基于大数据的生鲜配送平台后台系统的设计与实现

于信生

（广西英华国际职业学院，广西 钦州 535000）

0 引言

随着生鲜产品市场规模的日益扩大，传统生鲜产品的生产营销模式存在配送效率低、产品新鲜度无法得到保证、用户选择面小、商家无法增进与客户的黏性等问题，已无法满足当前市场需求，随着越来越多的人开始关注生鲜电商，研发出一款能满足广大用户购买生鲜产品需求的数据平台已迫在眉睫。

研发的平台要满足以下4 个要求。①生鲜产品的配送要及时。该系统后台采用Spring Boot技术［1-2］，在数据交互方面，采用大数据分析对区域进行划分，采用区域承包制、就近原则来解决生鲜产品配送问题。②生鲜产品新鲜度要保证。该系统采用大数据分析技术，记录好投放产品的生产日期和过期日期，一旦生鲜产品过期，系统将自动下架该产品，并通过系统站内信、手机短信来通知商家。③生鲜产品信息要真实可靠。商家要入驻系统，必须先上传营业执照、生产许可证等相关资料。系统采用大数据图片分析技术，对所上传的材料能辨别真假，若发现虚假信息，则撤销该商家的入驻资格。④系统采用大数据的分布式技术对客户购买情况进行数据采集、分析，并以图表形式呈现给商家，方便商家配送商品。

1 研究背景

2013 年以来，生鲜电商逐渐火爆起来，大量实体店品牌（如沃尔玛、中粮我买网、光明菜管家等）加入生鲜电商，生鲜电商的行业发展进入百花齐放时代。生鲜电商想要做大，势必要进行跨市或跨省的冷链配送。随着冷链生鲜配送的兴起，先有天猫、京东、苏宁易购、1号店等全面进军生鲜市场，后有顺丰优选、沱沱工社、田园易购等跟进。

由数据统计结果可知，绝大多数生鲜电商用户的使用频率为每月1～3 次。目前，生鲜电商用户使用习惯尚未形成，价格、便利性及品类丰富度是驱动消费者通过线上平台购买生鲜品的3 个主要因素，占比分别为61.7%、42.6%和36.2%。生鲜电商送货通过上门提高采购便利性的同时，也在一定程度上打破空间界限，提高商品种类的丰富度。数据统计结果显示，亲朋好友的推荐是不可忽略的影响因素，这意味着网络口碑对生鲜电商开拓市场和赢取新用户起到一定助推作用。

2 后台数据库设计

使用Mysql 对平台数据库进行设计。Mysql 是一款开源的关系型数据库，其支持多线程、视图、存储过程，还可进行函数式开发。经过多年发展，Mysql 对大数据量的查询得到优化，能大大提高查询速度，拥有处理千万条数据的能力，涉及后台的数据库见表1至表6。

表1 商品信息b_goods

表2 配送区域b_distribution

表3 模块b_module

表4 权限b_permissions

表5 模块b_role_permissions

表6 模块b_roles

3 后台模块设计与实现

3.1 平台后台功能分析

该系统平台分为前台和后台，前台是客户操作部分（客户端），后台是管理员操作部分（服务端）。生鲜配送存在着以下痛点：生鲜产品质量难以保证；配送时效性差，配送成本高；存储成本较高。针对以上痛点，平台后台功能的设计如图1所示。

图1 平台后台功能分析

该平台功能有平台基本功能设置、配送点设置、商品设置及订单管理、权限管理、活动管理、客户管理，各功能实现如下。①平台基本功能设置。包括对域名、IP 地址、邮箱等的设置。②配送点设置。每个配送点相当于一个仓库，用来存储生鲜商品，由于生鲜商品对时效性的要求很高，配送点的设置非常重要。配送点的间隔不能太远，也不能太近。太远则配送时效性差，太近则要设置较多的仓库，成本比较高。一般是10 km 范围内设置一个。后台主要记录配送点坐标、商品库存及设置配送人员、配送费用等。③商品设置。包括设置商品的分类、品牌管理、规格管理等，并根据每个配送点的库存情况及时进行补货。④订单管理。在客户下单后，平台的智能配送系统根据收货地址和配送点的距离，按就近原则进行配送，后台管理人员根据配送情况来设置订单状态，订单状态分为未付款、已付款、已发货、已签收、申请退款、申请退货、订单取消、订单完成，可根据日期、客户名、配送点等对订单进行查询和导出。⑤权限管理。根据平台角色的不同，操作权限也有所不同，配送员只能设置自己负责配送的商品、商品评价、订单等信息，平台经理可管理配送点、配送人员及所有配送点的订单信息，经理人拥有超级管理员权限，可设置网站所有信息。⑥活动管理。平台会不定期举行各种活动，如抽奖、优惠券、团购等。⑦客户管理。管理员可处理客户评价、投诉等信息，高级管理员还可查看客户购买记录、账户余额等信息。

3.2 大数据生鲜配送平台后台开发框架

大数据生鲜配送平台是基于Java 开发的，目前主流采用的是“Spring+SpringMVC+Mybatis”（SSM）框架。SpringMVC 是一款优秀框架，其具有支持Restful、与Spring框架集成、简单异常处理等优点，由于其也有与Servlet API耦合性强、难以脱离容器运行、太过细分、开发效率低等缺点，因此该大数据生鲜配送平台的后台采用的是“SpringBoot+Mybaits Plus+Free-Marker”（SMF）框架［3］。

Spring Boot 是新一代基于Spring 框架的应用程序，其遵循约定优于配置的原则，极大简化了Spring 配置［4］，与SpringMvc 相比，不用编写大量样板代码，大大提高开发效率，降低后期维护成本。在使用Spring Boot 时，只要在pom.xml 文件中添加平台所需的模块，然后刷新maven，就可直接下载模块，并加入到项目中。

Mybaits Plus 是十分优秀的数据库开发框架，实际上是其Mybatis 的增强版，功能上和Mybatis 没太大的区别，且Mybatis Plus 具有以下优点。①强大的CRUD 操作。可自动生成所有的CRUD 代码，解决频繁写sql 语句操作。②支持主键自动生成。支持4 种主键策略，还可自由配置主键，完美解决主键问题。③内置代码生成器。可写配置代码或使用Maven 插件来快速生成Mapper、Model、Service、Controller 层代码，支持模板引擎，从而大大提高开发效率。④内置分页插件。基于MyBatis 物理分页，配置好插件后，写分页等同于写list查询。此外，Mybatis Plus 还支持多种数据库、内置全局拦截插件等，是目前数据库操作中最方便快捷的数据库开发框架之一［5］。

FreeMarker 是一个模板引擎，可用来设计生成基于MVC 模式应用程序的HTML Web 页面，从而生成动态页面，具有以下3 个优点。①能很好地分离表现层和业务逻辑层。FreeMarker 的原理为“模板+数据模型=输出”，模板只负责数据在页面中的表现，不涉及任何逻辑代码，所有的逻辑都是由数据模型来处理的，用户最终看到的输出是模板和数据模型合并后创建的。②简单易用，功能强大，能提高开发效率。FreeMarker 不仅支持JSP 标签，同时还内置大量常用功能，如html 过滤、日期金额格式化等。FreeMarker 代码十分简洁，使用非常方便，能有效提高开发效率。③前后端分离，分工明确。传统的JSP 页面的前后端代码是在一起的，耦合度较高。使用FreeMarker 后，前后端会完全分离，互不影响。

4 结语

本研究阐述了大数据生鲜配送平台后台开发思路和模式，结果表明，使用Spring Boot 和Mybaits Plus在提高开发效率的同时，也降低后期维护成本，代码安全性得到保证。生鲜配送的时效性和存储问题始终是难点，建立多个配送点能有效地解决该难点，但配送点的区域跨度问题还要深入讨论。如果配送点设置太过密集，无疑会加大平台运营的成本；密度太低，也会增加配送时间。由于每个区域的人流量和购买力是不一样的，这要在实际运营中逐渐去探索。