前端的JS自身可能不能直接連資料庫，後端的JS（如 Node.js ）是可以連資料庫的；
如果你想前端JS查資料庫，可以用JS發一個ajax請後端，後端查詢完資料庫後，把結果封裝成JSON返回，前端的AJAX回調函數中取出JSON對象，把內容更新到網頁上。
示例：
$.ajax({
url:"./ajaxdata/findtable.do",
method:'POST',
dataType:'json',
data:{
dTyppe:'findid',
ID:'001',
},
success:function(data){
//data是返回的對象，可以data中取出數據
//輸出內容
}
});
❷ 前端開發用什麼資料庫
資料庫一般是後端開發負責，很多公司前端現在也在負責資料庫等和後端結合，向全棧開發方向發展。
MongoDB
MongoDB 是一個基於分布式文件存儲的資料庫。由 C++ 語言編寫。旨在為 WEB 應用提供可擴展的高性能數據存儲解決方案。MongoDB 是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。相比較於Mysql，它省去了建表等繁瑣的操作，可以實現類似於js的對象操作。
MySQL
MySQL的開放式的架構使得用戶選擇性很強，同時社區開發與維護人數眾多，其功能比較穩定，性能卓越，且在遵守GPL協議的前提下，可以免費使用與修改，也為MySQL的推廣與使用帶來了更多利好。在MySQL成長與發展過程中，支持的功能逐漸增多，性能也不斷提高，對平台支持也越來越多。
MySQL是一種關系型資料庫管理系統關系型資料庫的特點是將數據保存在不同的表中，在將這些表放入不同的資料庫中，而不是將所有數據統一放在一個大倉庫里，這樣的設計增加了MySQL的讀取速度，靈活性可管理性也得到了很大提高。訪問以及管理MySQL資料庫的最常用標准化語言為SQL結構化查詢語言。
絕大多數的使用Linux操作系統的大中小互聯網網站都在使用MySQL作為其後端的資料庫存儲，從大型BAT門戶，到電商平台，分類門戶等無一例外都使用MySQL資料庫。那麼，MySQL資料庫到底那些優勢和特點，讓大家義無反顧的選擇它呢？
原因可能有以下幾點：
1.MySQL性能卓越，服務穩定，很少出現異常宕機2.MySQL開放源代碼且無版權制約，自主性及使用成本低3.MySQL歷史悠久，社區及用戶非常活躍，遇到問題，可以尋求幫助4.MySQL軟體體積小，安裝使用簡單，並且易於維護，安裝及維護成本低5.MySQL品牌口碑較應，使得企業無需考慮就直接用之，LAMP,LEMP流行架構。6.MySQL支持多種操作語言，提供多種API介面，支持多種開發語言，特別對流行的PHP語言有很好的支持。
❸ Web前端頁面 怎麼和後端的 腳本與資料庫對接
可以做好資料庫
*.mdf
*.ldf
然後執行sql語句附加到資料庫,或者
編寫sql腳本
執行,在本機
創建資料庫,都可以實現
❹ 前端，後台，資料庫之間的關系是什麼
前端將數據傳輸到後台，後台則與資料庫直接關聯，這樣前端的數據即可通過後台傳輸到資料庫；前端請求數據時，將請求發送到後台，後台再從資料庫中調取數據傳輸到前端。
在實際情況中，瀏覽器將自動發送文件請求給後台，後台處理後將文件返回給前台，前端接收後，瀏覽器生成dom樹、css樹、js樹，全部創建好之後開始渲染。靜態界面載入完之後呈現給用戶，用戶進行注冊登陸的操作，將操作數據（用戶名、密碼）發送給後台。
是整體的思維，以整個頁面的布局（dom、css）、作用（js）為主要思路進行自己的處理。
後台：以單個的請求為單位進行出來。主要做的是，前端來一個請求後台處理該請求然後做出響應，再來再處理響應，流程是固定的，差異體現在處理過程上。
(4)前端後端系統能建資料庫表嗎擴展閱讀：
後端與前端比較的焦點之一在於安全性。在互聯網發展初期，當瀏覽器不夠安全且客戶端計算機部署有限的資源時，盡可能在伺服器端保留計算和邏輯是確保應用程序使用的穩定性和用戶提供的信息安全性的唯一方法。
實際上，應用程序的前端和後端部分現在負責數據驗證，但強烈建議在伺服器端實現安全功能和最終數據驗證機制，以使重要的應用程序組件不會暴露。
出於顯而易見的原因，還在伺服器端實現了事件記錄和代碼調試。由於伺服器是一個持續監聽來自客戶端請求的進程，因此驗證合法請求並阻止非法訪問嘗試是後端Web開發的重要部分。
參考資料來源：網路-前端
參考資料來源：網路-後台
參考資料來源：網路-資料庫
❺ 如何將前端網頁與後台資料庫連接
1、您需要掌握的第一件事是資料庫查詢語句。這是最簡單的資料庫查詢語句：SELECT * FROM sys_role，這意味著從角色表中查詢所有信息。以下顯示了查詢結果。此結果需要顯示在首頁上。需要代碼來調用這個sql語句。
❻ 怎麼建立資料庫的表
基本這個樣子：
technology（技術表）(id,name)：其中id主鍵
proct（產品表）(id,name)：其中id主鍵
design（設計表）(id,name)：其中id主鍵
……
其他幾個雷同
user表(人員id，人員姓名，人員基本信息……，技術id（關聯technology表的id），產品id（關聯產品表的id），設計id（關聯設計表的id）……)
然後關聯上的標簽就寫上對應的表的id，沒有關聯的就為空。
❼ 程序員分前端與後端，那麼後端程序員都做些什麼看完就知道了
我剛開始做Web開發的時候，根本沒有前端，後端之說。
原因很簡單，那個時候伺服器端的代碼就是一切： 接受瀏覽器的請求，實現業務邏輯，訪問資料庫，用JSP生成HTML，然後發送給瀏覽器。
即使後來Javascript在瀏覽器中添加了一些AJAX的效果，那也是錦上添花，絕對不敢造次。因為頁面的HTML主要還是用所謂「 套模板 」的方式生成：美工生成HTML模板，程序員用JSP,Veloctiy,FreeMaker等技術把動態的內容添加上去，僅此而已。
那個時候最流行的圖是這個樣子：
在最初的J2EE體系中，這個 表示層 可不僅僅是瀏覽器中運行的頁面，還包括Java寫的桌面端，只是Java在桌面端太不爭氣， 沒有發展起來。
每個程序員都是所謂 「全棧」工程師 ，不僅要搞定HTML, JavaScript, CSS，還要實現業務邏輯，編寫訪問資料庫的代碼。等到部署的時候，就把所有的代碼打成一個WAR包，往Tomcat指定的目錄一扔，測試一下沒問題，收工回家！
不差錢的公司會把程序部署到Weblogic，Websphere這樣的應用伺服器中，還會用上高大上的EJB。
雖然看起來生活「簡單」又「愜意」，但實際上也需要實現那些多變的、不講邏輯的業務需求，苦逼的本質並沒有改變。
隨著大家對瀏覽器頁面的 視覺和交互 要求越來越高，「套模板」的方式漸漸無法滿足要求，這個所謂的表示層慢慢地遷移到瀏覽器當中去了，一大批像Angular, ReactJS之類的框架崛起，前後端分離了！
後端的工程師只負責提供介面和數據，專注於業務邏輯的實現，前端取到數據後在瀏覽器中展示，各司其職。
像Java這樣的語言很適合去實現復雜的業務邏輯，尤其是一些MIS系統，行業軟體如稅務、電力、煙草、金融，通信等等。 所以剝離表示層，只做後端挺合適的。
但是如果僅僅是實現業務邏輯，那後端也不會需要這么多技術了，搞定SSH/SSM就行了。
互聯網，尤其是移動互聯網開始興起以後，海量的用戶呼嘯而來，一個單機部署的小小War包肯定是撐不住了，必須得做分布式。
原來的單個Tomcat得變成Tomcat的 集群 ，前邊弄個Web伺服器做請求的 負載均衡， 不僅如此，還得考慮狀態問題，session的一致性。
（註：參見文章《小白科普：分布式和集群》）
業務越來越復雜，我們不得不把某些業務放到一個機器（或集群）上，把另外一部分業務放到另外一個機器（或集群）上，雖然系統的計算能力，處理能力大大增強，但是這些系統之間的通信就變成了頭疼的問題， 消息隊列 （MQ)， RPC框架 （如Dubbo）應運而生，為了提高通信效率，各種 序列化的工具 (如Protobuf)也爭先空後地問世。
單個資料庫也撐不住了，那就做資料庫的 讀寫分離 ，如果還不行，就做 分庫和分表 ，把原有的資料庫垂直地切一切，或者水平地切一切， 但不管怎麼切，都會讓應用程序的訪問非常麻煩，因為數據要跨庫做Join/排序，還需要事務，為了解決這個問題，又有各種各樣「 數據訪問中間件 」的工具和產品誕生。
為了最大程度地提高性能，緩存肯定少不了，可以在本機做緩存(如Ehcache)，也可以做 分布式緩存 (如Redis)，如何搞 數據分片 ，數據遷移，失效轉移，這又是一個超級大的主題了。
互聯網用戶喜歡上傳圖片和文件，還得搞一個 分布式的文件系統 （如FastDFS），要求高可用，高可靠。
數據量大了，搜索的需求就自然而然地浮出水面，你得弄一個支持全文索引的 搜索引擎 (如Elasticsearch ,Solr)出來。
林子大了，什麼鳥都有，必須得考慮 安全 ，數據的加密/解密，簽名、證書，防止SQL注入，XSS/CSRF等各種攻擊。
前面提到了這么多的系統，還都是分布式的，每次上線，運維的同學說：把這么多系統協調好，把老子都累死了。
得把持續集成做好，能自動化地部署，自動化測試（其實前端也是如此），後來出現了一個革命化的技術 docker ， 能夠讓開發、測試、生成環境保持一致，系統原來只是在環境（如Ngnix, JVM,Tomcat,MySQL等）上部署代碼，現在把代碼和環境一並打包， 運維的工作一下子就簡化了。
公司自己購買伺服器比較貴，維護也很麻煩，又難於彈性地增長，那就搞點虛擬的伺服器吧，硬碟、內存都可以動態擴展（反正是虛擬的）， 訪問量大的時候多用點，沒啥訪問量了就釋放一點，按需分配，很方便，這就是 雲計算 的一個場景。
隨著時間的推移，各個公司和系統收集的數據越來越多，都堆成一座大山了，難道就放在那裡白白地浪費硬碟空間嗎？
有人就驚奇地發現，咦，我們利用這些數據搞點事情啊， 比如把數據好好分析一下，預測一下這個用戶的購買/閱讀/瀏覽習慣，給他推薦一點東西嘛。
可是這么多數據，用傳統的方式計算好幾天甚至好幾個月才能出個結果，到時候黃花菜都涼了，所以也得利用分布式的技術，想辦法把計算分到各個計算機去，然後再把計算結果收回來， 時勢造英雄， Hadoop 及其生態系統就應運而生了。
之前聽說過一個大前端的概念，把移動端和網頁端都歸結為「前端」，我這里造個詞「大後端」，把那些用戶直接接觸不到的、發生在伺服器端的都歸結進來。
現在無論是前端還是後端，技術領域多如牛毛，都嚴重地細分了，所以 我認為真正的全棧工程師根本不存在，因為一個人精力有限，不可能搞定這么多技術領域，太難了 。
培訓機構所說的「全棧」，我認為就是前後端還在拉拉扯扯，藕斷絲連，沒有徹底分離的時候的「全棧」工程師。
那麼問題來了， 後端這么多東西，我該怎麼學？
之前寫過一篇文章叫做《上天還是入地》，說了學習的廣度和深度，在這里也是相通的。
往深度挖掘，可以成為某個技術領域的專家，如搜索方面的專家、安全方面的專家，分布式文件的專家等等，不管是哪個領域，重點都不是學會使用某個工具和框架， 而是保證你可以自己的知識和技術去搞定這個領域的頂尖問題。
往廣度發展，各個技術領域都要了解，對於某種需求，能夠選取合適的軟體和技術架構來實現它，把需求轉化成合適的技術組件，讓這些組件以合適的方式連接、部署、運行，這也需要持續地學習和不斷的經驗積累。
最後，以一張漫畫來結束吧！
C/C++高級工程師學習路線圖：
❽ 前端需要學習資料庫嗎
前端前景是很不錯的，像前端這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習前端可以按照路線圖的順序，
0基礎學習前端是沒有問題的，關鍵是找到靠譜的前端培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：
1. 師資力量雄厚
要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業前端技術性，也許的技術專業前端技術性則絕大多數來自你的技術專業前端教師，一個好的前端培訓機構必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業保障完善
實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向前端學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。
3. 學費性價比高
一個好的前端培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的前端教師領導並由前端培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學有所成。