Java SpringBoot+Vue3+MyBatis web音乐网站系统源码|前后端分离+MySQL数据库

💡实话实说:

CSDN上做毕设辅导的都是专业技术服务,大家都要生活,这个很正常。我和其他人不同的是,我有自己的项目库存,不需要找别人拿货再加价,所以能给到超低价格。

摘要

随着互联网技术的快速发展,数字音乐产业逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在线音乐平台不仅为用户提供了便捷的音乐播放服务,还通过个性化推荐、社交互动等功能增强了用户体验。然而,传统的音乐网站系统在性能、扩展性和用户体验方面存在一定局限性,难以满足现代用户的高并发访问和多样化需求。因此,构建一个高性能、易扩展且用户体验良好的音乐网站系统具有重要的现实意义。本系统采用前后端分离架构,结合现代化的开发框架,旨在为用户提供流畅的音乐播放、个性化推荐及社交互动功能,同时为开发者提供高效的系统管理和维护能力。

本系统基于Java SpringBoot框架搭建后端服务,结合Vue3实现前端交互,采用MyBatis作为持久层框架,MySQL作为数据库存储。系统功能模块包括用户管理、音乐分类与搜索、播放列表管理、评论与互动、后台数据统计等。关键技术包括RESTful API设计、JWT身份认证、Axios异步请求、Element Plus组件库等,确保了系统的高效性和可维护性。通过前后端分离架构,系统实现了模块化开发与部署,提升了开发效率和系统性能。本系统的设计与实现为类似音乐平台的开发提供了参考,具有一定的实用价值和学术意义。关键词:SpringBoot、Vue3、MyBatis、前后端分离、MySQL、音乐网站。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储系统注册用户的基本信息,包括用户名、密码(加密存储)、个人资料及权限角色等。用户ID是该表的主键,注册时间通过函数自动获取。结构表如表3-1所示。

字段名数据类型描述
user_idBIGINT用户唯一标识(主键)
usernameVARCHAR(50)用户名(唯一)
password_hashVARCHAR(255)加密后的密码
emailVARCHAR(100)用户邮箱(唯一)
avatar_urlVARCHAR(255)用户头像链接
role_typeTINYINT用户角色(0普通,1管理员)
register_timeDATETIME注册时间
last_login_timeDATETIME最后登录时间
音乐信息数据表

音乐信息数据表存储系统内的音乐文件及相关元数据,如歌曲名称、歌手、专辑封面等。音乐ID为主键,上传时间自动生成。结构表如表3-2所示。

字段名数据类型描述
music_idBIGINT音乐唯一标识(主键)
titleVARCHAR(100)歌曲名称
artistVARCHAR(50)歌手名称
albumVARCHAR(50)专辑名称
cover_urlVARCHAR(255)专辑封面链接
music_urlVARCHAR(255)音乐文件链接
durationINT歌曲时长(秒)
upload_timeDATETIME上传时间
play_countINT播放次数
评论互动数据表

评论互动数据表记录用户对音乐的评论及回复信息,支持多级评论结构。评论ID为主键,发布时间自动生成。结构表如表3-3所示。

字段名数据类型描述
comment_idBIGINT评论唯一标识(主键)
user_idBIGINT评论用户ID
music_idBIGINT关联音乐ID
contentTEXT评论内容
parent_idBIGINT父级评论ID(用于回复)
publish_timeDATETIME发布时间
like_countINT点赞数

博主介绍:

🎓 学术背景与身份
东南大学计算机科学与技术专业在读研究生,CSDN博客专家,资深Java技术实践者。在校期间深度参与实验室前沿项目研发,现为CSDN特邀作者及掘金优质创作者,致力于推动技术知识的传播与分享。
💡 技术专长领域 专精Java企业级开发生态,深度掌握Spring Boot微服务架构、RESTful
API设计、前后端分离最佳实践等现代Web开发技术栈。在学术项目工程化实现方面拥有丰富经验,擅长将理论知识转化为可落地的技术方案。 📊影响力与成就
🔥 全平台技术粉丝累计30万+ 🏆 成功指导并交付毕业设计项目1000+个 ✍️ 输出高质量原创技术文章200+篇 ⭐
GitHub开源贡献获得社区认可5K+星标

系统介绍:

开源免费分享Java SpringBoot+Vue3+MyBatis web音乐网站系统源码|前后端分离+MySQL数据库可提供说明文档 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:





系统架构参考:

视频演示:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!

项目案例参考:



最后再唠叨一句:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!
遇见即是缘,欢迎交流,你别地能找到的源码我都有!!!

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.mzph.cn/news/1170852.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

过碳酸钠供应商名单前十:过碳酸钠厂家推荐、过碳酸钠制造商精选 - 品牌2026

在绿色化工理念持续深化的背景下,过碳酸钠作为高效环保的氧系漂白剂,应用场景不断拓展,市场对优质过碳酸钠供应商、生产厂家、批发商等主体的需求愈发旺盛。2026年,行业内兼具技术实力与供应能力的企业凭借差异化优…

SpringBoot+Vue 抗疫物资管理系统管理平台源码【适合毕设/课设/学习】Java+MySQL

💡实话实说:CSDN上做毕设辅导的都是专业技术服务,大家都要生活,这个很正常。我和其他人不同的是,我有自己的项目库存,不需要找别人拿货再加价,所以能给到超低价格。摘要 在全球范围内&#xff0…

全球成膜助剂供成膜助剂源头厂家:江西成膜助剂生产厂、浙江成膜助剂生产厂名单 - 品牌2026

成膜助剂作为涂料行业的核心配套原料,能有效提升涂膜的成型稳定性、耐候性与兼容性,广泛应用于建筑、工业等多个领域。随着环保政策日趋严格与市场需求升级,全球成膜助剂行业向绿色化、高性能化转型,源头膜助剂生产…

零样本图像分割新体验|SAM3大模型镜像助力万物分割落地

零样本图像分割新体验|SAM3大模型镜像助力万物分割落地 1. 技术背景与核心价值 近年来,计算机视觉领域正经历一场由“基础模型”驱动的范式变革。传统图像分割任务高度依赖大量标注数据和特定场景训练,开发成本高、泛化能力弱。Meta发布的 …

成膜助剂哪家质量好?2026年销量比较好的成膜助剂厂家盘点 - 品牌2026

在涂料、胶粘剂等精细化工领域,成膜助剂是保障产品成型效果与使用性能的核心辅料。2026年,市场对成膜助剂的质量稳定性、环保合规性要求持续提升,销量表现突出且符合欧盟标准的供应商成为行业关注焦点。本文将盘点多…

ESP-IDF初始化报错的典型工业现场应对策略

ESP-IDF初始化报错?工业级现场的实战排障手册你有没有在深夜调试产线固件时,突然被一条the path for esp-idf is not valid搞得措手不及?或者CI流水线莫名其妙失败,提示/tools/idf.py not found,而本地明明一切正常&am…

DeepSeek-R1降本部署实战:无需GPU,CPU运行节省90%成本

DeepSeek-R1降本部署实战:无需GPU,CPU运行节省90%成本 1. 引言 随着大模型在推理、代码生成和数学逻辑等任务中的广泛应用,企业与开发者对高性能模型的需求日益增长。然而,主流大模型通常依赖高成本的GPU进行推理服务&#xff0…

Qwen3-VL-2B模型调用实战:Python接口接入详细步骤

Qwen3-VL-2B模型调用实战:Python接口接入详细步骤 1. 引言 1.1 业务场景描述 随着多模态人工智能技术的快速发展,视觉语言模型(Vision-Language Model, VLM)在图像理解、图文问答和OCR识别等场景中展现出巨大潜力。然而&#x…

DeepSeek-OCR优化指南:多线程处理配置参数

DeepSeek-OCR优化指南:多线程处理配置参数 1. 背景与应用场景 随着企业数字化进程的加速,大量非结构化图像文档需要高效转化为可编辑、可检索的文本数据。DeepSeek-OCR-WEBUI 作为 DeepSeek 开源 OCR 大模型的可视化推理前端,为开发者和业务…

一键启动Sambert多情感语音合成:中文TTS零配置部署

一键启动Sambert多情感语音合成:中文TTS零配置部署 1. 引言:工业级中文TTS的开箱即用时代 在智能客服、有声阅读、虚拟主播等应用场景中,高质量、多情感、多说话人的中文语音合成(Text-to-Speech, TTS)已成为提升用户…

GPEN日志调试技巧:查看后台输出定位异常问题方法

GPEN日志调试技巧:查看后台输出定位异常问题方法 1. 引言 1.1 技术背景与问题提出 GPEN(Generative Prior Enhancement Network)作为一种基于生成先验的图像肖像增强模型,广泛应用于老照片修复、低质量人像优化等场景。其WebUI…

惊艳!DeepSeek-R1打造的数学解题机器人效果展示

惊艳!DeepSeek-R1打造的数学解题机器人效果展示 1. 引言:轻量级模型如何实现高精度数学推理? 在大语言模型飞速发展的今天,越来越多的应用场景开始向移动端和边缘设备延伸。然而,传统的大模型往往面临参数量大、内存…

开发者快速上手:Qwen1.5-0.5B-Chat一键镜像部署推荐教程

开发者快速上手:Qwen1.5-0.5B-Chat一键镜像部署推荐教程 1. 引言 1.1 学习目标 本文旨在为开发者提供一份完整、可执行、零基础友好的 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型本地化部署指南。通过本教程,您将能够在短时间内完成从环境配置到 Web 界面交互的全流程操…

开发者快速上手:Qwen1.5-0.5B-Chat一键镜像部署推荐教程

开发者快速上手:Qwen1.5-0.5B-Chat一键镜像部署推荐教程 1. 引言 1.1 学习目标 本文旨在为开发者提供一份完整、可执行、零基础友好的 Qwen1.5-0.5B-Chat 模型本地化部署指南。通过本教程,您将能够在短时间内完成从环境配置到 Web 界面交互的全流程操…

Qwen3-Embedding-4B镜像更新:SGlang最新集成说明

Qwen3-Embedding-4B镜像更新:SGlang最新集成说明 1. 背景与技术演进 随着大模型在检索增强生成(RAG)、语义搜索、多语言理解等场景中的广泛应用,高质量文本嵌入模型的重要性日益凸显。传统的通用语言模型虽具备一定语义编码能力…

从部署到调用:Qwen3-Embedding-0.6B完整实践路径

从部署到调用:Qwen3-Embedding-0.6B完整实践路径 1. 引言:为什么选择 Qwen3-Embedding-0.6B? 在当前大模型驱动的智能应用中,文本嵌入(Text Embedding)作为信息检索、语义匹配和知识库构建的核心技术&…

Qwen3-VL网页UI访问慢?网络延迟优化部署实战教程

Qwen3-VL网页UI访问慢?网络延迟优化部署实战教程 1. 引言:Qwen3-VL-2B-Instruct 的能力与挑战 1.1 模型背景与核心价值 Qwen3-VL-2B-Instruct 是阿里云开源的视觉-语言大模型,属于 Qwen 系列中迄今为止最强大的多模态版本。该模型在文本理…

NotaGen部署案例:音乐教育AI助手方案

NotaGen部署案例:音乐教育AI助手方案 1. 引言 1.1 项目背景与业务需求 在现代音乐教育中,教师和学生常常面临创作资源匮乏、风格理解不深、练习素材有限等问题。尤其是在古典音乐教学领域,如何快速生成符合特定作曲家风格的乐谱&#xff0…

Swift-All自动化:CI/CD流水线集成模型训练与发布

Swift-All自动化:CI/CD流水线集成模型训练与发布 1. 引言 1.1 业务场景描述 在当前大模型快速发展的背景下,AI工程团队面临的核心挑战之一是如何高效、稳定地完成从模型选择、训练、微调到部署的全链路流程。传统的手动操作方式不仅耗时耗力&#xff…

FRCRN语音降噪应用场景:电话录音降噪实战案例

FRCRN语音降噪应用场景:电话录音降噪实战案例 1. 引言 在现代语音通信和语音识别系统中,背景噪声是影响语音质量和识别准确率的关键因素。尤其是在电话录音场景中,常见的环境噪声(如交通声、空调声、人声干扰)会显著…