Spring Boot项目的基本设计步骤和相关要点介绍
以下是一个关于Spring Boot项目的基本设计步骤和相关要点介绍,我们以一个简单的示例应用——员工管理系统为例进行说明:
一、项目概述
员工管理系统旨在实现对公司员工信息的有效管理,包括员工基本信息录入、查询、更新以及删除等功能。通过Spring Boot框架来快速搭建后端服务,提供RESTful API接口供前端应用或其他客户端进行数据交互。
二、技术选型
- 后端框架:Spring Boot,它简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程,提供了自动配置、起步依赖等便捷功能。
- 数据库:可以选择MySQL、PostgreSQL等关系型数据库,这里假设选用MySQL来存储员工信息。
- 构建工具:Maven或Gradle,用于管理项目依赖和构建项目,这里以Maven为例。
三、数据库设计
- 员工表(employees)
- id:员工的唯一标识,整数类型,自增主键,例如使用BIGINT类型。
- first_name:员工的名,字符串类型,如VARCHAR(50)。
- last_name:员工的姓,字符串类型,VARCHAR(50)。
- email:员工的电子邮件地址,字符串类型,VARCHAR(255)。
- phone_number:员工的电话号码,字符串类型,VARCHAR(20)。
- department:员工所在部门,字符串类型,VARCHAR(50)。
- hire_date:员工的入职日期,日期类型,如DATE。
四、项目结构搭建
- 创建一个Maven项目,在项目的pom.xml文件中引入Spring Boot相关的起步依赖,例如:
<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>具体版本号</version>
</parent><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId></dependency>
</dependencies>
这里引入了Spring Boot的Web起步依赖(用于创建RESTful API)、数据访问层的JPA起步依赖(方便与数据库交互)以及MySQL的驱动依赖。
- 在项目的主目录下创建以下几个主要的包结构:
- com.example.employeemanagement.controller:用于存放控制器类,负责处理外部请求并返回响应,例如定义处理员工信息查询、添
相关文章:
Spring Boot项目的基本设计步骤和相关要点介绍
以下是一个关于Spring Boot项目的基本设计步骤和相关要点介绍,我们以一个简单的示例应用——员工管理系统为例进行说明: 一、项目概述 员工管理系统旨在实现对公司员工信息的有效管理,包括员工基本信息录入、查询、更新以及删除等功能。通过Spring Boot框架来快速搭建后端…...
【Spring快速入门】不断更新...
一、Java基础 1、注解 1.3、自定义注解 springboot项目中自定义注解的使用总结、java自定义注解实战(常用注解DEMO)_springboot在类或者方法上加自定义注解-CSDN博客 同平台的新林。大佬就总结的很好,最近写得项目利用aop切面编程中的Aut…...
nodejs版本管理,使用 nvm 删除node版本,要删除 Node.js 的某个版本详细操作
要删除 Node.js 的某个版本并保持 Node Version Manager (nvm) 的管理整洁,可以按以下步骤操作: 步骤 1:查看已安装的 Node.js 版本 nvm ls这会列出你通过 nvm 安装的所有 Node.js 版本。输出类似于: -> v18.17.1v16.20…...
HTML之JavaScript DOM(document)编程处理事件
HTML之JavaScript DOM(document)编程处理事件 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"…...
5.【线性代数】—— 转置,置换和向量空间
五 转置,置换和向量空间 1. 置换矩阵2. 转置矩阵3. 对称矩阵4. 向量空间4.1 向量空间4.2 子空间 1. 置换矩阵 定义: 用于行互换的矩阵P。 之前进行ALU分解时,可能存在该行主元为0,要进行行互换,即PALU 性质࿱…...
移动通信发展史
概念解释 第一代网络通信 1G 第二代网络通信 2G 第三代网络通信 3G 第四代网络通信 4G 4g网络有很高的速率和很低的延时——高到500M的上传和1G的下载 日常中的4G只是用到了4G技术 运营商 移动-从民企到国企 联通-南方教育口有人 电信 铁通:成立于 2000 年…...
Python MoviePy 视频处理全攻略:从入门到实战案例
第1章 环境安装与配置 # 案例1:安装MoviePy及FFmpeg !pip install moviepy # Windows安装FFmpeg:https://ffmpeg.org/download.html # Linux: sudo apt-get install ffmpeg# 验证安装 from moviepy.editor import * print("MoviePy版本:", __…...
uniapp webview嵌入外部h5网页后的消息通知
最近开发了个oa系统,pc端的表单使用form-create开发,form-create 是一个可以通过 JSON 生成具有动态渲染、数据收集、验证和提交功能的表单生成组件。移动端使用uniapp开发,但是因为form-create移动端只支持vant,不支持uniapp。官…...
macos安装jmeter测试软件
java环境安装 a. 验证安装环境 java -version # 如果有版本信息,说明已安装 b. 安装jdk # 安装 Homebrew(如未安装) /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # 安装 O…...
【virtiofs】ubuntu24.04+qemu7.0调试virtiofs
文章目录 编译qemu编译buildroot编译linux-6.8.1编译virtiofsd启动脚本qemu调试方法环境: win11 + vmware17 ubuntu24.04 buildroot git clone git://git.busybox.net/buildroot linux-6.8.1 https://mirrors.edge.kernel.org/pub/linux/kernel/v6.x/linux-6.8.1.tar.gz virti…...
DeepSeek 和 ChatGPT 在特定任务中的表现:逻辑推理与创意生成
🎁个人主页:我们的五年 🔍系列专栏:Linux网络编程 🌷追光的人,终会万丈光芒 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 Linux网络编程笔记: https://blog.cs…...
MoE硬件部署
文章目录 MoE硬件部署硬件需求**专家硬件映射:模块化计算单元****路由硬件加速:门控网络专用单元****内存与通信优化****能效控制策略****实例:假设部署Mixtral 8x7B到自研AI芯片** 资源分配硬件资源预分配(编译时)运行…...
MYSQL中的性能调优方法
MySQL性能调优是数据库管理的重要工作之一,目的是通过调整系统配置、优化查询语句、合理设计数据库架构等方法,提高数据库的响应速度和处理能力。以下是常见的MySQL性能调优方法,结合具体的案例进行说明。 1. 优化查询语句 查询语句是数据库…...
Day48(补)【AI思考】-设计模式三大类型统一区分与记忆指南
文章目录 设计模式三大类型统一区分与记忆指南**一、创建型模式(对象如何生?)****二、结构型模式(对象如何组?)****三、行为型模式(对象如何动?)****1. 行为型类模式&…...
公牛充电桩协议对接单车汽车平台交互协议外发版
充电设备与平台交互协议-外发版 V1.0.0.05 1 充电设备与平台交互协议 (外发版) 充电设备与平台交互协议-外发版 V1.0.0.05 2 版本 版本日期 修改人 版本说明 1.0.0.00 2022.05.05 研发部 外发初版 1.0.0.01 2022.08.26 研发部 0x32 增加鉴权参数 0x34 增…...
大语言模型内容安全的方式有哪些
大语言模型内容安全的方式有哪些 LLM(大语言模型)内容安全方式主要是通过技术手段对模型生成的内容进行检测、过滤和干预,以确保输出符合道德、法律和社会规范。以下是一些常见的方式方法及其原理和著名的应用案例: 基于规则的过滤 原理:制定一系列明确的规则和模式,例…...
【ISO 14229-1:2023 UDS诊断(ECU复位0x11服务)测试用例CAPL代码全解析⑩】
ISO 14229-1:2023 UDS诊断【ECU复位0x11服务】_TestCase10 作者:车端域控测试工程师 更新日期:2025年02月18日 关键词:UDS诊断协议、ECU复位服务、0x11服务、ISO 14229-1:2023 TC11-010测试用例 用例ID测试场景验证要点参考条款预期结果TC…...
Android WindowContainer窗口结构
Android窗口是根据显示屏幕来管理,每个显示屏幕的窗口层级分为37层,0-36层。每层可以放置多个窗口,上层窗口覆盖下面的。 要理解窗口的结构,需要学习下WindowContainer、RootWindowContainer、DisplayContent、TaskDisplayArea、T…...
从零到一实现微信小程序计划时钟:完整教程
在本教程中,我们将一起实现一个微信小程序——计划时钟。这个小程序的核心功能是帮助用户添加任务、设置任务的时间范围,并且能够删除和查看已添加的任务。通过以下步骤,我们将带你从零开始实现一个具有基本功能的微信小程序计划时钟。 项目…...
moveable 一个可实现前端海报编辑器的 js 库
目录 缘由-胡扯本文实验环境通用流程1.基础移动1.1 基础代码1.1.1 data-* 解释 1.2 操作元素创建1.3 css 修饰1.4 cdn 引入1.5 js 实现元素可移动1.6 图片拖拽2.缩放3.旋转4.裁剪 懒得改文案了,海报编辑器换方案了,如果后面用别的再更。 缘由-胡扯 导火…...
基于FPGA的PID算法学习———实现PID比例控制算法
基于FPGA的PID算法学习 前言一、PID算法分析二、PID仿真分析1. PID代码2.PI代码3.P代码4.顶层5.测试文件6.仿真波形 总结 前言 学习内容:参考网站: PID算法控制 PID即:Proportional(比例)、Integral(积分&…...
FFmpeg 低延迟同屏方案
引言 在实时互动需求激增的当下,无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作,还是游戏直播的画面实时传输,低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架,凭借其灵活的编解码、数据…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
基于Uniapp开发HarmonyOS 5.0旅游应用技术实践
一、技术选型背景 1.跨平台优势 Uniapp采用Vue.js框架,支持"一次开发,多端部署",可同步生成HarmonyOS、iOS、Android等多平台应用。 2.鸿蒙特性融合 HarmonyOS 5.0的分布式能力与原子化服务,为旅游应用带来…...
如何在看板中有效管理突发紧急任务
在看板中有效管理突发紧急任务需要:设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP(Work-in-Progress)弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中,设立专门的紧急任务通道尤为重要,这能…...
C++ 基础特性深度解析
目录 引言 一、命名空间(namespace) C 中的命名空间 与 C 语言的对比 二、缺省参数 C 中的缺省参数 与 C 语言的对比 三、引用(reference) C 中的引用 与 C 语言的对比 四、inline(内联函数…...
相机从app启动流程
一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...
WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成
厌倦手动写WordPress文章?AI自动生成,效率提升10倍! 支持多语言、自动配图、定时发布,让内容创作更轻松! AI内容生成 → 不想每天写文章?AI一键生成高质量内容!多语言支持 → 跨境电商必备&am…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
