基于SpringBoot的实验室设备与预约系统毕设源码(源码+lw+部署文档+讲解等)-迪斯科星球

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一、研究目的

二、研究意义

本研究的意义首先体现在对实验室资源管理效率的显著提升。传统实验室设备预约方式多依赖人工登记与纸质记录，易导致信息滞后、冲突频发以及管理成本高昂；而基于SpringBoot的系统能够实现实时在线预约、自动冲突检测与动态资源分配，从而降低人力投入并提高设备利用率。其次，该系统通过统一的接口实现对多种实验设备的统一管理，消除各类设备之间信息孤岛，促进跨学科实验室协同使用，为科研团队提供更为灵活、可追溯的资源使用记录。再次，系统集成了权限控制与日志审计功能，能够满足高校及科研机构对数据安全与合规性的严格要求，为实验室管理提供可靠的安全保障。

从技术层面来看，采用SpringBoot框架构建后端服务具有高度可扩展性与模块化优势。SpringBoot简化了配置流程，支持微服务化部署，使得系统能够轻松适配不同规模实验室的需求；同时，其与前端技术（如Vue、React）的无缝对接，保证了用户界面的交互体验与响应速度。通过RESTful API的设计，系统实现了服务解耦与第三方系统集成，为未来引入物联网设备、实验数据采集平台以及科研管理系统奠定了技术基础。

在数据驱动决策方面，该系统能够收集并存储设备使用日志、预约时段与用户反馈等多维度信息。利用这些数据，研究者可以进行使用率分析、瓶颈预测与维护周期优化，从而实现设备的精准管理与资源调配。更进一步，系统可通过机器学习模型对设备故障进行预测性维护，减少突发停机时间，提高实验室整体运转效率。此类数据分析功能不仅提升了实验室运营水平，也为科研项目的资源规划提供了量化依据。

最后，本研究与高校数字化转型战略高度契合。通过推广基于SpringBoot的实验室设备与预约系统，能够实现实验室管理流程的标准化、信息化与智能化，为科研机构提供可复制、可推广的技术方案。该系统的成功实施将为后续在更大范围内开展实验室资源共享平台、跨校区协同管理以及科研项目资源调度等研究提供实践经验与技术支撑，从而推动学术科研环境向更高效、更透明、更可持续的方向发展。

三、国内外研究现状

国内外学术界对实验室设备预约与管理系统的研究始于对传统人工管理方式效率低下与信息不对称问题的关注。早期研究主要集中在基于关系数据库的预约表单与手工排程模型上，试图通过简单规则实现冲突检测和资源分配。随着互联网技术的发展，学术论文开始探讨基于Web的在线预约平台，强调用户体验、实时性与可视化展示。近年来，研究重点转向多维度资源调度算法、预测性维护以及大数据分析，以期实现实验室管理的智能化与精细化。

在国外，许多高校与科研机构已构建成熟的实验室信息管理系统（LIMS）与设备预约平台。研究者利用遗传算法、蚁群优化和整数规划等方法对设备排程进行优化，显著提升资源利用率并降低冲突率。与此同时，物联网技术被广泛应用于实验室设备监测，通过传感器采集温湿度、电流功率等参数，并将数据实时上传至云平台，实现远程状态监控与自动报警。学术论文还提出基于机器学习的设备故障预测模型，可在设备出现异常前提前提示维护需求，从而减少停机时间。数据安全与隐私保护亦成为研究热点，研究者开发基于角色权限控制、审计日志与加密传输的安全框架，以满足科研机构对数据合规性的严格要求。

在国内，随着信息化建设的推进，多所高校与科研院所相继推出面向实验室管理的综合平台。国内研究多聚焦于系统架构设计、业务流程重构与技术选型。SpringBoot等轻量级框架被广泛采用，支持快速开发与模块化扩展；前端技术如Vue、React实现了交互式仪表盘与预约流程可视化；后端服务通过RESTful API实现与校园网、OA系统以及实验室仪器的无缝对接。国内学者在排程算法方面也取得进展，提出基于优先级调度与动态资源分配的混合模型，并通过仿真验证其在多设备共享场景下的优势。数据分析与决策支持方面，研究者利用统计学与时序分析方法，对设备使用率、实验耗材消耗等指标进行监测，为实验室运营提供量化依据。

此外，国内外均出现了多种开源或商业化的实验室预约系统原型。学术论文对其功能模块、技术实现与性能评估进行了系统梳理。通过对比分析，研究者发现系统在用户体验、可扩展性与安全性方面存在差异，促使后续研究聚焦于跨平台互操作性与标准化接口设计。随着人工智能技术的成熟，越来越多的研究尝试将自然语言处理与语音交互引入预约流程，实现更为便捷的人机交互方式。与此同时，区块链技术被提出用于实验数据与设备使用记录的不可篡改存储，以提升实验数据可信度。

总体而言，国内外研究已形成从基础功能实现到高级智能化管理的完整研究体系。主要研究方向包括在线预约平台建设、资源调度优化、IoT设备监测、预测性维护、大数据分析与安全合规。主要成果涵盖多种算法模型、系统架构方案与技术实现框架，为实验室设备与预约系统的进一步发展奠定了坚实基础。

四、预期达到目标及解决的关键问题

本研究的总体目标在于构建一套基于SpringBoot框架的实验室设备与预约管理系统，旨在通过信息化手段显著提升实验室资源调度效率、降低人工操作成本，并为科研团队提供可追溯、可分析的使用记录，从而实现实验室运营的智能化与精细化。系统设计将围绕实时在线预约、自动冲突检测与动态资源分配展开，力求在保证用户体验的前提下实现高并发访问与数据一致性，并通过统一权限管理与审计日志功能满足高校及科研机构对数据安全与合规性的严格要求。进一步而言，本研究希望通过对设备使用日志、预约时段与实验耗材等多维度数据的收集与分析，为实验室管理者提供基于大数据的决策支持工具，支持设备维护周期优化、资源利用率提升以及科研项目资源调度的精准化。

在实现层面，系统将实现多功能模块的协同工作。首先，预约服务模块将采用RESTful API设计，实现前后端分离与跨平台调用，并通过SpringBoot自动配置简化部署流程；其次，调度算法模块将集成基于整数规划与遗传算法的混合模型，以在满足优先级、时段约束与设备兼容性等多重约束条件下实现最优资源分配；再次，安全管理模块将采用基于角色的访问控制（RBAC）与加密传输技术，确保用户数据与系统操作的机密性、完整性与可审计性；最后，数据分析模块将利用时序分析与机器学习技术，对设备使用率、故障预测等指标进行实时监测，为实验室运营提供可视化报表与预警机制。系统界面将兼顾桌面与移动端体验，通过响应式设计实现不同终端的无缝访问。

然而，系统研发过程中仍面临若干关键问题。首先，多设备、多约束的排程问题在理论上属于NP难度，如何在保证计算效率的前提下实现实时冲突检测与动态调整，是算法设计的核心挑战；其次，系统需与校园网、OA系统以及实验室仪器控制平台等现有信息化系统进行深度集成，数据格式、接口协议的不统一可能导致信息同步延迟或错误，需要制定统一的数据交换标准与中间件解决方案；再次，随着用户数量与设备种类的扩大，系统的横向扩展性与容错性将受到考验，需要通过微服务架构、分布式数据库与负载均衡技术保证高可用性；此外，数据安全与隐私合规问题亦不可忽视，需遵循国家关于科研数据保护的相关法规，确保日志记录、访问权限与数据传输均满足合规要求；最后，系统的推广与用户接受度将受到使用习惯、培训成本与功能适配度等因素影响，需要通过人机交互设计与持续迭代改进提升用户体验。

针对上述目标与挑战，本研究预期实现以下贡献。首先，提出一种模块化、可插拔的实验室设备预约系统架构，兼顾灵活性与可维护性；其次，开发并验证一套基于混合优化算法的多约束排程模型，在实验室实际场景中实现资源利用率提升10%至15%；再次，构建安全合规的权限与审计框架，为实验室数据管理提供可靠保障；最后，通过在国内某高校实验室的试点部署与评估，验证系统在真实环境中的性能、可扩展性与用户满意度，并形成一套完整的案例研究报告，为后续推广提供经验与方法论。

五、研究内容

本研究以构建一套基于SpringBoot框架的实验室设备与预约管理系统为核心目标，旨在通过信息化手段提升实验室资源调度效率、降低人工操作成本，并为科研团队提供可追溯、可分析的使用记录，从而实现实验室运营的智能化与精细化。系统设计将围绕实时在线预约、自动冲突检测与动态资源分配展开，力求在保证用户体验的前提下实现高并发访问与数据一致性，并通过统一权限管理与审计日志功能满足高校及科研机构对数据安全与合规性的严格要求。进一步而言，本研究希望通过对设备使用日志、预约时段与实验耗材等多维度数据的收集与分析，为实验室管理者提供基于大数据的决策支持工具，支持设备维护周期优化、资源利用率提升以及科研项目资源调度的精准化。

系统整体架构采用微服务化设计，核心服务包括用户管理服务、设备目录服务、预约调度服务、通知与提醒服务、维护管理服务以及数据分析与报表服务。各服务通过SpringBoot自动配置实现快速开发，并通过Spring Cloud Config进行统一配置管理；RESTful API 作为跨服务通信接口，确保前后端分离与高内聚低耦合。数据库层采用关系型数据库（如PostgreSQL）存储核心业务数据，同时使用Redis缓存热点数据，提升并发读写性能。安全层面则通过Spring Security实现基于角色的访问控制（RBAC），并结合JWT令牌进行无状态身份验证，所有敏感数据在传输与存储过程中均采用TLS加密与AES对称加密技术。

预约调度服务是系统的核心模块，其功能包括冲突检测、资源分配与排程优化。冲突检测采用基于时间段重叠的区间树算法，能够在毫秒级完成大规模设备预约请求的合法性校验；资源分配则通过整数规划模型与遗传算法相结合的混合调度策略，在满足优先级、时段约束与设备兼容性等多重约束条件下实现最优或近似最优排程。为支持动态调整，系统提供实时排程重算接口，当新预约或取消请求产生时，立即触发局部重算，保证整体调度状态始终保持一致。通知与提醒服务通过邮件、短信及即时通讯插件（如企业微信）实现多渠道推送，支持预约确认、冲突预警、设备使用提醒与维护预警等功能。

维护管理服务负责设备故障记录与预测性维护。系统通过定时采集设备运行参数（如温湿度、电流功率等），并将数据写入时间序列数据库；利用机器学习模型（如随机森林、LSTM网络）对设备状态进行异常检测与寿命预测，提前生成维护建议，降低突发停机风险。所有维护记录均与预约日志关联，形成完整的设备使用与维护链路，为后续数据分析提供丰富的上下文信息。

数据分析与报表服务提供多维度的运营指标视图。通过ETL流程将业务数据导入大数据平台（如Spark），实现设备利用率、预约时段分布、耗材消耗等指标的实时计算；同时提供自定义报表与可视化仪表盘，支持按部门、实验室或项目进行细粒度分析。系统还集成了基于规则引擎的异常检测模块，对设备使用异常、预约违规行为进行实时监控，并自动生成审计日志，满足科研机构对合规性与可追溯性的要求。

在技术实现层面，前端采用Vue.js框架实现响应式用户界面，支持桌面与移动端统一体验；后端服务通过SpringBoot + Spring Cloud构建，使用Spring Data JPA进行 ORM 映射；安全层面结合 Spring Security 与 JWT 进行身份验证与权限校验；消息总线采用 RabbitMQ 实现异步事件驱动，提升系统解耦与扩展性。整个系统的部署采用 Docker 容器化，并通过 Kubernetes 进行弹性伸缩与高可用配置，确保在大规模并发访问下保持稳定响应。

为验证系统的有效性，本研究将首先在实验室内部环境中进行功能测试与性能评估，通过模拟预约请求、设备冲突场景以及维护事件，评估系统的冲突检测准确率、调度效率与响应时间。随后选取某高校实验室作为试点，部署完整系统并持续监测一学期的使用情况，收集设备利用率、预约成功率、用户满意度等指标，对比传统人工预约方式的数据进行对照分析。通过定量与定性相结合的评估方法，验证系统在提升资源利用率、降低人力成本以及支持决策分析方面的实际价值。

综上所述，本研究将从系统架构设计、核心算法实现、安全合规保障、数据采集与分析以及实证评估等多维度展开，形成一套完整的实验室设备与预约管理解决方案。该方案不仅具备技术可行性与商业推广潜力，更为高校及科研机构实现实验室运营智能化提供了可复制、可扩展的技术范式。

六、需求分析

用户需求方面，系统的主要使用者包括实验室管理员、科研人员以及技术支持人员。实验室管理员需要一种能够集中管理设备信息、实时监控预约状态并对资源进行动态分配的工具，以降低人工排程错误率并提升设备利用率；科研人员则期望通过简洁直观的界面快速完成设备预约，获取预约确认与冲突提醒，并能随时查看自身预约历史与使用统计，以便合理安排实验进度；技术支持人员则关注设备运行状态监测、故障诊断与维护记录的完整性，需能够及时获取异常预警并制定维护计划，从而保障实验室设备的长期稳定运行。除此之外，所有用户都对系统的数据安全与隐私保护提出严格要求，期望在访问权限、日志审计与数据加密方面得到充分保障。整体而言，用户需求可归纳为三大核心维度：高效便捷的预约体验、透明可追溯的资源管理以及安全可靠的数据治理。

功能需求方面，系统首先必须实现完善的用户身份与权限管理模块。该模块需支持多角色定义（如管理员、科研人员、技术支持）并通过基于角色的访问控制（RBAC）实现细粒度权限分配，同时记录所有操作日志以满足审计要求。其次，设备目录服务应提供完整的设备信息录入与维护功能，包括设备编号、型号、使用说明、可预约时段与状态等属性，并支持批量导入与导出，方便与现有实验室管理系统对接。第三，预约调度服务是核心功能之一，它需实现实时冲突检测、自动排程优化以及手动调整接口。冲突检测采用区间树算法保证高并发下的准确性；排程优化通过整数规划与遗传算法相结合的混合模型，在满足优先级、时段约束与设备兼容性等多重约束条件下实现最优或近似最优资源分配。第四，通知与提醒服务需集成多渠道推送（邮件、短信、即时通讯插件），在预约确认、冲突预警、设备使用提醒以及维护预警等场景中及时触发消息。第五，维护管理模块应支持设备故障记录、维修日志与预测性维护功能。系统通过定时采集设备运行参数并运用机器学习模型进行异常检测与寿命预测，提前生成维护建议并同步至预约调度，以避免突发停机。第六，数据分析与报表服务提供多维度运营指标视图，包括设备利用率、预约时段分布、耗材消耗等，并支持自定义报表与可视化仪表盘，以帮助管理者进行决策支持。最后，系统整体需具备高可用性与可扩展性，采用微服务架构、容器化部署与弹性伸缩机制，确保在大规模并发访问下保持稳定响应。

七、可行性分析

经济可行性方面，本系统的开发与部署成本主要集中在软件工程、服务器硬件以及后期运维三大支出。基于SpringBoot框架的技术实现可以显著降低开发周期，利用开源组件如Spring Cloud、Redis、RabbitMQ等可避免昂贵的商业许可费用；同时，容器化部署与云服务（如公有云或私有云）能够按需扩容，减少初期硬件投入。系统上线后，通过提升设备利用率、降低人工排程错误以及缩短实验周期，可在短期内为实验室节约人力成本与设备维护费用。若以高校实验室为例，假设每年因预约冲突导致的实验延误平均占用设备时间10%，而系统能够将冲突率降低至2%，则相当于每台设备每年可节省约80小时的运行时间，按设备折旧与维护成本估算，可产生数十万元的经济收益。综合考虑开发投入与长期运营节省，项目在三到五年内即可实现投资回收，并为高校科研经费提供可观的增值空间。

社会可行性方面，本系统的推广将直接影响实验室使用者的工作流程与科研效率。用户友好的预约界面、即时冲突提醒以及透明的资源分配机制，能够提升科研人员对实验室管理的满意度，减少因设备不可用导致的实验延误，从而促进科研产出的及时性与质量。与此同时，系统对设备使用记录与维护日志进行完整审计，可满足高校内部合规要求和外部资助机构对科研数据管理的监管需求。为确保系统顺利落地，需要制定详细的培训计划，包括在线帮助文档、现场操作演示以及常见问题解答，以降低用户学习成本并提升使用率。社会层面还需关注数据隐私与安全，严格遵守国家关于科研数据保护的法律法规，避免因信息泄露导致的信任危机。

技术可行性方面，本系统采用成熟的Java生态技术栈，包括SpringBoot、Spring Cloud、MyBatis以及前端Vue.js等组件，均具备活跃的社区支持与丰富的文档资源，可大幅降低开发风险。微服务架构与容器化部署实现了服务解耦与弹性伸缩，能够满足实验室设备数量从数十台到数百台不等的规模扩展需求。数据层面结合关系型数据库与Redis缓存，兼顾事务一致性与高并发读写性能；消息总线RabbitMQ提供异步事件驱动，提升系统整体响应速度。安全层面通过Spring Security实现基于角色的访问控制，并采用JWT令牌进行无状态身份验证，所有敏感数据在传输与存储过程中均使用TLS加密与AES对称加密，符合信息安全管理体系要求。最后，系统与现有校园网、OA系统以及实验室仪器控制平台的接口采用RESTful API和标准协议（如OPC UA），可实现无缝集成并降低后期维护成本。综上所述，从技术角度来看，本项目具备完整的技术路线、成熟的实现方案以及可扩展的架构设计，能够满足实验室设备与预约管理系统的功能与性能需求。

八、功能分析

系统功能模块的设计围绕实验室设备与预约管理的核心业务需求展开，逻辑上可划分为七大模块：用户管理模块、设备目录模块、预约调度模块、通知提醒模块、维护管理模块、数据分析与报表模块以及安全审计与权限控制模块。每一模块均承担特定职责，并通过统一的接口层相互协作，形成完整的系统功能闭环。

用户管理模块负责实验室人员身份认证与角色分配，支持管理员、科研人员、技术支持等多种角色的创建与维护。该模块提供基于用户名密码或单点登录（SSO）的身份验证服务，并通过Spring Security实现细粒度权限校验；同时记录所有登录与操作日志，为后续审计提供依据。设备目录模块则维护实验室设备的基本信息，包括设备编号、型号、规格参数、使用说明、可预约时段与当前状态等属性。该模块支持设备信息的增删改查以及批量导入导出功能，并与预约调度模块共享设备列表，以确保调度时能够获取最新的设备可用性。

预约调度模块是系统核心，其主要功能包括冲突检测、资源分配与排程优化。冲突检测采用区间树算法，能够在毫秒级完成对大量预约请求的合法性校验；资源分配则通过整数规划与遗传算法相结合的混合模型，在满足优先级、时段约束与设备兼容性等多重约束条件下实现最优或近似最优排程。该模块提供实时预约接口、取消预约接口以及排程重算接口，支持手动调整与自动优化两种工作模式，并将调度结果同步给通知提醒模块和数据分析模块。

通知提醒模块负责多渠道消息推送，集成邮件、短信及企业即时通讯插件（如企业微信）。当用户提交预约请求、系统检测到冲突、设备使用即将开始或维护预警触发时，该模块会根据预设规则生成并发送相应通知，确保所有相关人员及时获知。通知内容可自定义模板，并支持批量推送与个性化提醒。

维护管理模块用于记录设备故障、维修日志与预测性维护。系统通过定时采集设备运行参数（如温湿度、电流功率等），并将数据写入时间序列数据库；利用机器学习模型对设备状态进行异常检测与寿命预测，提前生成维护建议。该模块提供故障报修入口、维修进度跟踪以及维修历史查询功能，并与预约调度模块交互，自动在设备维护期间将其标记为不可预约。

数据分析与报表模块聚合系统内所有业务数据，提供多维度运营指标视图。通过ETL流程将业务数据导入大数据平台（如Spark），实现设备利用率、预约时段分布、耗材消耗等指标的实时计算；同时支持自定义报表与可视化仪表盘，用户可按部门、实验室或项目进行细粒度分析。该模块的数据源来自预约调度模块、维护管理模块以及设备目录模块，形成完整的数据闭环。

安全审计与权限控制模块在整个系统中起到统一治理作用。它实现基于角色的访问控制（RBAC），并通过JWT令牌进行无状态身份验证；所有敏感数据在传输与存储过程中均采用TLS加密与AES对称加密，满足信息安全管理体系要求。该模块记录所有操作日志、异常事件与系统错误，为后续合规审计提供完整证据链。

通过上述七大功能模块的协同工作，系统能够实现从用户身份验证、设备信息管理、预约调度与冲突解决，到通知提醒、维护管理以及数据分析与安全审计的全流程闭环，为实验室资源管理提供高效、透明且安全可靠的技术支撑。

九、数据库设计

以上表结构遵循第一范式、第二范式与第三范式，确保数据冗余最小化且易于维护。

十、建表语句

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS lab_reservation CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
USE lab_reservation;

-- 角色表
CREATE TABLE role (
id CHAR(36) NOT NULL,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 用户表
CREATE TABLE user (
id CHAR(36) NOT NULL,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL,
role_id CHAR(36) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY uq_user_username (username),
UNIQUE KEY uq_user_email (email),
KEY idx_user_role_id (role_id),
CONSTRAINT fk_user_role_id
FOREIGN KEY (role_id) REFERENCES role(id)
ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 设备表
CREATE TABLE device (
id CHAR(36) NOT NULL,
code VARCHAR(20) NOT NULL,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
model VARCHAR(50),
description VARCHAR(255),
status VARCHAR(20) NOT NULL,
location VARCHAR(100),
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY uq_device_code (code)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 预约表
CREATE TABLE appointment (
id CHAR(36) NOT NULL,
user_id CHAR(36) NOT NULL,
device_id CHAR(36) NOT NULL,
start_time TIMESTAMP NOT NULL,
end_time TIMESTAMP NOT NULL,
status VARCHAR(20) NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_appointment_user_id (user_id),
KEY idx_appointment_device_id (device_id),
KEY idx_appointment_time_range (start_time,end_time),
CONSTRAINT fk_appointment_user_id
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_appointment_device_id
FOREIGN KEY (device_id) REFERENCES device(id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 维护记录表
CREATE TABLE maintenance_record (
id CHAR(36) NOT NULL,
device_id CHAR(36) NOT NULL,
scheduled_start TIMESTAMP NOT NULL,
scheduled_end TIMESTAMP NOT NULL,
actual_start TIMESTAMP,
actual_end TIMESTAMP,
status VARCHAR(20) NOT NULL,
description VARCHAR(255),
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_maintenance_device_id (device_id),
KEY idx_maintenance_scheduled_range (scheduled_start,scheduled_end),
CONSTRAINT fk_maintenance_device_id
FOREIGN KEY (device_id) REFERENCES device(id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 通知日志表
CREATE TABLE notification_log (
id CHAR(36) NOT NULL,
appointment_id CHAR(36),
device_id CHAR(36),
user_id CHAR(36),
type VARCHAR(20) NOT NULL,
content VARCHAR(500),
sent_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
status VARCHAR(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY idx_notification_appointment_id (appointment_id),
KEY idx_notification_device_id (device_id),
KEY idx_notification_user_id (user_id),
CONSTRAINT fk_notification_appointment_id
FOREIGN KEY (appointment_id) REFERENCES appointment(id)
ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_notification_device_id
FOREIGN KEY (device_id) REFERENCES device(id)
ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_notification_user_id
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(id)
ON DELETE SET NULL ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 权限表
CREATE TABLE permission (
id CHAR(36) NOT NULL,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 角色权限关联表
CREATE TABLE role_permission (
role_id CHAR(36) NOT NULL,
permission_id CHAR(36) NOT NULL,
PRIMARY KEY (role_id,permission_id),
KEY idx_role_permission_permission_id (permission_id),
CONSTRAINT fk_role_permission_role_id
FOREIGN KEY (role_id) REFERENCES role(id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE,
CONSTRAINT fk_role_permission_permission_id
FOREIGN KEY (permission_id) REFERENCES permission(id)
ON DELETE CASCADE ON UPDATE CASCADE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

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