Servlet+JDBC实战开发书店项目讲解第9篇:VIP等级优惠实现
Servlet+JDBC实战开发书店项目讲解第9篇:VIP等级优惠实现
介绍
在这篇博客中,我们将讲解如何在书店项目中实现VIP等级优惠功能。VIP等级优惠是一种常见的商业策略,可以吸引更多的顾客并提高销售额。我们将使用Servlet和JDBC来实现这个功能。
步骤一:创建VIP等级表
首先,我们需要创建一个VIP等级表,用于存储不同VIP等级的信息。在数据库中创建一个名为vip_levels的表,包含以下字段:
id:VIP等级的唯一标识符name:VIP等级的名称discount:VIP等级的折扣率
可以使用以下SQL语句创建该表:
CREATE TABLE vip_levels (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50) NOT NULL,discount DECIMAL(4,2) NOT NULL
);
步骤二:创建用户表
接下来,我们需要创建一个用户表,用于存储用户的信息。在数据库中创建一个名为users的表,包含以下字段:
id:用户的唯一标识符name:用户的姓名vip_level_id:用户的VIP等级ID
可以使用以下SQL语句创建该表:
CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50) NOT NULL,vip_level_id INT,FOREIGN KEY (vip_level_id) REFERENCES vip_levels(id)
);
步骤三:更新订单表
现在,我们需要更新订单表,以便记录每个订单的VIP等级和用户信息。在订单表中添加两个外键列:vip_level_id和user_id,分别用于关联VIP等级表和用户表中的对应信息。可以使用以下SQL语句更新订单表:
ALTER TABLE orders ADD COLUMN vip_level_id INT;
ALTER TABLE orders ADD COLUMN user_id INT;
ALTER TABLE orders ADD FOREIGN KEY (vip_level_id) REFERENCES vip_levels(id);
ALTER TABLE orders ADD FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id);
步骤四:计算订单总价
在处理订单时,我们需要根据顾客的VIP等级计算订单的总价。为此,我们可以使用以下Java代码:
// 获取订单的VIP等级ID
int vipLevelId = order.getVipLevelId();// 查询VIP等级的折扣率
double discount = getDiscountByVipLevelId(vipLevelId);// 计算订单的总价
double totalPrice = order.getPrice() * discount;
在上述代码中,getDiscountByVipLevelId方法用于根据VIP等级ID从数据库中获取对应的折扣率。
步骤五:显示订单总价
最后,我们需要在订单页面上显示订单的总价。可以使用以下Java代码将订单的总价显示在页面上:
out.println("订单总价:" + totalPrice);
在上述代码中,out是一个PrintWriter对象,用于向页面输出内容。
总结
通过以上步骤,我们成功地实现了VIP等级优惠功能。现在,顾客可以根据自己的VIP等级享受相应的折扣。这个功能可以提高顾客的满意度,并促进销售额的增长。
希望本篇博客对你有所帮助!如果你有任何问题或建议,请随时留言。谢谢阅读!
相关文章:
Servlet+JDBC实战开发书店项目讲解第9篇:VIP等级优惠实现
ServletJDBC实战开发书店项目讲解第9篇:VIP等级优惠实现 介绍 在这篇博客中,我们将讲解如何在书店项目中实现VIP等级优惠功能。VIP等级优惠是一种常见的商业策略,可以吸引更多的顾客并提高销售额。我们将使用Servlet和JDBC来实现这个功能。…...
Azure文件共享
什么是Azure文件共享 Azure文件共享是一种在云中存储和访问文件的服务。它允许用户在不同的计算机、虚拟机和服务之间共享数据,并在应用程序中进行访问、修改和管理。 Azure文件共享可以用于各种用途,例如: 共享文件资源给多个虚拟机或服务…...
idea新建web项目
步骤一 步骤二 步骤三 新建两个目录lib、classes 步骤四 设置两个目录的功能lib、classes 步骤五 发布到tomcat...
回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现BES-SVM秃鹰搜索优化算法优化支持向量机多输入单输出回归预测(多指标,多图)效…...
电商增强现实3D模型优化需要关注的4个方面
到目前为止,AR技术已经发展到足以在更广泛的范围内实施。 在电子商务中,这项技术有望提供更令人兴奋的购物体验。 为了实现这一目标,在这篇博客中,我将介绍如何针对电子商务中的 AR 优化 3D 模型。 推荐:用 NSDT编辑器…...
【Effective Python】读书笔记-04推导与生成
1. 用列表推导取代 map 与 filter 因为不需要写 lambda 表达式。 可以很容易地跳过原列表中的某些数据。 # 列表推导l [i for i in range(5)] # [0, 1, 2, 3, 4] print(l)# 字典推导d {i: i ** 2 for i in range(5)} # {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16} print(d)2. 控制推导…...
Android内存泄漏总结和性能优化技巧
我们在开发安卓应用时,性能优化是非常重要的方面。一方面,优化可以提高应用的响应速度、降低卡顿率和提升应用流畅度,从而提升用户体验;另一方面,优化也可以减少应用的资源占用,提高应用的稳定性和安全性&a…...
leetcode 125.验证回文串
⭐️ 题目描述 🌟 leetcode链接:https://leetcode.cn/problems/valid-palindrome/ 思路: 这道题只判断字符串中的字母与数字是否是回文。虽然小写大写字母可以互相转换,但是里面是含有数字字符的,所以先统一ÿ…...
ZooKeeper客户端使用与经典应用场景
概述 ZooKeeper的应用场景依赖于ZNode节点特性和Watch监听机制。 应用场景 数据发布/订阅 常用于实现配置中心,类似的有nacos。数据发布/订阅的一个常见的场景是配置中心,发布者把数据发布到ZooKeeper的一个或一系列的节点上,供订阅者进行…...
标签准备——labelIMG工具使用——自动化标注
在实际生产项目中,为了提升目标识别的准确性,我们往往需要3000-5000张图片进行标注。而直接参与过标注的人都有一个共同的感觉,就是标注是一个简单、枯燥、无聊且十分耗时费力的差事。为此,我们可以在有了初步训练模型的基础上,采用更加自动化的方式进行标注,届时,你讲不…...
关于vant2 组件van-dropdown-item,在IOS手机上,特定条件下无法点击问题的探讨
情景重现 先贴有问题的代码 <template><div :class"showBar ? homeContain : homeContain-nobar"><div class"contant" id"content"><van-dialog v-model"loading" :before-close"onBeforeClose" :…...
一零七一、Spring大海捞针篇
IOC,AOP? IOC(控制反转)是一种设计模式,它将对象的创建、依赖注入和管理交给了容器来完成,而不是由开发者手动管理。 这样做的好处是降低了组件之间的耦合度,提高了代码的可维护性和可扩展性。 …...
请求并发控制
请求并发数量控制 并发限制 要求:多个请求做并发限制,请求完成后执行回调 思路: 首次循环启动能够执行的任务 取出能执行的任务推入执行器执行 执行器更新当前并发数,并且再请求完成时继续取出任务推入执行器 当所有请求完…...
创建密码库/创建用户帐户/更新 Ansible 库的密钥/ 配置cron作业
目录 创建密码库 创建用户帐户 更新 Ansible 库的密钥 配置cron作业 创建密码库 按照下方所述,创建一个 Ansible 库来存储用户密码: 库名称为 /home/curtis/ansible/locker.yml 库中含有两个变量,名称如下: pw_developer&#…...
vue实现穿梭框,ctrl多选,shift多选
效果图 代码 <template><div class"container"><!--左侧--><div><div class"title">{{ titles[0] }}</div><div class"layerContainer"><div v-for"item in leftLayerArray":key"…...
Win11中zookeeper的下载与安装
下载步骤 打开浏览器,前往 Apache ZooKeeper 的官方网站:zookeeper官方。在主页上点击"Project"选项,并点击"Release" 点击Download按钮,跳转到下载目录 在下载页面中,选择版本号,并点…...
ubuntu22.04 找不到串口,串口ttyusb时断时续的问题(拔插以后能检测到,过会儿就检测不到了)
1. 问题描述 ubuntu22.04的PC,在连接USB串口的时候,有时能找到ttyUSB0,有时找不到,如下: base) airsairs-Precision-3630-Tower:~$ ls -l /dev/ttyUSB* crwxrwxrwx 1 root dialout 188, 0 Aug 17 16:36 /dev/ttyUSB0 (base) air…...
Pinia基础教程
Pinia wiki Pinia 起始于 2019 年 11 月左右的一次实验,其目的是设计一个拥有组合式 API 的 Vue 状态管理库。从那时起,我们就倾向于同时支持 Vue 2 和 Vue 3,并且不强制要求开发者使用组合式 API,我们的初心至今没有改变。除了安…...
【NOIP】标题统计
author:&Carlton tags:模拟,字符串 topic:【NOIP】标题统计 language:C website:P5015 [NOIP2018 普及组] 标题统计 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) date:2023年8月20日…...
BOXTRADE-天启量化分析平台 系统功能预览
BOXTRADE-天启量化分析平台 系统功能预览 系统功能预览 1.登录 首页 参考登录文档 2. A股 行情与策略分析 2.1 A股股票列表 可以筛选和搜索 2.2 A股行情及策略回测 2.2.1 行情数据提供除权和前复权,后复权数据;外链公司信息 2.2.2 内置策略执行结果…...
51c自动驾驶~合集58
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13967107 #CCA-Attention 全局池化局部保留,CCA-Attention为LLM长文本建模带来突破性进展 琶洲实验室、华南理工大学联合推出关键上下文感知注意力机制(CCA-Attention),…...
SciencePlots——绘制论文中的图片
文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了:一行…...
Mac软件卸载指南,简单易懂!
刚和Adobe分手,它却总在Library里给你写"回忆录"?卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散?总是会有残留文件,别慌!这份Mac软件卸载指南,将用最硬核的方式教你"数字分手术"࿰…...
k8s业务程序联调工具-KtConnect
概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN,根据VPN原理,打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点,ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力,简化了建立连接的过程,apiserver间接起到了中继节…...
Python 包管理器 uv 介绍
Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral(热门工具 Ruff 的开发者)推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具,用 Rust 编写。它旨在解决传统工具(如 pip、virtualenv、pip-tools)的性能瓶颈,同时…...
Linux nano命令的基本使用
参考资料 GNU nanoを使いこなすnano基础 目录 一. 简介二. 文件打开2.1 普通方式打开文件2.2 只读方式打开文件 三. 文件查看3.1 打开文件时,显示行号3.2 翻页查看 四. 文件编辑4.1 Ctrl K 复制 和 Ctrl U 粘贴4.2 Alt/Esc U 撤回 五. 文件保存与退出5.1 Ctrl …...
ZYNQ学习记录FPGA(一)ZYNQ简介
一、知识准备 1.一些术语,缩写和概念: 1)ZYNQ全称:ZYNQ7000 All Pgrammable SoC 2)SoC:system on chips(片上系统),对比集成电路的SoB(system on board) 3)ARM:处理器…...
二维FDTD算法仿真
二维FDTD算法仿真,并带完全匹配层,输入波形为高斯波、平面波 FDTD_二维/FDTD.zip , 6075 FDTD_二维/FDTD_31.m , 1029 FDTD_二维/FDTD_32.m , 2806 FDTD_二维/FDTD_33.m , 3782 FDTD_二维/FDTD_34.m , 4182 FDTD_二维/FDTD_35.m , 4793...
【HarmonyOS 5】鸿蒙中Stage模型与FA模型详解
一、前言 在HarmonyOS 5的应用开发模型中,featureAbility是旧版FA模型(Feature Ability)的用法,Stage模型已采用全新的应用架构,推荐使用组件化的上下文获取方式,而非依赖featureAbility。 FA大概是API7之…...
归并排序:分治思想的高效排序
目录 基本原理 流程图解 实现方法 递归实现 非递归实现 演示过程 时间复杂度 基本原理 归并排序(Merge Sort)是一种基于分治思想的排序算法,由约翰冯诺伊曼在1945年提出。其核心思想包括: 分割(Divide):将待排序数组递归地分成两个子…...
