💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
@TOC
springboot4s店车辆管理系统介绍
本《springboot4s店车辆管理系统》是一个专为4S店日常运营及车辆生命周期管理设计的综合性信息系统，旨在提升门店服务效率、优化客户体验并实现精细化管理。该系统基于成熟稳定的B/S（浏览器/服务器）架构，核心后端采用强大的Java语言与Spring Boot框架（集成了Spring、SpringMVC和Mybatis），确保了系统的高性能、高可扩展性与模块化开发效率；前端则选用现代化的Vue框架配合ElementUI组件库进行构建，辅以基础HTML，为用户提供直观、响应迅速且友好的交互界面；数据存储层采用广泛应用于企业级应用的MySQL关系型数据库，保障了数据的安全、一致与高效存取。系统功能模块丰富而全面，覆盖了4S店业务的多个关键环节：用户管理模块负责维护各类用户账户信息；保养类型管理与维修类型管理实现了服务项目的标准化定义；车辆保养管理和车辆维修管理则详细记录了车辆的服务历史；为了方便客户，系统提供了预约保养管理和预约维修管理功能，客户可在线提前安排服务；品牌管理与汽车信息管理模块维护着详尽的车辆基础数据，确保库存与销售信息的准确性；购买订单管理追踪车辆采购流程；到店保养管理与到店维修管理处理现场服务请求，并自动生成保养订单管理与维修订单管理，简化了服务流程与结算；弹窗提醒管理机制确保重要信息能及时触达相关人员；系统管理功能为管理员提供了全面的系统配置与维护能力；此外，系统还包含个人中心、系统首页、关于我们、系统简介、轮播图管理、公告信息及其分类等辅助模块，共同构建了一个高效、协同的数字化4S店管理平台，极大地提升了门店的运营效率和服务质量。
springboot4s店车辆管理系统演示视频
springboot4s店车辆管理系统演示图片
springboot4s店车辆管理系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum, count, avg
# 初始化Spark Session，用于模拟大数据分析场景
# 在实际项目中，SparkSession会在服务启动时进行初始化，并可能从HDFS或消息队列加载数据
spark = SparkSession.builder \
.appName("SpringBoot4SShopManagementAnalytics") \
.config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://127.0.0.1/mydatabase.mycollection") \
.getOrCreate()
# 模拟从数据库加载车辆保养记录数据以供Spark分析
sample_maintenance_data = [
{"record_id": "M001", "vehicle_id": "V001", "type": "换油", "cost": 300.0, "duration_hours": 1.0, "status": "完成"},
{"record_id": "M002", "vehicle_id": "V002", "type": "检查", "cost": 100.0, "duration_hours": 0.5, "status": "完成"},
{"record_id": "M003", "vehicle_id": "V001", "type": "换胎", "cost": 800.0, "duration_hours": 2.0, "status": "完成"},
{"record_id": "M004", "vehicle_id": "V003", "type": "换油", "cost": 350.0, "duration_hours": 1.0, "status": "完成"},
{"record_id": "M005", "vehicle_id": "V004", "type": "刹车片更换", "cost": 600.0, "duration_hours": 1.5, "status": "待付款"}
]
maintenance_df = spark.createDataFrame(sample_maintenance_data)
# 模拟从数据库加载购买订单数据以供Spark分析
sample_purchase_data = [
{"order_id": "P001", "vehicle_model": "Model X", "price": 200000.0, "customer_id": "C001", "status": "已完成", "sales_region": "华南"},
{"order_id": "P002", "vehicle_model": "Model Y", "price": 150000.0, "customer_id": "C002", "status": "待付款", "sales_region": "华东"},
{"order_id": "P003", "vehicle_model": "Model X", "price": 200000.0, "customer_id": "C003", "status": "已完成", "sales_region": "华南"},
{"order_id": "P004", "vehicle_model": "Model Z", "price": 180000.0, "customer_id": "C004", "status": "已完成", "sales_region": "华北"},
{"order_id": "P005", "vehicle_model": "Model Y", "price": 150000.0, "customer_id": "C005", "status": "待付款", "sales_region": "华东"}
]
purchase_df = spark.createDataFrame(sample_purchase_data)
# 模拟从数据库加载预约维修记录数据以供Spark分析
sample_appointment_data = [
{"appt_id": "A001", "preferred_date": "2025-12-10", "preferred_time": "10:00", "status": "已预约", "service_type": "常规检查"},
{"appt_id": "A002", "preferred_date": "2025-12-10", "preferred_time": "14:00", "status": "已预约", "service_type": "发动机维修"},
{"appt_id": "A003", "preferred_date": "2025-12-11", "preferred_time": "10:00", "status": "已预约", "service_type": "车身喷漆"},
{"appt_id": "A004", "preferred_date": "2025-12-11", "preferred_time": "10:00", "status": "已预约", "service_type": "常规检查"}
]
appointment_df = spark.createDataFrame(sample_appointment_data)
# 核心功能一：车辆保养管理业务处理
def process_vehicle_maintenance(maintenance_request_data):
# 接收并校验保养请求的核心数据
vehicle_id = maintenance_request_data.get('vehicle_id')
maintenance_type = maintenance_request_data.get('type')
parts_cost = float(maintenance_request_data.get('parts_cost', 0))
labor_hours = float(maintenance_request_data.get('labor_hours', 0))
service_date = maintenance_request_data.get('service_date')
if not all([vehicle_id, maintenance_type, service_date]):
print("错误：缺少必要的保养信息")
return {"status": "error", "message": "缺少必要的保养信息"}
if not isinstance(parts_cost, (int, float)) or parts_cost < 0:
print("错误：零件费用无效")
return {"status": "error", "message": "零件费用无效"}
if not isinstance(labor_hours, (int, float)) or labor_hours < 0:
print("错误：工时无效")
return {"status": "error", "message": "工时无效"}
# 模拟查询车辆信息以确认车辆存在和状态（实际会查询数据库）
# vehicle_exists = db_query_vehicle(vehicle_id)
# if not vehicle_exists:
# print(f"错误：车辆ID {vehicle_id} 不存在")
# return {"status": "error", "message": f"车辆ID {vehicle_id} 不存在"}
# 计算总费用，假设固定工时费率
hourly_rate = 180.0 # 每小时工费180元
total_cost = parts_cost + (labor_hours * hourly_rate)
# 模拟更新车辆状态为“保养中”或“已完成保养”
# update_vehicle_status(vehicle_id, "保养中") # 在保养开始时
# 创建保养记录并模拟存储到数据库
maintenance_record = {
"vehicle_id": vehicle_id,
"type": maintenance_type,
"parts_cost": parts_cost,
"labor_hours": labor_hours,
"hourly_rate": hourly_rate,
"total_cost": total_cost,
"service_date": service_date,
"status": "已完成" # 假设处理完成后即完成
}
# db_save_maintenance_record(maintenance_record) # 模拟数据库保存操作
# update_vehicle_status(vehicle_id, "已完成保养") # 在保养完成后
# 触发Spark进行保养数据聚合分析（例如，最常见的保养类型和平均费用）
# 实际应用中这可能是一个异步任务或写入一个消息队列供Spark消费
# 这里直接用DataFrame演示
current_maintenance_df = spark.createDataFrame([maintenance_record])
combined_maintenance_df = maintenance_df.union(current_maintenance_df)
maintenance_summary = combined_maintenance_df.groupBy("type").agg(avg("total_cost").alias("平均费用"), count("record_id").alias("保养次数"))
# maintenance_summary.show() # 实际不会直接show，而是将结果存储或用于仪表盘展示
print(f"成功处理车辆 {vehicle_id} 的 {maintenance_type} 保养，总费用：{total_cost:.2f}元。")
print(f"Spark分析显示：{maintenance_summary.collect()}")
return {"status": "success", "message": "车辆保养记录已成功创建和处理", "record": maintenance_record, "analysis_summary": maintenance_summary.toJSON().collect()}
# 核心功能二：购买订单管理业务处理
def process_purchase_order(order_data):
# 接收并校验购买订单的核心数据
customer_id = order_data.get('customer_id')
vehicle_model = order_data.get('vehicle_model')
base_price = float(order_data.get('base_price'))
discount_rate = float(order_data.get('discount_rate', 0.0))
order_date = order_data.get('order_date')
if not all([customer_id, vehicle_model, base_price, order_date]):
print("错误：缺少必要的订单信息")
return {"status": "error", "message": "缺少必要的订单信息"}
if not isinstance(base_price, (int, float)) or base_price <= 0:
print("错误：车辆基础价格无效")
return {"status": "error", "message": "车辆基础价格无效"}
if not (0 <= discount_rate <= 1):
print("错误：折扣率无效")
return {"status": "error", "message": "折扣率无效"}
# 模拟检查车辆库存（实际会查询数据库并进行事务锁定）
# stock_info = db_query_vehicle_stock(vehicle_model)
# if not stock_info or stock_info['quantity'] <= 0:
# print(f"错误：车型 {vehicle_model} 库存不足")
# return {"status": "error", "message": f"车型 {vehicle_model} 库存不足"}
# 计算最终价格
final_price = base_price * (1 - discount_rate)
# 模拟更新库存数量
# db_update_vehicle_stock(vehicle_model, -1) # 库存减一
# 创建购买订单记录并模拟存储到数据库
purchase_record = {
"customer_id": customer_id,
"vehicle_model": vehicle_model,
"base_price": base_price,
"discount_rate": discount_rate,
"final_price": final_price,
"order_date": order_date,
"status": "已提交" # 订单初始状态
}
# db_save_purchase_order(purchase_record) # 模拟数据库保存操作
# 触发Spark进行销售数据分析（例如，不同车型的总销售额和区域销售情况）
current_purchase_df = spark.createDataFrame([purchase_record])
combined_purchase_df = purchase_df.union(current_purchase_df)
sales_by_model = combined_purchase_df.groupBy("vehicle_model").agg(sum("final_price").alias("总销售额"), count("order_id").alias("销售数量"))
sales_by_region = combined_purchase_df.groupBy("sales_region").agg(sum("final_price").alias("区域销售额"))
# sales_by_model.show()
# sales_by_region.show()
print(f"成功处理客户 {customer_id} 购买 {vehicle_model} 的订单，最终价格：{final_price:.2f}元。")
print(f"Spark分析显示：车型销售概况：{sales_by_model.collect()}，区域销售概况：{sales_by_region.collect()}")
return {"status": "success", "message": "购买订单已成功创建和处理", "record": purchase_record, "analysis_model_summary": sales_by_model.toJSON().collect(), "analysis_region_summary": sales_by_region.toJSON().collect()}
# 核心功能三：预约维修管理业务处理
def process_repair_appointment(appointment_data):
# 接收并校验预约维修的核心数据
customer_id = appointment_data.get('customer_id')
vehicle_id = appointment_data.get('vehicle_id')
issue_description = appointment_data.get('issue_description')
preferred_date = appointment_data.get('preferred_date')
preferred_time = appointment_data.get('preferred_time')
service_type = appointment_data.get('service_type', '一般维修')
if not all([customer_id, vehicle_id, issue_description, preferred_date, preferred_time]):
print("错误：缺少必要的预约信息")
return {"status": "error", "message": "缺少必要的预约信息"}
# 模拟检查技师和工位可用性（实际会查询排班和工位状态）
# is_technician_available = check_technician_availability(preferred_date, preferred_time)
# is_workshop_slot_available = check_workshop_slot_availability(preferred_date, preferred_time)
# if not is_technician_available or not is_workshop_slot_available:
# print(f"错误：{preferred_date} {preferred_time} 时间段技师或工位不可用")
# return {"status": "error", "message": f"{preferred_date} {preferred_time} 时间段技师或工位不可用"}
# 模拟预订技师和工位（实际会更新数据库状态）
# assign_technician(customer_id, vehicle_id, preferred_date, preferred_time)
# book_workshop_slot(preferred_date, preferred_time)
# 创建预约记录并模拟存储到数据库
appointment_record = {
"customer_id": customer_id,
"vehicle_id": vehicle_id,
"issue_description": issue_description,
"preferred_date": preferred_date,
"preferred_time": preferred_time,
"service_type": service_type,
"status": "已预约",
"technician_assigned": "王技师", # 模拟分配
"workshop_slot_id": "WS003" # 模拟分配
}
# db_save_appointment_record(appointment_record) # 模拟数据库保存操作
# 模拟发送预约确认通知给客户
# send_sms_notification(customer_id, f"您的维修预约已确认，时间：{preferred_date} {preferred_time}")
# 触发Spark进行预约模式分析（例如，高峰预约时间段和热门服务类型）
current_appointment_df = spark.createDataFrame([appointment_record])
combined_appointment_df = appointment_df.union(current_appointment_df)
peak_times = combined_appointment_df.groupBy("preferred_time").agg(count("appt_id").alias("预约数量")).orderBy(count("appt_id"), ascending=False)
hot_services = combined_appointment_df.groupBy("service_type").agg(count("appt_id").alias("服务数量")).orderBy(count("appt_id"), ascending=False)
# peak_times.show()
# hot_services.show()
print(f"成功处理客户 {customer_id} 的维修预约，时间：{preferred_date} {preferred_time}。")
print(f"Spark分析显示：高峰预约时段：{peak_times.collect()}，热门服务类型：{hot_services.collect()}")
return {"status": "success", "message": "维修预约已成功创建和处理", "record": appointment_record, "analysis_peak_times": peak_times.toJSON().collect(), "analysis_hot_services": hot_services.toJSON().collect()}
# 关闭Spark Session (在实际应用中，这通常会在整个应用程序关闭时执行)
# spark.stop()
springboot4s店车辆管理系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
