SpringBoot与Vue实战:高效开发秘籍

Spring Boot 是什么?

Spring Boot 简介

Spring Boot 是基于 Spring 框架的快速开发工具,旨在简化 Spring 应用的初始搭建和开发过程。它通过约定大于配置的原则,提供自动配置、内嵌服务器和依赖管理等功能,使开发者能够快速构建独立运行的、生产级别的应用。

核心特点

自动配置
Spring Boot 根据项目依赖自动配置 Spring 和相关库,减少手动配置。例如,引入 spring-boot-starter-web 会自动配置 Tomcat 和 Spring MVC。

起步依赖(Starters)
通过预定义的依赖组合(如 spring-boot-starter-data-jpa),简化依赖管理,避免版本冲突问题。

内嵌服务器
默认集成 Tomcat、Jetty 或 Undertow 等服务器,无需部署 WAR 文件,直接打包为可执行的 JAR 文件运行。

生产就绪功能
提供监控端点(如健康检查、性能指标)、外部化配置(如 application.properties)和日志管理等,便于运维。

典型应用场景

  • 快速构建 RESTful API 或微服务。
  • 开发企业级后台管理系统。
  • 创建批处理或定时任务应用。

简单示例

以下是一个基础的 Spring Boot 应用代码结构:

@SpringBootApplication
public class DemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);}
}@RestController
class HelloController {@GetMapping("/hello")public String sayHello() {return "Hello, Spring Boot!";}
}

通过运行 main 方法,应用会启动内嵌服务器并监听默认端口(8080),访问 /hello 即可返回响应。

优势总结

  • 减少样板代码和配置时间。
  • 与 Spring 生态无缝集成(如 Spring Security、Spring Data)。
  • 支持云原生和容器化部署。

如需进一步学习,可参考官方文档或社区提供的丰富教程资源。

Vue 是什么?

Vue 是一个用于构建用户界面的渐进式 JavaScript 框架。它专注于视图层,采用自底向上增量开发的设计,易于与其他库或已有项目整合。Vue 的核心库只关注视图层,便于与第三方库或既有项目结合。

Vue 的主要特点包括:

  • 响应式数据绑定:通过简洁的模板语法将数据声明式地渲染到 DOM 中。
  • 组件化:允许将界面拆分为独立可复用的组件,每个组件可以包含自己的逻辑和样式。
  • 轻量高效:Vue 的核心库体积小,性能优化良好,适合构建高性能应用。

Vue 的核心概念

数据驱动
Vue 使用基于依赖追踪的响应式系统,数据变化时自动更新视图,开发者无需手动操作 DOM。

模板语法
Vue 提供类似 HTML 的模板语法,支持插值、指令和事件绑定,例如:

<div id="app">{{ message }} <!-- 数据插值 --><button @click="reverseMessage">反转消息</button> <!-- 事件绑定 -->
</div>

组件系统
组件是 Vue 的核心功能之一,允许将界面拆分为独立模块:

Vue.component('todo-item', {props: ['todo'],template: '<li>{{ todo.text }}</li>'
});

Vue 的适用场景

  • 单页应用(SPA):结合 Vue Router 和 Vuex 构建复杂前端应用。
  • 动态交互页面:快速开发数据驱动的交互式界面。
  • 渐进式整合:可逐步引入到现有项目中,无需重写整个应用。

Vue 的学习曲线平缓,文档完善,适合从初学者到高级开发者的广泛人群使用。

IoTDB 简介

IoTDB(Internet of Things Database)是一款专为物联网场景设计的时序数据库,由清华大学软件学院团队开发并开源。其核心目标是高效管理海量时序数据,支持高吞吐写入、低延迟查询和压缩存储,适用于工业物联网、车联网、智能家居等场景。

核心特性

  • 高效存储与压缩:采用列式存储和自适应编码技术,压缩率可达10:1以上,显著降低存储成本。
  • 高性能读写:支持每秒千万级数据点写入,毫秒级查询响应,内置内存缓存优化。
  • 原生时序数据处理:内置时间窗口聚合、降采样、插值等函数,简化开发流程。
  • SQL-like查询语言:提供类SQL语法(如SELECT * FROM root.device WHERE time > now() - 1h),降低学习成本。
  • 多模态接入:兼容MQTT、HTTP、JDBC等协议,支持边缘-云端协同部署。

架构设计

  • 存储引擎:基于时间分区的LSM树结构,平衡写入与查询性能。
  • 元数据管理:采用树状结构组织设备数据(如root.sensor.temperature),支持动态扩展。
  • 分布式扩展:通过分片和副本机制实现水平扩展,保障高可用性。

应用场景示例

  1. 工业设备监控:实时存储传感器数据,触发异常检测告警。
  2. 能源管理:分析电力消耗趋势,优化分时调度策略。
  3. 车联网:记录车辆轨迹与状态,支持实时轨迹回放。

代码示例(写入数据)

// 创建会话
try (Session session = new Session("127.0.0.1", 6667, "root", "root")) {session.open();// 插入时序数据String device = "root.ln.wf01.wt01";long timestamp = System.currentTimeMillis();List<String> measurements = Arrays.asList("status", "temperature");List<TSDataType> types = Arrays.asList(TSDataType.BOOLEAN, TSDataType.FLOAT);List<Object> values = Arrays.asList(false, 25.3f);session.insertRecord(device, timestamp, measurements, types, values);
}

数学公式(数据压缩)

时间序列数据压缩常使用Delta-of-Delta编码:
[ \Delta_t = (t_n - t_{n-1}) - (t_{n-1} - t_{n-2}) ] 通过差分减少数值范围,提升压缩效率。

对比其他时序数据库

特性 IoTDB InfluxDB TimescaleDB
存储模型 列式+LSM 列式+TSM 基于PostgreSQL
查询语言 类SQL Flux/InfluxQL SQL
适用规模 超大规模 中小规模 中大规模

IoTDB适合需要深度定制和国产化支持的场景,社区版已通过Apache孵化器毕业,企业版提供集群管理工具。

基于Spring Boot和Vue.js结合IoTDB

以下是基于Spring Boot和Vue.js结合IoTDB的实例分类,涵盖基础操作、数据管理、前后端交互及高级应用场景。每个例子均采用模块化设计,可直接集成到实际项目中。

基础操作示例

1. IoTDB连接初始化
Spring Boot配置application.yml连接IoTDB:

spring:datasource:url: jdbc:iotdb://127.0.0.1:6667/username: rootpassword: rootdriver-class-name: org.apache.iotdb.jdbc.IoTDBDriver

2. 创建存储组
Java Service层调用IoTDB API:

try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);Statement statement = connection.createStatement()) {statement.execute("SET STORAGE GROUP TO root.demo");
}

3. 插入时序数据
使用占位符防止SQL注入:

String sql = "INSERT INTO root.demo.device(timestamp, temperature) VALUES (?, ?)";
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);
ps.setLong(1, System.currentTimeMillis());
ps.setFloat(2, 25.5f);
ps.execute();

Vue前端交互示例

4. 实时数据图表
Vue中使用ECharts展示温度数据:

<template><div ref="chart" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
</template>
<script>
import * as echarts from 'echarts';
export default {mounted() {const chart = echarts.init(this.$refs.chart);axios.get('/api/temperature').then(res => {chart.setOption({xAxis: { type: 'time' },yAxis: { type: 'value' },series: [{ data: res.data }]});});}
}
</script>

5. 设备状态表格
Vue表格组件绑定异步数据:

<template><el-table :data="devices" border><el-table-column prop="deviceId" label="ID" /><el-table-column prop="statu

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/90118.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/bicheng/90118.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于 fastapi 的 YOLO 批量目标检测 API:支持单图 / 文件夹自适应处理

项目背景 在计算机视觉任务中&#xff0c;我们经常需要对大量图片进行目标检测和标注。YOLO 系列模型凭借其高效性成为目标检测的首选工具之一&#xff0c;但批量处理图片时往往需要编写繁琐的脚本。本文将介绍一个基于 Flask 和 YOLOv11 的 API 服务&#xff0c;支持单张图片…

周志华《机器学习导论》第13章 半监督学习

目录 1. 未标记样本 2. 生成式方法 高斯混合EM 3. 半监督SVM 存在未标记样本的SVM变形 4. 图半监督学习 对图权值迭代矩阵计算 5. 基于分歧的方法 多视图协同训练 6. 半监督聚类 k-means的条件变形 6.1 Constrained k-means 利用“必连”与 “勿连”约束 6.2 Constra…

消息推送功能设计指南:精准触达与用户体验的平衡之道

消息推送功能设计指南&#xff1a;精准触达与用户体验的平衡之道消息推送是平台与用户保持连接的重要桥梁&#xff0c;既能及时传递重要资讯&#xff0c;又能唤醒沉睡用户、提升活跃度。然而&#xff0c;推送功能若设计不当&#xff0c;可能变成 “信息骚扰”&#xff0c;导致用…

CanOpen--SDO 数据帧分析

CanOpen--SDO 数据帧分析1 介绍1.1 概述1.2 主站与从站2 数据帧详细分析2.1 主站发送的请求帧 (Client → Server)2.2 从站响应的确认帧 (Server → Client)成功数据帧内容示例错误帧2.3 命令字2.4 小端格式&#xff1a;低字节在前3 其他示例60FF index 发送 数值 1000 数据帧分…

Day20-二叉树基础知识

二叉树&#xff08;Binary Tree&#xff09;是一种每个节点最多有两个子节点的树形数据结构&#xff0c;这两个子节点分别称为左子节点和右子节点。二叉树是计算机科学中最基础、最常用的树结构之一&#xff0c;广泛应用于搜索、排序、表达式解析等领域&#xff01; 核心特点 …

示波器探头接口类型与PINTECH品致探头选型指南

一、示波器探头接口类型及技术特点1. BNC接口&#xff1a;通用型主流标准- 优势&#xff1a;75%以上示波器标配接口&#xff0c;具备阻抗匹配灵活&#xff08;50Ω/1MΩ&#xff09;、插拔稳定、抗干扰性强等特点。 - 应用场景&#xff1a;适用于大多数示波器&#xff08;如Le…

Spring之【Bean工厂后置处理器】

目录 BeanFactoryPostProcessor BeanDefinitionRegistryPostProcessor 使用一下Bean工厂后置处理器 定义包扫描范围 定义一个组件Bean 定义一个普通的类 自定义一个组件类实现Bean工厂后处理器 测试类 BeanFactoryPostProcessor 该接口是Spring提供的扩展点之一是一个…

【C++】第十八节—一文万字详解 | map和set的使用

嗨&#xff0c;我是云边有个稻草人&#xff0c;与你分享C领域专业知识(*^▽^*) 《C》本篇文章所属专栏—持续更新中—欢迎订阅— 目录 一、序列式容器和关联式容器 二、set系列的使用 2.1 set和multiset参考⽂档 2.2 set类的介绍 2.3 set的构造和迭代器 2.4 set的增删查…

Java 大视界 -- Java 大数据在智能交通自动驾驶车辆与周边环境信息融合与决策中的应用(357)

Java 大视界 -- Java 大数据在智能交通自动驾驶车辆与周边环境信息融合与决策中的应用&#xff08;357&#xff09;引言&#xff1a;正文&#xff1a;一、Java 构建的环境信息融合架构1.1 多传感器数据实时关联1.2 动态障碍物轨迹预测二、Java 驱动的决策系统设计2.1 紧急决策与…

单细胞转录组学+空间转录组的整合及思路

一、概念 首先还是老规矩&#xff0c;处理一下概念问题&#xff0c;好将之后的问题进行分类和区分 单细胞转录组&#xff1a;指在单个细胞水平上对转录组&#xff08;即细胞内所有转录出来的 RNA&#xff0c;主要是 mRNA&#xff09;进行研究的学科或技术方向&#xff0c;核心…

用Python实现神经网络(五)

这一节告诉你如何用TensorFlow实现全连接网络。安装 DeepChem这一节&#xff0c;你将使用DeepChem 机器学习工具链进行实验在网上可以找到 DeepChem详细安装指导。Tox21 Dataset作为我们的建模案例研究&#xff0c;我们使用化学数据库。毒理学家很感兴趣于用机器学习来预测化学…

ReasonFlux:基于思维模板与分层强化学习的高效推理新范式

“以结构化知识压缩搜索空间&#xff0c;让轻量模型实现超越尺度的推理性能” ReasonFlux 是由普林斯顿大学与北京大学联合研发的创新框架&#xff08;2025年2月发布&#xff09;&#xff0c;通过 结构化思维模板 与 分层强化学习&#xff0c;显著提升大语言模型在复杂推理任务…

PHP与Web页面交互:从基础表单到AJAX实战

文章目录 PHP与Web页面交互:从基础到高级实践 1. 引言 2. 基础表单处理 2.1 HTML表单与PHP交互基础 2.2 GET与POST方法比较 3. 高级交互技术 3.1 AJAX与PHP交互 3.2 使用Fetch API进行现代AJAX交互 4. 文件上传处理 5. 安全性考量 5.1 常见安全威胁与防护 5.2 数据验证与过滤 …

OpenCV基本的图像处理

参考资料&#xff1a; 参考视频 视频参考资料:链接: https://pan.baidu.com/s/1_DJTOerxpu5_dSfd4ZNlAA 提取码: 8v2n 相关代码 概述&#xff1a; 因为本人是用于机器视觉的图像处理&#xff0c;所以只记录了OpenCV的形态学操作和图像平滑处理两部分 形态学操作&#xff1a;…

Git 与 GitHub 学习笔记

本文是一份全面的 Git 入门指南,涵盖了从环境配置、创建仓库到日常分支管理和与 GitHub 同步的全部核心操作。 Part 1: 初始配置 (一次性搞定) 在开始使用 Git 之前,需要先配置好你的电脑环境。(由于网络的原因,直接使用https的方式拉取仓库大概率是失败的,故使用ssh的方…

文件系统-文件存储空间管理

文件存储空间管理的核心是空闲块的组织、分配与回收&#xff0c;确保高效利用磁盘空间并快速响应文件操作&#xff08;创建、删除、扩展&#xff09;。以下是三种主流方法&#xff1a;1. 空闲表法&#xff08;连续分配&#xff09;原理&#xff1a;类似内存动态分区&#xff0c…

python爬虫实战-小案例:爬取苏宁易购的好评

一、项目背景与价值1 为什么爬取商品好评&#xff1f; 消费者洞察&#xff1a;分析用户真实反馈&#xff0c;了解产品优缺点 市场研究&#xff1a;监测竞品评价趋势&#xff0c;优化产品策略二.实现代码from selenium import webdriver from selenium.webdriver.edge.options i…

Spring Boot环境搭建与核心原理深度解析

一、开发环境准备 1.1 工具链选择 JDK版本&#xff1a;推荐使用JDK 17&#xff08;LTS版本&#xff09;&#xff0c;与Spring Boot 3.2.5完全兼容&#xff0c;支持虚拟线程等JDK 21特性可通过配置启用构建工具&#xff1a;Maven 3.8.6&#xff08;配置阿里云镜像加速依赖下载…

Java自动拆箱机制

在黑马点评项目中&#xff0c;提到了一个细节&#xff0c;就是Java的自动拆箱机制&#xff0c;本文来简单了解一下。Java 的​​自动拆箱机制&#xff08;Unboxing&#xff09;​​是一种编译器层面的语法糖&#xff0c;用于简化​​包装类对象​​&#xff08;如 Integer、Boo…

哈希算法(Hash Algorithm)

哈希算法&#xff08;Hash Algorithm&#xff09;是一种将任意长度的数据映射为固定长度的哈希值&#xff08;Hash Value&#xff09;的算法&#xff0c;广泛应用于密码学、数据完整性验证、数据结构&#xff08;如哈希表&#xff09;和数字签名等领域。&#x1f9e0; 一、哈希…