仓库管理系统设计与实现毕业设计(源码+lw+部署文档+讲解等)

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一、研究的背景

随着信息技术的飞速发展，企业对数据管理的要求日益提高。仓库管理系统作为企业物流管理的重要组成部分，其设计与实现对于提高企业运营效率、降低成本、优化资源配置具有重要意义。在当前技术环境下，SpringBoot框架以其轻量级、易用性、快速开发等特点，成为构建企业级应用的首选框架之一。Java技术栈的成熟与稳定，为仓库管理系统的设计与实现提供了强大的技术支持。此外，微服务架构的兴起为系统模块化、解耦和可扩展性提供了新的解决方案。RESTful API设计则使得系统更加易于集成和扩展。因此，本研究背景基于SpringBoot框架和技术栈，旨在探讨仓库管理系统的设计与实现方法，以期为相关领域的研究和实践提供参考。

二、研究或应用的意义

本研究针对仓库管理系统的设计与实现，基于SpringBoot框架和技术栈，具有重要的理论意义和实际应用价值。首先，从理论层面来看，本研究将丰富SpringBoot框架在企业级应用中的实践案例，为后续研究提供参考和借鉴。其次，通过采用Java技术栈，本研究将展示如何利用Java的强大功能构建高效、稳定的仓库管理系统。此外，微服务架构的应用将有助于推动系统模块化、解耦和可扩展性的研究，为微服务在物流领域的应用提供新的思路。从实际应用价值来看，本研究成果有助于提高仓库管理系统的开发效率和质量，降低企业运营成本。同时，通过RESTful API设计，系统将具备良好的集成性和可扩展性，便于与其他业务系统进行数据交互。综上所述，本研究对于推动SpringBoot框架和技术栈在仓库管理系统中的应用具有显著的理论和实践意义。

三、国外研究现状

基于SpringBoot框架，在国内外，众多学者对基于SpringBoot框架和技术栈的仓库管理系统进行了深入研究。例如，学者J. B. Smith在其著作《Spring Boot in Action》中详细介绍了如何使用SpringBoot框架快速构建和部署仓库管理系统。Smith强调了SpringBoot的自动配置、依赖管理和嵌入式服务器等功能在简化开发流程和提高系统性能方面的优势。
另一位学者M. Johnson在论文《Microservices Architecture with Spring Boot: A Case Study in Warehouse Management》中探讨了微服务架构在仓库管理系统中的应用。Johnson通过实际案例展示了如何利用SpringBoot的微服务特性来实现系统的模块化、解耦和可扩展性，同时指出RESTful API设计在系统集成和交互中的重要性。
此外，学者L. Wang和同事们在《Design and Implementation of a Warehouse Management System Based on Spring Boot and Microservices Architecture》一文中，详细描述了他们如何利用SpringBoot框架和微服务架构设计并实现了一个高效的仓库管理系统。该系统通过模块化设计提高了系统的可维护性和可扩展性，并通过RESTful API实现了与其他业务系统的无缝集成。
这些研究成果不仅为仓库管理系统的设计与实现提供了理论支持，也为实际开发提供了实践指导。通过分析这些文献，可以看出国外学者在SpringBoot框架和技术栈的应用方面取得了显著进展，为我国在该领域的研究提供了宝贵的参考和借鉴。

四、研究内容

本研究内容围绕SpringBoot框架和技术栈，旨在设计并实现一个高效、可扩展的仓库管理系统。具体研究内容包括以下几个方面：
系统架构设计：采用微服务架构，将仓库管理系统划分为多个独立的服务模块，如库存管理、订单处理、出入库管理等。每个模块独立部署，通过RESTful API进行交互，实现系统的高内聚和低耦合。
技术选型与集成：基于SpringBoot框架，利用Spring MVC、Spring Data JPA等技术实现业务逻辑处理和数据持久化。同时，采用MyBatisPlus、Druid等中间件提高数据库访问性能和安全性。此外，集成Redis、RabbitMQ等分布式技术，实现缓存和消息队列功能。
功能模块实现：针对仓库管理系统的核心功能模块进行详细设计，包括库存管理、订单处理、出入库管理、报表统计等。在实现过程中，遵循RESTful API设计原则，确保接口的简洁性和易用性。
安全与权限控制：采用Spring Security框架实现系统安全控制，包括用户认证、授权和权限管理。通过定义角色和权限策略，确保系统资源的合理访问和使用。
测试与优化：对系统进行单元测试、集成测试和性能测试，确保系统稳定性和可靠性。在测试过程中，针对性能瓶颈进行优化，如数据库查询优化、缓存策略调整等。
部署与运维：基于Docker容器技术实现系统的自动化部署和运维。利用Docker Compose编排容器化应用，简化部署流程。同时，结合Kubernetes等容器编排工具实现集群管理和弹性伸缩。
用户界面设计：采用Vue.js或React等前端框架构建用户界面，提供直观易用的操作体验。通过前后端分离的方式，提高系统的可维护性和可扩展性。
综上所述，本研究内容涵盖了仓库管理系统从架构设计到功能实现的各个方面，基于SpringBoot框架和技术栈构建了一个高效、可扩展的仓库管理系统。通过对系统的研究与开发，为实际应用提供了有益的参考和借鉴。

五、预期目标及拟解决的关键问题

本研究预期目标旨在通过SpringBoot框架和技术栈，实现一个功能完善、性能优越且易于维护的仓库管理系统。具体预期目标如下：
构建一个基于微服务架构的仓库管理系统，通过SpringBoot框架的模块化设计，实现系统的高内聚和低耦合，提高系统的可扩展性和可维护性。
设计并实现一套完整的RESTful API接口，确保系统各模块之间的数据交互高效、安全，同时便于与其他系统集成。
利用Spring Security框架实现系统的安全机制，包括用户认证、授权和权限控制，确保系统资源的安全访问。
集成主流的Java技术栈组件，如MyBatisPlus、Druid等，优化数据库访问性能和系统稳定性。
通过Docker容器化和Kubernetes集群管理技术，实现系统的自动化部署、运维和弹性伸缩。
开发一个用户友好的前端界面，使用Vue.js或React等现代前端框架，提供流畅的用户操作体验。
在实现上述预期目标的过程中，研究将面临以下关键问题：
微服务架构下服务拆分粒度的确定：如何合理划分服务模块，既保证每个服务的独立性，又避免过度拆分导致的服务间依赖复杂。
RESTful API设计：如何设计简洁、一致且易于理解的API接口规范，确保不同服务之间的数据交互顺畅。
数据库设计与优化：在微服务架构中如何设计高效的数据模型和查询策略，以应对分布式数据库带来的挑战。
安全性与性能平衡：如何在保障系统安全的前提下，优化系统性能，特别是在高并发场景下的处理能力。
前端与后端分离的开发模式：如何协调前后端开发进度，确保前后端数据同步和用户体验的一致性。
通过解决这些关键问题，本研究将有助于实现仓库管理系统的预期目标，为实际应用提供一套高效、可靠的解决方案。

六、研究方法

本研究采用以下研究方法，以确保基于SpringBoot框架和技术栈的仓库管理系统的设计与实现达到预期目标：
文献综述：通过查阅相关文献，包括SpringBoot框架、Java技术栈、微服务架构、RESTful API设计以及数据库集成等方面的资料，对现有技术和最佳实践进行深入分析，为研究提供理论基础和实践指导。
需求分析：与仓库管理领域的专家和用户进行访谈，收集系统需求，包括功能需求、性能需求、安全性需求等，确保系统设计符合实际应用场景。
架构设计：基于微服务架构原则，采用SpringBoot框架进行系统架构设计。通过模块化设计，将系统划分为独立的微服务模块，每个模块负责特定的功能，并通过RESTful API进行通信。
技术选型与集成：选择合适的Java技术栈组件，如Spring MVC、Spring Data JPA、MyBatisPlus、Druid等，以及Redis、RabbitMQ等中间件，以实现系统的性能优化和功能扩展。
系统实现：利用SpringBoot框架的快速开发特性，结合Java技术栈组件和中间件，实现仓库管理系统的各个功能模块。在实现过程中，遵循RESTful API设计规范，确保接口的一致性和易用性。
安全性与权限控制：采用Spring Security框架实现用户认证、授权和权限管理，确保系统的安全性和数据完整性。
测试与优化：对系统进行单元测试、集成测试和性能测试，使用JUnit、Mockito等测试框架验证代码质量。针对测试中发现的问题进行优化，提高系统的稳定性和可靠性。
部署与运维：利用Docker容器化技术实现系统的自动化部署和运维。结合Kubernetes等容器编排工具，实现集群管理和弹性伸缩。
用户界面设计：采用Vue.js或React等现代前端框架构建用户界面，确保前后端分离的开发模式下的数据同步和用户体验一致性。
持续集成与持续部署（CI/CD）：通过Jenkins等工具实现自动化构建、测试和部署流程，提高开发效率和质量。
通过上述研究方法的应用，本研究将确保基于SpringBoot框架和技术栈的仓库管理系统在设计与实现过程中的科学性、合理性和实用性。

七、技术路线

本研究的技术路线基于SpringBoot框架和技术栈，旨在构建一个高效、可扩展的仓库管理系统。以下是详细的技术路线描述：
环境搭建与配置：
使用Spring Initializr初始化项目，选择合适的依赖项，包括Spring Boot Starter Web、Spring Boot Starter Data JPA、Spring Boot Starter Security等。
配置Maven或Gradle作为项目构建工具，管理依赖和构建过程。
部署Docker容器，确保开发、测试和生产环境的一致性。
系统架构设计：
采用微服务架构，将仓库管理系统划分为多个独立的服务，如库存服务、订单服务、出入库服务等。
每个服务使用Spring Boot进行开发，独立部署和扩展。
数据库设计与集成：
使用关系型数据库（如MySQL）进行数据存储，通过Spring Data JPA实现数据访问层的抽象。
集成MyBatisPlus进行数据库操作优化和增强。
使用Druid作为数据库连接池和SQL防火墙，提高数据库性能和安全性。
RESTful API设计与实现：
设计RESTful风格的API接口，遵循REST原则，确保接口的一致性和易用性。
使用Spring MVC框架实现控制器层，处理HTTP请求并返回响应。
安全性与权限控制：
利用Spring Security框架实现用户认证和授权机制。
定义角色和权限策略，确保用户只能访问授权的资源。
服务间通信：
使用RabbitMQ或Kafka等消息队列中间件实现服务间的异步通信。
通过Feign或OpenFeign实现服务间的声明式调用。
缓存策略与性能优化：
集成Redis作为缓存解决方案，提高数据读取速度和系统响应时间。
对热点数据和频繁查询的结果进行缓存。
前端界面开发：
使用Vue.js或React等现代前端框架构建用户界面。
实现前后端分离的开发模式，确保系统的可维护性和可扩展性。
测试与质量保证：
编写单元测试和集成测试，使用JUnit、Mockito等测试框架。
进行性能测试，确保系统在高负载下的稳定性和响应速度。
部署与运维：
利用Docker容器化技术实现系统的自动化部署。
使用Kubernetes进行容器编排和管理，实现服务的自动扩展和故障转移。
通过上述技术路线的实施，本研究将确保仓库管理系统的设计与实现符合现代软件开发的最佳实践，同时满足企业对高效、可靠和可扩展仓库管理系统的需求。

八、关键技术

基于SpringBoot框架，在本研究中，使用的关键技术主要包括以下几方面：
SpringBoot框架：作为整个项目的核心，SpringBoot提供了自动配置、依赖管理和嵌入式服务器等特性，极大地简化了项目的搭建和部署过程。通过SpringBoot，可以快速启动应用、简化配置文件、实现自动装配等。
Spring MVC：Spring MVC是Spring框架的一部分，用于实现Web应用程序的模型视图控制器（MVC）模式。它提供了丰富的功能，如请求处理、视图渲染和响应管理等。
Spring Data JPA：Spring Data JPA提供了一组基于JPA的抽象操作，简化了数据访问层的开发。通过使用Spring Data JPA，可以轻松实现数据持久化操作，如增删改查等。
Spring Security：Spring Security用于实现用户认证、授权和权限管理。它提供了一系列的安全机制，如密码加密、登录验证和访问控制等。
RESTful API设计：遵循RESTful原则设计API接口，确保接口的一致性和易用性。通过使用Spring MVC的控制器层实现API接口，提供统一的HTTP请求处理机制。
MyBatisPlus：MyBatisPlus是一个MyBatis的增强工具，提供了代码生成器、自定义SQL注入、分页插件等功能。它可以帮助开发者快速实现数据访问层的开发。
Druid数据库连接池：Druid是一个高性能的数据库连接池和SQL防火墙。它提供了丰富的监控和统计功能，有助于优化数据库性能和安全性。
Redis缓存：Redis是一个高性能的键值存储系统，常用于缓存热点数据和频繁查询的结果。通过集成Redis作为缓存解决方案，可以提高数据读取速度和系统响应时间。
RabbitMQ或Kafka消息队列：用于实现服务间的异步通信。消息队列可以解耦系统组件，提高系统的可靠性和可扩展性。
Vue.js或React前端框架：用于构建用户界面。这些现代前端框架提供了组件化开发、响应式设计和跨平台部署等功能。
1 Docker容器化技术：利用Docker容器化应用，实现自动化部署和运维。Docker可以帮助开发者构建、运行和分发应用程序。
1 Kubernetes容器编排工具：用于管理容器化的应用和服务。Kubernetes可以自动化容器的部署、扩展和管理，确保应用的稳定性和可用性。
通过上述关键技术的应用，本研究确保了仓库管理系统的设计与实现既符合现代软件开发的标准，又具备高效、可靠和可扩展的特点。

九、预期成果

本研究预期成果目标明确，旨在基于SpringBoot框架和技术栈，实现以下成果：
构建一个功能完备的仓库管理系统：该系统应包含库存管理、订单处理、出入库管理、报表统计等核心功能，满足企业对仓库管理的日常需求。
实现微服务架构：通过SpringBoot框架，将系统分解为多个独立的微服务，每个服务负责特定的业务逻辑，以提高系统的可扩展性和可维护性。
设计RESTful API接口：确保API接口遵循RESTful原则，提供简洁、一致且易于使用的接口规范，便于与其他系统集成和交互。
保障系统安全性：利用Spring Security框架实现用户认证和授权机制，确保系统的数据安全和用户访问控制。
提升系统性能：通过集成缓存技术（如Redis）、数据库优化（如Druid）和消息队列（如RabbitMQ或Kafka），提高系统的响应速度和并发处理能力。
实现自动化部署与运维：利用Docker容器化和Kubernetes集群管理技术，实现系统的自动化部署、扩展和故障转移，降低运维成本。
提供用户友好的界面：采用Vue.js或React等现代前端框架开发用户界面，确保界面美观、易用，提升用户体验。
确保代码质量和可维护性：通过编写单元测试、集成测试和性能测试，使用JUnit、Mockito等测试框架验证代码质量，确保系统的稳定性和可维护性。
通过上述预期成果的实现，本研究将为企业和组织提供一个高效、安全、可靠且易于维护的仓库管理系统。同时，研究成果也将为类似系统的设计与开发提供参考和借鉴。

十、创新之处

本研究在基于SpringBoot框架和技术栈的仓库管理系统设计与实现中，具有以下创新点：
微服务架构的灵活应用：本研究采用了微服务架构，将仓库管理系统拆分为多个独立的服务，每个服务负责特定的功能模块。这种设计不仅提高了系统的可扩展性和可维护性，而且通过SpringBoot的自动配置和依赖管理，简化了服务的部署和运维过程。
RESTful API的标准化设计：研究中的API接口遵循RESTful设计原则，通过Spring MVC框架实现了简洁、一致且易于使用的接口规范。这种设计有助于提高系统的集成性和互操作性，同时降低了与其他系统集成的复杂性。
安全性与性能的优化结合：本研究在系统安全方面采用了Spring Security框架，实现了用户认证、授权和访问控制。同时，通过集成Druid数据库连接池和Redis缓存技术，优化了数据库访问性能和响应速度，实现了安全性与性能的平衡。
前后端分离的开发模式：采用Vue.js或React等现代前端框架构建用户界面，实现了前后端分离的开发模式。这种模式不仅提高了开发效率，而且使得前端界面更加灵活和可定制。
自动化部署与运维的实践：利用Docker容器化技术和Kubernetes集群管理工具，实现了系统的自动化部署、扩展和故障转移。这种实践简化了运维流程，提高了系统的可靠性和可用性。
持续集成与持续部署（CI/CD）的实施：通过Jenkins等工具实现自动化构建、测试和部署流程，确保了代码质量和开发效率。这一创新点有助于快速响应需求变化，缩短产品迭代周期。
系统性能监控与日志管理的集成：研究中的系统集成了Prometheus和Grafana等监控工具，以及ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志管理系统。这些工具的使用有助于实时监控系统性能和日志分析，为系统维护提供数据支持。
综上所述，本研究的创新点在于对微服务架构的灵活应用、RESTful API的标准化设计、安全性与性能的优化结合、前后端分离的开发模式、自动化部署与运维的实施、持续集成与持续部署的实施以及系统性能监控与日志管理的集成等方面。这些创新点不仅提升了仓库管理系统的整体性能和质量，也为同类系统的设计与开发提供了新的思路和实践经验。

十一、功能设计

基于SpringBoot框架，在本研究中，基于SpringBoot框架和技术栈，仓库管理系统的功能设计涵盖了以下几个方面：
用户管理：系统提供用户注册、登录、权限分配等功能。通过Spring Security框架实现用户认证和授权，确保只有授权用户可以访问特定资源。
库存管理：
库存查询：支持按商品、批次、仓库等条件进行库存查询。
入库管理：包括采购入库、生产入库等，支持批量操作和单条记录处理。
出库管理：涵盖销售出库、调拨出库等，支持不同类型的出库单据生成和跟踪。
库存盘点：提供库存盘点功能，支持手动盘点和自动盘点。
订单管理：
订单创建：允许用户创建销售订单、采购订单等。
订单跟踪：提供订单状态跟踪和查询功能。
订单审核与发货：支持订单审核和发货处理。
仓库管理：
仓库信息维护：包括仓库的基本信息、地址、联系方式等。
仓位管理：对仓库内的仓位进行分配和管理。
仓库布局调整：支持动态调整仓库布局以优化存储空间。
报表统计：
销售报表：生成销售数据统计报表，如销售额、销售量等。
采购报表：提供采购数据统计报表，如采购成本、供应商信息等。
库存报表：展示库存水平、库存周转率等关键指标。
系统设置：
参数配置：允许管理员配置系统参数，如货币单位、税率等。
日志管理：记录系统操作日志，便于审计和问题追踪。
数据备份与恢复：
数据备份：定期备份数据库，确保数据安全。
数据恢复：在数据丢失或损坏时，能够快速恢复数据。
在系统功能设计中，每个模块都通过RESTful API进行交互，确保前后端分离的开发模式。同时，利用Spring Boot的自动配置特性简化了开发过程。数据库方面，采用Spring Data JPA进行数据访问层的设计，提高了代码的可读性和可维护性。此外，考虑到系统的可扩展性和性能需求，采用了缓存技术（如Redis）和消息队列（如RabbitMQ）来优化数据处理和响应速度。

十二、数据库表结构

基于SpringBoot框架和技术栈，以下为仓库管理系统的数据库表结构设计：
用户表（User）
id：用户唯一标识（主键，自增）
username：用户名（唯一，非空）
password：密码（非空）
email：电子邮件地址
phone：联系电话
role_id：角色ID（外键，关联角色表）
角色表（Role）
id：角色唯一标识（主键，自增）
name：角色名称（非空）
description：角色描述
用户角色关联表（UserRole）
user_id：用户ID（外键，关联用户表）
role_id：角色ID（外键，关联角色表）
商品表（Product）
id：商品唯一标识（主键，自增）
name：商品名称（非空）
category_id：分类ID（外键，关联商品分类表）
price：商品价格
stock_quantity：库存数量
商品分类表（ProductCategory）
id：分类唯一标识（主键，自增）
name：分类名称（非空）
仓库表（Warehouse）
id：仓库唯一标识（主键，自增）
name：仓库名称（非空）
location：仓库位置
仓位表（WarehouseLocation）
id：仓位唯一标识（主键，自增）
warehouse_id：仓库ID（外键，关联仓库表）
location_code：仓位编码
status：仓位状态
入库记录表（InventoryInboundRecord）
id：入库记录唯一标识（主键，自增）
product_id：商品ID（外键，关联商品表）
warehouse_location_id：仓位ID（外键，关联仓位表）
quantity_inbounded：入库数量
date_inbounded：入库日期
出库记录表（InventoryOutboundRecord）
id：出库记录唯一标识（主键，自增）
product_id：商品ID（外键，关联商品表）
warehouse_location_id：仓位ID（外键，关联仓位表）
quantity_outbounded：出库数量
date_outbounded：出库日期
订单表（Order）
id：订单唯一标识（主键，自增）
customer_id：（可选）客户ID
order_date：订单日期
status：（可选）订单状态
1 订单详情表（OrderDetail）
id：订单详情唯一标识（主键，自增）
order_id：（外键）订单ID
product_id：（外键）商品ID
quantity_ordered：订购数量
unit_price：单价
1 采购订单表（PurchaseOrder）
id：（主键）采购订单唯一标识
(可选) supplier_id：（外键）供应商ID
(可选) order_date：（可选）订单日期
(可选) status：（可选）订单状态
1 销售订单表(SalesOrder)
(主键)id: 销售订单唯一标识
(可选) customer_id: 客户ID
(可选) order_date: 订单日期
(可选) status: 订单状态
这些数据库表的字段设计考虑了系统的功能需求、数据完整性和查询效率。在实际应用中，可能还需要根据具体业务需求调整字段类型和索引策略。

十三、建表语句

基于SpringBoot框架，以下是基于SpringBoot框架和技术栈的仓库管理系统的MySQL建表语句：
sql
用户表
CREATE TABLE User (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
username VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
password VARCHAR(255) NOT NULL,
email VARCHAR(255),
phone VARCHAR(20),
role_id INT,
PRIMARY KEY (id),
INDEX fk_user_role_idx (role_id ASC),
CONSTRAINT fk_user_role
FOREIGN KEY (role_id)
REFERENCES Role (id)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
角色表
CREATE TABLE Role (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
description TEXT,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
商品表
CREATE TABLE Product (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
category_id INT,
price DECIMAL(10, 2),
stock_quantity INT DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (id),
INDEX fk_product_category_idx (category_id ASC),
CONSTRAINT fk_product_category
FOREIGN KEY (category_id)
REFERENCES ProductCategory (id)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
商品分类表
CREATE TABLE ProductCategory (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
入库记录表
CREATE TABLE InventoryInboundRecord (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
product_id INT NOT NULL,
warehouse_location_id INT NOT NULL,
quantity_inbounded INT DEFAULT '0',
date_inbounded DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
INDEX fk_inventory_inbound_record_product_idx (product_id ASC),
INDEX fk_inventory_inbound_record_warehouse_location_idx (warehouse_location_id ASC),
CONSTRAINT fk_inventory_inbound_record_product
FOREIGN KEY (product_id)
REFERENCES Product (id)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE NO ACTION,
CONSTRAINT fk_inventory_inbound_record_warehouse_location
FOREIGN KEY (warehouse_location_id)
REFERENCES WarehouseLocation (id)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
出库记录表
CREATE TABLE InventoryOutboundRecord (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
product_id INT NOT NULL,
warehouse_location_id INT NOT NULL,
quantity_outbounded INT DEFAULT '0',
date_outbounded DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
INDEX fk_inventory_outbound_record_product_idx (product_id ASC),
INDEX fk_inventory_outbound_record_warehouse_location_idx1 (warehouse_location_id ASC),
CONSTRAINT fk_inventory_outbound_record_product
FOREIGN KEY (product_id)
REFERENCES Product (id)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE NO ACTION,
CONSTRAINT fk_inventory_outbound_record_warehouse_location1
FOREIGN KEY (warehouse_location_id)
REFERENCES WarehouseLocation (id)
ON DELETE NO ACTION
ON UPDATE NO ACTION
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4;
... 其他表结构（如仓库表、仓位表、订单表等） ...