通过MVC架构，关注点得以分离，使得代码更易于理解和维护，同时也为系统的扩展和升级提供了便利。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server）架构形成对比。该架构的核心特点是利用Web浏览器作为客户端来接入服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是其独特的优势。首先，从开发角度，B/S架构提供了便利性，使得程序开发更为高效。其次，对于终端用户，系统对硬件配置要求较低，只需具备基本的网络浏览器即可，这极大地降低了用户的设备成本，尤其在大规模用户群体中，这种节省尤为显著。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问所需信息和资源。在用户体验上，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，若需安装专门软件才能访问特定内容，可能会引起用户的不便感和抵触情绪，影响信任度。因此，综合考虑功能需求、易用性和经济性，选择B/S架构作为设计基础是合理的决策。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。它的核心优势在于轻量级架构、高效性能以及开源的本质。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL以其小巧的体积和快速的响应时间脱颖而出。尤其对于实际的租赁环境，考虑到成本效益和透明的开发模式，MySQL成为了一个理想的选取，这也是在毕业设计中优先选择它的主要原因。

Vue框架

Vue.js，一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页面应用（SPA）。它以其灵活的渐进性著称，既可以方便地融入现有项目的特定模块，也可用于搭建全面的前端解决方案。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且具备强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js提倡组件化开发，允许开发者将应用程序拆分为独立、可重用的组件，每个组件专注于特定的功能，从而提升代码的模块化和可维护性。得益于详尽的文档和活跃的社区支持，Vue.js为新开发者提供了友好的入门体验。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向新手及经验丰富的Spring框架开发者设计的简化开发的框架。它提供了丰富的学习资源，无论英文或中文教程，都便于学习者获取。Spring Boot允许无缝整合各类Spring项目，并且内置了Servlet容器，开发者无需将代码打包成WAR格式即可执行。此外，它还集成了应用程序监控功能，使得在运行时能够实时监控项目状态，精确识别和定位问题，从而提高问题解决的效率和及时性。

银行大数据风控平台项目-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

银行大数据风控平台数据库表设计

用户表 (fengkong_USER)

字段名	数据类型	注释
ID	INT	用户唯一标识，主键
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，银行大数据风控平台系统的登录名称
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于银行大数据风控平台系统身份验证
EMAIL	VARCHAR(100)	用户邮箱，用于银行大数据风控平台系统通讯和找回密码
REG_DATE	DATETIME	注册日期，记录用户加入银行大数据风控平台系统的时间
LAST_LOGIN_DATE	DATETIME	最后一次登录时间，记录用户最近访问银行大数据风控平台系统的时间

日志表 (fengkong_LOG)

字段名	数据类型	注释
LOG_ID	INT	日志唯一标识，主键
USER_ID	INT	关联用户ID，外键引用fengkong_USER表的ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户在银行大数据风控平台系统中的操作描述
ACTION_DATE	DATETIME	操作时间，记录用户在银行大数据风控平台系统执行动作的日期和时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(50)	用户执行操作时的IP地址，用于银行大数据风控平台系统的审计追踪

管理员表 (fengkong_ADMIN)

字段名	数据类型	注释
ADMIN_ID	INT	管理员唯一标识，主键
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名，银行大数据风控平台系统的后台管理角色
PASSWORD	VARCHAR(100)	加密后的密码，用于银行大数据风控平台系统后台登录
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于银行大数据风控平台系统通讯

核心信息表 (fengkong_CORE_INFO)

字段名	数据类型	注释
INFO_ID	INT	核心信息唯一标识，主键
PRODUCT_NAME	VARCHAR(100)	银行大数据风控平台系统的产品名称
VERSION	VARCHAR(20)	银行大数据风控平台系统的版本号
DESCRIPTION	TEXT	银行大数据风控平台系统简介和功能描述
CREATION_DATE	DATETIME	系统创建日期，记录银行大数据风控平台开始运行的时间

银行大数据风控平台系统类图

银行大数据风控平台前后台

银行大数据风控平台前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

银行大数据风控平台后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

银行大数据风控平台测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

银行大数据风控平台测试用例

1. 登录功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
1.1	正确用户名和密码	银行大数据风控平台管理员账号	成功登录界面	银行大数据风控平台管理员界面	通过
1.2	错误用户名	随机错误用户名	错误提示信息	显示“用户名不存在”	通过
1.3	空白密码	正确用户名, 空密码	错误提示信息	显示“密码不能为空”	通过

2. 数据添加功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
2.1	合法银行大数据风控平台数据	新银行大数据风控平台信息	数据成功添加	银行大数据风控平台列表显示新记录	通过
2.2	缺失必要字段	部分字段为空	错误提示信息	显示“所有字段都必须填写”	通过
2.3	重复银行大数据风控平台数据	已存在银行大数据风控平台信息	错误提示信息	显示“该银行大数据风控平台已存在”	通过

3. 数据查询功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
3.1	存在的银行大数据风控平台ID	正确银行大数据风控平台ID	查找到对应银行大数据风控平台信息	显示匹配的银行大数据风控平台详情	通过
3.2	不存在的银行大数据风控平台ID	随机错误ID	无结果返回	显示“未找到该银行大数据风控平台”	通过
3.3	空查询条件	不输入任何条件	显示所有银行大数据风控平台	列出所有银行大数据风控平台记录	通过

4. 数据修改功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
4.1	修改合法银行大数据风控平台信息	需要修改的银行大数据风控平台ID及新信息	数据成功更新	银行大数据风控平台列表显示更新后的信息	通过
4.2	修改不存在银行大数据风控平台ID	错误银行大数据风控平台ID	错误提示信息	显示“找不到要修改的银行大数据风控平台”	通过

5. 数据删除功能

序号	测试项	输入数据	预期结果	实际结果	结果判定
5.1	删除存在的银行大数据风控平台	正确银行大数据风控平台ID	银行大数据风控平台成功删除	银行大数据风控平台列表不再显示该记录	通过
5.2	删除不存在银行大数据风控平台ID	错误银行大数据风控平台ID	错误提示信息	显示“无法删除不存在的银行大数据风控平台”	通过

银行大数据风控平台部分代码实现