怎么让前端程序员没有后端也能完成项目

发布时间:2021-10-21 17:30:22 作者:iii
来源:亿速云 阅读:440

这篇文章主要讲解了“怎么让前端程序员没有后端也能完成项目”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么让前端程序员没有后端也能完成项目”吧!

直接把 Mysql 暴露在公网给前端使用会有什么问题:

要做到 Backend as a "Database",就是回答以上问题如何解决。

User 表

Mysql / Postgresql 的权限太粗了。肯定是要在 Mysql / Postgresql 外边套一层去校验权限。这里有如下的挑战要解决

解决了以上问题,我们就获得了一个内建权限的“Database”,可以开放到公网给前端访问。实际拉数据的时候,用的是人类用户自己的身份。只要用户自己对要访问的数据表或者行有权限,就可以访问到,否则就访问不到。

业务数据表

写一个 Typescript 的类,然后把 Mysql 的表建好。和 Java Hibernate 一样

@Biz.profile('买家', 'read') @Biz.profile('店长', 'read', 'create', 'update', 'delete') @Biz.profile('管理员', 'read', 'create', 'update', 'delete') @Biz.authentic({ rowPolicy: 'public' }) @Biz.published export class RegionFreightTmpl extends Biz.ActiveRecord {     @Biz.lookup     public readonly freightTmpl: FreightTmpl;     // 计费模式:按件(目前只有按件)     public freightTmplType: string;     public firstPrice: number;     public firstAmount: number = 1;     public additionalPrice: number;     public additionalAmount: number = 1;     public regions?: string; }

查询的时候直接用这个 class 来指代这张数据库表就可以了。

视图表

能够做好权限校验的前提是只暴露单表的简单查询。那么 count / sum / join 这些怎么处理? 难道是要发明一种 SQL 变种,然后搞 SQL 解析么?

一个简单的做法就是引入“视图表”的概念。把这些聚合查询都建模成一张虚拟的视图表。这样在查询的时候仍然是单表查询。

物化视图表

如果所有的聚合查询都要按需计算则会非常慢。经常我们需要一些按日期,按维度提前聚合好的中间结果。这个可以用物化视图表来表达

@(Biz.view`SELECT id, gender, age, city, SUM(OrderItem.cost) AS total FROM ${impactSet} JOIN ${User} on User.id = impactSet.userId LEFT JOIN ${Order} on User.id = Order.userId LEFT JOIN ${OrderItem} on Order.id = OrderItem.orderId`) @(impactSet`SELECT DISTINCT(Order.userId) AS userId FROM ${ Order }`) @(impactSet`SELECT DISTINCT(Order.userId) AS userId FROM ${ OrderItem } JOIN ${ Order } on Order.id = OrderItem.orderId`) @Biz.source(Starriness, { dataSource: 'clickhouse' }) export class UserWithTotal extends Biz.SqlView {     public readonly id: string;     public readonly userId: string;     public readonly created_at: Date;     public readonly total: number; }

物化视图的问题在于什么时候刷新。通过用 SQL 定义 impactSet,我们可以由 mysql binlog 触发物化在 clickhouse 中的物化视图表刷新。

用户行为表

物化视图的来源是业务数据。用户行为因为数据量比较大,不太适合直接插入到 mysql 中。把用户行为单独提供一张宽表来记录用户做过什么操作。写入可以是内存缓冲,或者经过 kafka 这样的队列缓冲。

宽表的列应该是按业务需求扩展的,如果业务上关心用户操作的订单id,或者商品id,则要加上这些字段。大概的 api 也类似 mixpanel 这些老牌分析厂商的上报接口。

物化视图在计算报表的时候可以 join 用户行为表和业务数据表来得出分析结果。

批量查询

一次 rpc roundtrip 只能发一条查询太慢了。那支持一个数组,一次可以提交多条查询就好了。至于前端代码中怎么把多个组件的查询聚合到一个 rpc 中,这个就看前端的 data query 框架是怎么来弄了。无非就是全局搞个 buffer,在“合适的时候”刷一下这个 buffer,批量查一次。

存储过程

细粒度的用户权限只能解决数据完全被一个用户拥有的问题。很多时候数据是协作数据,有多个 stakeholder,那么就必须经过协商好的规则去修改数据,而不是一个用户说了算。例如你可以决定今天的日记本里随便写啥,但是不能决定把今天晚饭的订单改成0。日记是你拥有的,但是订单是多个相关方都关心的。

解决业务规则校验后写入的问题就是存储过程了。前端同学肯定是希望用 javascript 来写存储过程。实际上就是所谓 FaaS 的云函数。本质上就是后端代码仍然有,只是换了一拨人来写。

如果业务规则比较简单,例如只是一个状态机的转换图,则可以用配置替代code。当然大部分时候,复杂的业务逻辑,上 javascript 是最直观的。

Data Migration

数据库表结构变更了肯定还是要写 SQL 来升级数据库的,标准做法没啥说的。

Backend as a Database

感谢各位的阅读,以上就是“怎么让前端程序员没有后端也能完成项目”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么让前端程序员没有后端也能完成项目这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!

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