数据库设计(一)分析及逻辑设计
数据库设计（一）分析及逻辑设计数据库设计是后端开发中的重要环节，它涉及项目的数据存储结构，直接影响到系统的性能和可维护性。本文将详细阐述数据库设计的分析及逻辑设计阶段，包括需求分析、确定实体及关系、确定实体属性，以及逻辑设计的具体步骤。
数据库的逻辑设计是数据库设计过程中的重要环节，它确保了数据库结构既符合业务逻辑需求，又能充分利用DBMS的功能和特性。通过遵循上述设计步骤，可以设计出高效、可靠、易于维护的数据库系统。
转换ER图：将概念结构设计阶段得到的ER图转换为逻辑结构。这一步骤是逻辑设计的核心，目的是确保数据库模型与实际应用环境相匹配。转换过程：转换为关系模型：由于目前大多数数据库都是关系数据库，因此首先需要将ER图转换为关系模型。这包括确定实体、属性和关系在关系数据库中的表示方式。
数据库设计的步骤包括六个主要方面：需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、实施与测试，以及优化与维护。 需求分析：此阶段是设计过程的起点，目标在于理解用户需求，搜集和分析数据，明确数据库应存储的数据、数据间的关联以及数据操作的需求。
怎么看项目是不是前后端分离
要判断一个项目是否采用前后端分离架构，可以从以下几个方面进行观察： 页面结构：前后端分离架构通常会使用独立的视图层来处理前端展示，页面结构相对独立，与后端逻辑分离。 数据交互：在前后端分离架构中，前端通过API与后端进行数据交互，后端提供数据接口，前端根据需要发起请求。
前后端不分离：适用于简单的小型项目，或者项目初期，开发流程相对简单，但后期维护和扩展性较差。前后端分离：适用于大型、复杂的项目，特别是需要频繁迭代和扩展的项目。它允许前端和后端开发者独立工作，提高了开发效率和项目的可维护性。
前后端分离：前端代码和后端代码分别存放在不同的项目或仓库中，便于管理和版本控制。前后端不分离：前端和后端代码通常混合在同一个项目中，可能导致代码结构混乱，难以维护。团队协作：前后端分离：前端和后端开发人员可以并行工作，互不干扰，提高开发效率。
前后端分离和不分离的区别其区别为：1定义不同，前后端不分离指的仍是整体。前后端分离指的是物体化整为零。2应用不同，化整为零用前后端分离。物体仍是整体用前后端不分离。前后端分离部署需要几个端口++前后端分离部署需要两个端口。
电商前端和后端的区别?
往高级技术讲，后端会比前端要难，也要更累，工资也更高。 所以，理论上，初级程序员前端工资高，高级程序员后端工资高。 但是，实际上，初级才会分前后，高级程序员啥都要。前端开发和后端开发有什么区别 前端开发和后端开发的区别在于： 展示方式不同 前端开发主要做的是用户所能看到的前端展示界面。
综上所述，前端、后端是技术实现层面的划分，而前台、中台、后台则是业务功能层面的划分。它们共同构成了一个完整的系统架构，以满足不同用户的需求和业务目标。
电商前端和后端的区别主要体现在它们的设计方向、使用人群、功能实现和所面临的技术挑战上。前端，即用户直接交互的界面，主要负责展示商品和实现用户界面。其设计注重运营属性，支持快速找到用户心目中的商品。前端类目使用人群主要是消费者，使用场景包括想找特定商品等，实现价值是快速找到商品。
前端收费和后端收费的主要区别在于收费的时间和方式。前端收费：是指在服务或产品提供之前，用户需要先支付一定的费用。这种收费模式常见于预订服务、订阅服务或购买实体产品等场景。
前后端开发的收入都较为可观，但可能因地区、经验、技能水平等因素有所不同。一般来说，后端开发的薪资可能会稍高于前端开发，但这也取决于个人的能力和贡献。总的来说，前端和后端的就业前景都非常好，关键在于找到自己的兴趣所在，不断学习和提升自己的技能，以适应不断变化的市场需求。
计算机前端和后端区别如下： 展示的方式不同 前端称为客户端开发，你可以在应用程序或网站的屏幕上看到的所有内容都属于前端。后端也称为“服务器端开发”，在系统“后面”所发生的事情。用户可见的界面，网站前端页面也就是网页的页面开发，比如网页上的特效、布局、图片、视频，音频等内容。
9张企业数据架构图,技术中台、数据中台...通俗易懂!
以下是9张通俗易懂的企业数据架构图及相关解释：技术中台架构图 技术中台是一个强大的中间层，为高频多变的业务提供支撑，并为不同的受众用户提供多端访问渠道。解释：前端：支撑业务的应用端，如app、网站等。中台：提供业务所需的共性服务，如用户中心、订单中心、支付中心等。后端：各个应用系统，为前端用户提供服务。
数据汇聚整合：能够收集、整合来自不同业务线、不同系统的数据。数据提纯加工：对数据进行清洗、转换、加工，提高数据的质量和可用性。数据服务可视化：提供丰富的数据服务和工具，支持数据的可视化展示和分析。数据价值变现：通过数据挖掘、分析等手段，将数据转化为企业的商业价值。
数据中台核心架构 数据中台的核心架构通常包括数据源层、数据采集与整合层、数据存储与管理层、数据服务与应用层，以及贯穿始终的数据治理与安全体系。数据源层：包括企业内部的业务系统（如ERP、CRM、财务系统等）、外部数据源（如第三方数据提供商、社交媒体数据等）以及物联网设备数据等。
数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。数据中台需要采集数据作为原材料进行数据加工、数据建模，然后分门别类地储存，再根据实际的业务场景，打造各类数据服务（含数据应用平台）从而实现对业务的赋能加速。
