ruoyi和spring的关系

Ruoyi和Spring是两个不同的项目，但它们之间有一定的关系。

Ruoyi（全称为RuoYi Admin）是一个基于Spring Boot和MyBatis的快速开发平台，它提供了许多常用的功能和模块，例如权限管理、数据字典、代码生成等。Ruoyi的目标是帮助开发者快速搭建企业级后台管理系统。

Spring是一个开源的Java开发框架，提供了一系列的库和工具，用于构建企业级应用程序。它提供了依赖注入（Dependency Injection）、面向切面编程（Aspect-Oriented Programming）、事务管理等功能。Spring Boot是Spring框架的一个子项目，用于简化Spring应用程序的配置和开发。

Ruoyi项目选择了使用Spring Boot作为基础框架，借助Spring Boot的快速开发特性，简化了项目的搭建过程。同时，Ruoyi项目也充分利用了Spring框架提供的依赖注入和面向切面编程等特性，来实现其功能模块。

因此，可以说Ruoyi是基于Spring Boot和Spring框架开发的一个快速开发平台。

相关问题

ruoyi数据库版本

### Ruoyi系统使用的数据库版本

对于Ruoyi系统而言，其支持多种主流的关系型数据库。然而具体的数据库版本取决于实际项目的需求以及配置情况。

当提到为热门项目 若依（ruoyi）添加Flyway来自动管理数据库版本时，可以得知该系统能够利用Flyway工具来进行数据库版本控制[^1]。这意味着，在使用过程中可以通过`flyway_schema_history`表获取到有关于数据库版本的信息。此表由Flyway自动生成并维护，其中包含了每次迁移操作的时间戳、描述、类型等重要字段，从而间接反映了所应用的数据库版本变化。

另外，在适配不同类型的数据库方面，例如达梦数据库，也有相应的实践案例表明Ruoyi框架具备良好的兼容性和灵活性[^2]。这说明即使更换不同的数据库产品及其特定版本号，只要按照官方指导完成必要的调整工作，就能使Ruoyi顺利运行在目标环境之上。

综上所述，虽然没有直接指出Ruoyi默认采用的具体数据库版本，但从上述信息可以看出：

- 如果是基于MySQL，则通常会选择较为稳定且广泛应用的LTS长期支持版本；
- 对于其他品牌如Oracle、PostgreSQL或是国产化的达梦数据库等，也会依据实际情况选用合适的发行版次。

为了确切了解某个实例下的数据库版本详情，建议查阅项目的配置文件（比如application.yml或application.properties），那里会明确定义了JDBC URL参数里包含的目标数据库名称与版本标识符。

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8

在这个例子中，URL部分指定了要连接的是哪个服务器上的哪一个数据库，并附带了一些额外选项以确保最佳性能表现和字符集一致性等问题。而关于版本的部分则往往体现在驱动程序的选择上，例如针对MySQL的不同大版本可能会有不同的驱动包名。

ruoyi框架使用详情

### Ruoyi框架简介

Ruoyi框架是一个开箱即用的管理系统框架，后端基于Spring Boot、前端基于Vue，实现了全套管理系统的通用功能，提供了一套方便开发的架子[^1]。

### 快速开始指南

#### 仓库获取
为了快速上手Ruoyi框架，可以从官方指定的仓库下载项目源码并按照说明进行部署和运行。

### 代码生成器详解

RuoYi-Vue项目中的代码生成器能够帮助开发者自动生成模块化的代码文件，无论是初次接触的新手还是熟悉此框架的老手都能从中受益匪浅。该工具不仅简化了编码流程还提高了工作效率[^2]。

# 下载Git库
git clone https://github.com/y_project/RuoYi.git
cd RuoYi

### API文档增强

通过集成Knife4j插件来优化Swagger UI页面样式，使得API接口更加易于理解和调用。这包括但不限于响应示例折叠/展开、在线调试以及模型树状图等形式展现给用户更好的交互感受[^3]。

<!-- pom.xml -->
<dependency>
    <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
    <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${latest.version}</version>
</dependency>

### 数据库分片实践案例

针对大规模数据存储需求场景下所面临的挑战之一便是性能瓶颈问题；为此，在某些特定情况下可以考虑采用水平拆分策略——即将单张大表按一定规则划分为多张子表分别存放在不同的物理节点之上。而借助于ShardingSphere中间件则可轻松完成这项工作，并且支持读写分离等多种高级特性以满足实际业务应用场景的要求[^4]。

// 配置类 ShardingConfig.java 中定义逻辑表名与真实表之间的映射关系
@Bean
public DataSource dataSource() {
    return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), createTableRuleConfiguration());
}