后端数据指的是

指的是后端数据库分析、推导出来的信息。

数据埋点的最终归宿地都会是数据库，不管它是前端埋点还是后端埋点他们都会存入MySql或MongoDB的数据库中（数据库类型）。

相比较前端埋点在可视化页面上交互和触发，后端埋点更多是在对业务数据的请求和记录上。前后端进行比较，后端埋点在存储用户 *** 作数据上会比前端晚一步 ，但在业务流程上又会比前端快一步。是因为当用户进入页面 *** 作时，都是在页面上先进行 *** 作，所有前端埋点的触发永远会比后端埋点快一步。但是在业务流程上（例如登录，订购等），后端埋点会比前端埋点更快一步，因为业务需要后端会和数据库进行实时“互动”，在互动结束后才会将结果反馈给前端，再由前端和用户进行交互。

后端数据埋点不像前端那么多花样，要去思考用户路径和用户交互，后端埋点更加注重业务沉淀和业务逻辑。后端埋点和前端埋点一样，也分全量、模块化和代码埋点三种。除此之外，后端埋点还有个特殊方式就是日志。全量和模块化埋点我就不在过多阐述，因为他俩对于产品设计师（产品经理）来说没有太多的要求，直接沟通研发将对应的SDK或API装载即可，我们重点说代码和日志两种方式。

前端和后端连接方式取决于应用程序的需求和技术栈，java常见的五种连接方式如下：

1、RESTful API

使用RESTful API是最常见的前后端连接方式，前端通过、出入参的规范，这一点也是前后对接的难点，而责任往往在于后端的接口设计。后端设计接口的时候，不能只想着每一个接口就是完成特定的一个作用，而不考虑功能。后端必须要对出入参进行序列化与反序列化的定制，这样才能保证出入参的数据类型是统一的。

建一个主库，保存不同帐号对应的数据库，然后在配置文件里面建好不同的数据库对应的连接字符串，第一次登录的时候查询主库找到对应的数据库，缓存到session里面，然后修改信息的时候就可以知道是该保存到哪个数据库了

前端将数据传输到后台，后台则与数据库直接关联，这样前端的数据即可通过后台传输到数据库；前端请求数据时，将请求发送到后台，后台再从数据库中调取数据传输到前端。

在实际情况中，浏览器将自动发送文件请求给后台，后台处理后将文件返回给前台，前端接收后，浏览器生成dom树、css树、js树，全部创建好之后开始渲染。静态界面加载完之后呈现给用户，用户进行注册登陆的 *** 作，将 *** 作数据（用户名、密码）发送给后台。

是整体的思维，以整个页面的布局（dom、css）、作用（js）为主要思路进行自己的处理。

后台：以单个的请求为单位进行出来。主要做的是，前端来一个请求后台处理该请求然后做出响应，再来再处理响应，流程是固定的，差异体现在处理过程上。

扩展资料：

后端与前端比较的焦点之一在于安全性。在互联网发展初期，当浏览器不够安全且客户端计算机部署有限的资源时，尽可能在服务器端保留计算和逻辑是确保应用程序使用的稳定性和用户提供的信息安全性的唯一方法。

实际上，应用程序的前端和后端部分现在负责数据验证，但强烈建议在服务器端实现安全功能和最终数据验证机制，以使重要的应用程序组件不会暴露。

出于显而易见的原因，还在服务器端实现了事件记录和代码调试。由于服务器是一个持续监听来自客户端请求的进程，因此验证合法请求并阻止非法访问尝试是后端Web开发的重要部分。

百度云数据库为开发者提供了分布式的关系型数据库存储服务。后端采用的是业界最为广泛使用的数据库之一：mysql，并且在前端提供与mysql完全一致的使用方式，使开发者进行应用迁移的代价几乎为零;同时，百度云数据库可以支持百万级别的后端数据库集群，并且多机房自动冗余备份，自动读写分离，开发者不需要关注后端机器及数据库的稳定性、网络问题、机房灾难、单库压力等各种风险，像连接本地mysql一样使用sql服务即可。百度云数据库还为开发者提供数据隔离，不同开发者的数据会存在于不同的数据库中而不会相互影响;为开发者提供安全性检查，对于恶意攻击性访问及时发现并拒绝，避免影响正常访问app的用户，为开发者节省访问带宽。

使用方式

一、创建

(1)登陆yunbaiducom

(2)点击“云数据库”进入数据库主界面

(3)点击“创建数据库”即可获取一个数据库

二、使用

通过平台phpmyadmin使用

直接点击数据库后面的 “phpmyadmin”即可进入phpmyadmin管理界面。

使用方法可以参考phpmyadmin官网介绍>

XML数据是Web上数据交换和表达的标准形式 和关系数据库相比 XML数据可以表达具有复杂结构的数据 比如树结构的数据 正因为此 在信息集成系统中 XML数据经常被用作信息转换的标准

管理三大领域数据

基于XML数据的特点 XML数据的高效管理通常有着以下的应用

复杂数据的管理

XML可以有效地表达复杂的数据 这些复杂的数据虽然利用关系数据库也可以进行管理 但是这样会带来大量的冗余 比如说文章和作者的信息 如果利用关系数据库 需要分别用关系表达文章和作者的信息 以及这两者之间的关系 这样的表达 在文章和作者关系的关系中分别需要保存文章和作者对应的ID 如果仅仅为了表达文章和作者之间的关系 这个ID是冗余信息 在XML数据中对象之间的关系可以直接用嵌套或者ID IDREF的指向来表达 此外XML数据上的查询可以表达更加复杂的语义 比如XPath可以表达比SQL更为复杂的语义 因此利用XML对复杂数据进行管理是一项有前途的应用

互联网中数据的管理

互联网上的数据与传统的事务数据库与数据仓库都不同 其特点可以表现为模式不明显 经常有缺失信息 对象结构比较复杂 因此在和互联网相关的应用 特别是对从互联网采集和获取的信息进行管理的时候 如果使用传统的关系数据库 存在着产生过多的关系 关系中存在大量的空值等问题 而XML可以用来表达半结构数据 对模式不明显 存在缺失信息和结构复杂的数据可以非常好的表达 特别在许多web系统中 XML已经是数据交换和表达的标准形式 因此XML数据的高效管理在互联网的系统中存在着重要的应用

信息集成中的数据管理

现代信息集成系统超越了传统的联邦数据库和数据集成系统 需要集成多种多样的数据源 包括关系数据库 对象 关系数据库以及网页和文本形式存在的数据 对于这样的数据进行集成 XML这样既可以表达结构数据也可以表达半结构数据的形式成为首选 而在信息集成系统中 为了提高系统的效率 需要建立一个cache 把一部分数据放到本地 在基于XML的信息集成系统中 这个cache就是一个XML数据管理系统 因此XML数据的管理在信息集成系统中也有着重要的应用

开发难点解决之道

在实际的XML数据库以及基于XML的信息集成系统的开发过程中 笔者遇到了一些技术难点 在解决这些难点的过程中 有一些经验是值得借鉴的参考的

关系数据库中复杂查询的优化

在基于关系数据库的XML数据管理系统中 在没有建立索引的情况下 系统的性能非常低 为了提高系统的性能 我们在编码上建立了索引 经过分析 由于在系统中最常做的 *** 作是a x b y的join *** 作 最好的选择是建立二维索引 由于我们的后端数据库没有对二维索引的支持 我们选择了在x和y属性上分别建立B+树的方法 使得系统性能得到了提高 此外 我们发现 在对嵌套查询进行翻译的过程中 如果嵌套查询的结果可能过大 对嵌套查询的结果建立临时表可以提高系统的性能

经验总结 对于一个数据库应用 需要对其workload进行分析 根据workload建立索引 对于执行效率很慢的查询或查询集合 可以通过分析查询计划找出系统的瓶颈进行处理

复杂数据库系统的调试

在调试XML数据的管理系统中 多次出现了小规模数据执行准确 效率很高 而大规模数据执行错误或执行效率很低的情况 对于这种情况 我们采取了定位错误 猜测错误 继而加以解决的策略 也就是首先确定出现错误的 *** 作 使得错误的出现具有可重复性 然后通过逐步删减数据 确定数据出现在哪些数据上 这样就使得调试设计的 *** 作和数据的规模大大减小了 然后根据经验对错误进行猜测 逐步排除错误

经验总结 对于数据规模大 *** 作复杂的数据库系统的调试 首要任务是让错误可以重现 然后把次要因素逐步排除 最后发现问题的所在

复杂数据库系统的测试

由于系统需要处理各种各样的XML上的查询 为了确保系统的健壮性 需要选取多种具有代表性的查询对系统进行测试 为了选取这样的查询 我们考察了XML上影响查询的不同参数 包括查询的长度 查询中包含的关系种类 查询的选择性和查询中约束条件的选择性 根据这些参数 我们分别选择有代表性的查询对系统进行测试

lishixinzhi/Article/program/net/201311/12558

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