在互联网的时代，房产网成为了许多人寻找家的第一站，它既包括了房屋出租、出售，也提供了其他的房产服务。为了让用户能够更快捷的找到自己满意的房子，我们需要打造一个实用的房产网，本文将分享完整房产网的源码，希望能对大家有所帮助。

一、技术选型

为了保证用户的体验和网站的稳定性，我们选择使用SpringBoot+MyBatis+MySQL技术栈开发，使用七牛云进行图片存储，使用Redis进行缓存，使用Swagger2进行接口文档管理。

二、数据库设计

房产网的数据库设计是很重要的，为此我们采用了如下的数据库架构：

1. 用户表

字段名称|数据类型|长度|是否为空|备注

-|-|-|-|-

user_id|int|11|否|用户ID

name|varchar|50|否|用户姓名

phone|varchar|20|否|用户手机号

email|varchar|50|是|用户邮箱

password|varchar|50|是|密码

status|int|11|否|用户状态(1-有效，0-无效)

create_time|datetime||否|创建时间

last_update_time|datetime||否|最后一次更新时间

2. 房屋信息表

字段名称|数据类型|长度|是否为空|备注

-|-|-|-|-

id|int|11|否|房屋ID

title|varchar|50|否|房屋标题

price|bigint|20|否|房屋价格(单位：分)

area|int|11|否|房屋面积(单位：平方米)

room|tinyint|4|否|房屋的户型（几室）

hall|tinyint|4|否|房屋的技术（几厅）

bathroom|tinyint|4|否|房屋的卫生间数量

floor|tinyint|4|否|房屋的楼层

total_floor|tinyint|4|否|房屋总楼层

room_type|int|11|否|房屋类型（1-整租，2-合租）

orientation|int|11|否|房屋朝向（1-东，2-南，3-西，4-北，5-南北）

address|varchar|100|否|房屋地址

subway_line|varchar|50|是|房屋地铁线路

subway_station|varchar|50|是|房屋地铁站点

distance_to_station|int|11|是|距离地铁站的距离（单位：米）

layout_img|varchar|255|是|布局图

createTime|datetime||否|创建时间

lastUpdateTime|datetime||否|最后一次更新时间

3. 房产图片表

字段名称|数据类型|长度|是否为空|备注

-|-|-|-|-

id|int|11|否|图片ID

house_id|int|11|否|房屋ID

url|varchar|255|否|房屋图片url

width|int|11|否|宽度

height|int|11|否|高度

location|int|11|否|位置(1-主图，2-次图)

三、系统架构

房产网主要包含了两个系统：前台和后台管理系统。

前台系统主要提供给用户使用，包括登录注册、查询房屋信息、发布房源信息、收藏房源、房屋图片上传等功能。

后台管理系统主要是管理员使用，包括房源审核、房源信息的增、删、改、查、用户的增、删、查、角色的增、删、改、查、权限的分配等功能。后台管理系统的主要目的是对用户输入的信息进行审核和管理，保证网站信息的真实有效。

四、技术难点

1. 分布式文件存储

我们使用了七牛云进行图片存储，七牛云是目前国内火热的互联网企业，它为用户提供了非常优秀的文件存储服务。

2. 分页查询

房屋信息中条目很多，如果一次性全部查询出来，容易造成数据库的压力，这时候就需要进行分页查询，我们使用了MyBatis的分页插件PageHelper。

3. 接口文档管理

接口文档是让前端开发者快速开发的重要工具，我们使用了Swagger2进行接口文档管理，Swagger2可以根据API自动生成接口文档，让前端可以更加快速的调用API.

五、总结

通过对房产网的实现，我们学习了SpringBoot+MyBatis+MySQL的开发技术，并对分布式文件存储、分页查询、接口文档管理等技术有了更深入的了解。希望本文提供的完整房产网源码能够给大家提供一些参考和帮助，也希望大家能够发现其中的不足之处，不断改进完善它，使它更加完美的服务于广大用户。