摘要

随着高校管理信息化需求的不断增长，传统纸质申报审批流程效率低下、数据难以追溯的问题日益突出。尤其在疫情防控常态化背景下，入校申报审批的时效性和准确性成为高校管理的重点。为优化流程、提升管理效率，设计并实现一套基于SpringBoot和Vue的入校申报审批系统平台具有重要意义。该系统通过数字化手段整合申报、审批、统计等功能，减少人工干预，降低错误率，同时为管理者提供实时数据支持。关键词：高校管理、信息化、审批流程、SpringBoot、Vue。

该系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现RESTful API，前端使用Vue.js构建交互界面，数据库采用MySQL存储数据。系统功能模块包括用户管理、申报提交、多级审批、数据统计及导出等。用户分为学生、教师、管理员三类角色，支持权限动态配置。系统通过JWT实现安全认证，结合Redis缓存提升性能，并集成Swagger生成接口文档，便于协作开发。关键词：前后端分离、权限管理、JWT、Redis、Swagger。

数据表设计

入校申报数据表

入校申报数据表用于存储学生或教职工提交的入校申请信息，申报状态通过枚举值标记流程进度，申请时间为用户提交时自动生成。主键为自增ID，关联用户表和审批记录表，结构如表3-1所示。

字段名 数据类型 描述
apply_id BIGINT 主键，自增申报ID
applicant_uid VARCHAR(32) 申请人唯一标识
campus_area VARCHAR(50) 申请校区
entry_reason TEXT 入校事由
apply_time DATETIME 申请提交时间
status TINYINT 状态（0待审/1通过/2拒绝）
health_info JSON 健康申报附件
审批记录数据表

审批记录数据表存储各级管理员对申报的审批意见，审批层级通过role_level区分，记录时间由系统自动生成。主键为审批ID，外键关联申报表，结构如表3-2所示。

字段名 数据类型 描述
audit_id BIGINT 主键，审批记录ID
apply_id BIGINT 关联的申报ID
auditor_uid VARCHAR(32) 审批人用户ID
audit_result VARCHAR(10) 审批结果（通过/驳回）
audit_comment TEXT 审批意见
audit_time DATETIME 审批时间
role_level TINYINT 审批角色层级（1-3）
用户权限数据表

用户权限数据表实现RBAC权限控制，包含用户基础信息与角色绑定关系。密码采用BCrypt加密存储，最后登录时间用于安全审计，结构如表3-3所示。

字段名 数据类型 描述
user_id VARCHAR(32) 主键，用户唯一ID
username VARCHAR(20) 登录账号
password_hash VARCHAR(100) 加密密码
real_name VARCHAR(50) 真实姓名
role_type TINYINT 角色（1学生/2教师/3管理员）
last_login DATETIME 最后登录时间
contact_phone VARCHAR(15) 联系电话

博主介绍：

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线，痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构，累计原创技术博文 200+ 篇； ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项，GitHub 开源仓库 star
5k+。

系统介绍：

开源免费分享SpringBoot+Vue 入校申报审批系统平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

系统架构参考：
在这里插入图片描述

视频演示： 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名

项目案例参考：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# java # 前端 # spring boot # java-ee # sql
Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

具身智能中的生成多智体协作：系统性综述

avatar 2048 AI社区
cover

FileVibe全攻略（五）：AI图片解读与流式响应实战

avatar 2048 AI社区

Langchain学习（7）：向量存储实战指南-从内存测试到持久化RAG链构建

本文深入解析RAG系统中向量存储的核心作用与实践方法。向量存储作为连接知识与智能的枢纽，通过嵌入模型将文本转化为可计算向量，实现高效检索。文章从内存测试（InMemoryVectorStore）到持久化部署（Chroma）详细演示了全链路流程，包括数据加载、向量存储操作（增删查）及关键参数解析。内存存储适合原型开发与测试，而持久化存储（Chroma）解决了服务重启、多进程共享和大数据量问题。代码示

avatar 2048 AI社区