摘要

随着社会对宠物福利的关注度不断提升,宠物领养逐渐成为解决流浪动物问题的重要途径。然而,传统的宠物领养流程存在信息不透明、管理效率低下等问题,导致领养者与待领养宠物之间的匹配效率较低。此外,纸质档案和分散的数据存储方式增加了管理难度,不利于宠物救助机构和领养者之间的有效沟通。为了解决这些问题,开发一套高效、透明的宠物领养信息管理系统显得尤为重要。该系统旨在整合宠物信息、领养申请和用户管理功能,通过数字化手段提升领养流程的便捷性和透明度,为宠物救助机构提供更高效的管理工具,同时为领养者提供更便捷的宠物匹配服务。关键词:宠物领养、信息管理、数字化、效率提升、流浪动物。

本系统采用SpringBoot作为后端框架,结合Vue.js前端技术,实现了前后端分离的高效开发模式。数据库选用MySQL,确保了数据的稳定存储和高效查询。系统功能涵盖宠物信息管理、用户注册与登录、领养申请处理、数据统计分析等模块。前端通过Vue.js实现动态交互,提升了用户体验;后端利用SpringBoot的RESTful API设计,确保了系统的可扩展性和维护性。系统支持多角色权限管理,包括普通用户、管理员和志愿者,满足不同用户群体的需求。通过引入数据可视化技术,系统能够直观展示宠物领养趋势和机构运营情况,为决策提供数据支持。关键词:SpringBoot、Vue.js、MySQL、权限管理、数据可视化。

数据表设计

宠物信息数据表

宠物信息数据表用于存储待领养宠物的详细属性,包括品种、年龄、健康状况等。创建时间通过函数自动获取,宠物编号是该表的主键,确保每条记录的唯一性。结构表如表3-1所示。

字段名 数据类型 描述
pet_id INT 宠物编号,主键
pet_name VARCHAR 宠物名称
pet_type VARCHAR 宠物品种(如猫、狗)
pet_age INT 宠物年龄(月)
pet_health VARCHAR 健康状况(健康、患病等)
pet_desc TEXT 宠物描述
create_time DATETIME 记录创建时间
adopt_status VARCHAR 领养状态(待领养、已领养)
用户信息数据表

用户信息数据表存储系统注册用户的详细信息,包括登录凭证和个人资料。用户编号为主键,确保唯一性。结构表如表3-2所示。

字段名 数据类型 描述
user_id INT 用户编号,主键
username VARCHAR 用户名
password VARCHAR 密码(加密存储)
email VARCHAR 电子邮箱
phone VARCHAR 联系电话
role_type VARCHAR 用户角色(普通用户、管理员)
register_time DATETIME 注册时间
领养申请数据表

领养申请数据表记录用户提交的领养申请信息,包括申请状态和处理结果。申请编号为主键,关联宠物和用户信息。结构表如表3-3所示。

字段名 数据类型 描述
apply_id INT 申请编号,主键
pet_id INT 关联的宠物编号
user_id INT 关联的用户编号
apply_reason TEXT 申请理由
apply_status VARCHAR 申请状态(待审核、通过、拒绝)
process_time DATETIME 处理时间
create_time DATETIME 申请创建时间

博主介绍:

​🎓简介: 软件工程专业毕业 | CSDN 博客达人 | 全栈项目开发实践​
参与过多个企业级软件项目的设计与开发,熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队,专注 Java
全栈项目、Python 实用工具软件、Web
管理系统开发,涵盖电商、教育、办公等多个课题的计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导。各类软件项目 30 + 个,累计售出 1000 +
套。​

🎯 核心服务:​提供自主开发的各类软件项目源码及部署服务,包括电商平台、在线教育系统、企业办公
OA、数据分析等。项目均包含完整文档、演示案例和技术支持,可满足学习研究、二次开发或商用的不同需求。

​​​​​​​​在这里插入图片描述

系统介绍:

宠物领养系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(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,网名和签名就是联系方式

项目案例参考:

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐