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网站后台管理系统主要是用于对网站前台的信息管理，如文字、图片、影音、和其他日常使用文件的发布、更新、删除等操作，同时也包括会员信息、订单信息、访客信息的统计和管理。简单来说就是对网站数据库和文件的快速操作和管理系统，以使得前台内容能够得到及时更新和调整。
我们提供的服务有：网站制作、网站设计、微信公众号开发、网站优化、网站认证、岭东ssl等。为成百上千企事业单位解决了网站和推广的问题。提供周到的售前咨询和贴心的售后服务，是有科学管理、有技术的岭东网站制作公司
1. Joomla!
2007年开源cms第一名!Joomla!是使用PHP语言加上MySQL数据库所 开发的软件系统，可以在 Linux、Windows、MacOSX等各种不同的平台上执行。操作接口除了美观之外，也花了很多心力在设计这些接口的简易操作性。但初次使用者，需 要花一点时间学习一下操作的方式，才能运用自如。
这款CMS与Drupal一样，在中国及其他国家的应用还是很多的，尤指公司，希望中 国的CMS能快速崛起，让国外的公司用我们的软件，（而且咱们不出外文版，让他们自己翻译，补丁说明也要用中文的，让我们每天查电子词典的朋友们长长的出 口恶气，然后咱们卖给他们中英互译的电子词典呵呵~~）。
2. Drupal
Drupal 它可以让个人或社区使用者很容易地发表、管理并组织一个网站里大量且多样的内容。已经有许多个人和组织采用Drupal来建立各种不同的网站。Drupal是一套采用GPL授权的开放源码软件，是由数以千计的使用者和开发人员所共同维护和开发的。
同joomla一样，全球应用比较多的CMS，很多朋友多少也听说过其大名。
3. Mambo
一个国外的CMS系统，功能很强大，支持添加很多组件，模块;拥有丰富的模板.Mambo是一个网站内容管理系统(CMS)，它是网站的后台引擎，使网站内容的创建、管理和共享更加简易。Mambo十分强大，但官方网站网站也承认，它不是典型的“门户”网站解决方案。
曼波也不错，要是中文的就好了~~那样他会在中国生根、发芽、开花、结果~~
4. DEDECMS
一款国内开源的cms，作者是一个个人，能做出如此功能的cms，是相当不错的。2007版功能十分强大，希望能改善之前数据量一大，更新静态页就很慢的缺点。因为开源，有较多的玩家和拥护者。非常适合有一定编程基础的站长。
个人感觉织梦的发展还是不错的，界面也很“和谐”O(∩_∩)O~ ，在中国的名气也很好，有次换工作，公司的人员打电话给，问：你会常见CMS么？比如说：织梦、帝国 ... ...啦。看来在公司的人员也并非都用的Drupal或是jomlla之类的，呵呵..
5. phpcms
一个综合的网站管理系统，由PHP+MYSQL构架全站生成html，能够快速高效地应用于LINUX和WINDOWS服务器平台，是目前中国LINUX环境下最佳的网站管理应用解决方案之一。现在已经被酷6收购。
个人在应用的时候发现，还是用上一个年度的版本更稳定些（比如说现在是2009年，最好用2008版的），因为各种BUG很多，毕竟还在不断的完善，而上个版本在经历的长时间的使用，程序方面更加成熟。
6. 帝国网站管理系统
Ecms全称为"帝国网站管理系统"，英文译 为"Empire CMS"简称"Ecms".Ecms是基于B S结构，且功能强大而易用的网站管理系统.是一个经过完善设计的适用于Linux windows Unix等环境下高效的网站解决方案。
在全国的知名度还是很高的，各种采集器（虽然想做优秀网站，这个不是必须的，但对很多朋友还是有用的）比较齐全。
7. php168
PHP168整站系统，代码全部开源，可方便的进行二次开发，功能模块可以自由安装与删除，个人用户免费使用。系统频道模块很多，适合作个人门户网站。较多页面没有生成静态页。如果你想建站，就义无反顾的选择它吧!!!
8. HBcms
一个以PHP官方网站推荐的PEAR+SMARTY技术架构的cms，比较容易上手，适合没经验的新人做网站。没有下载，分类信息等模块，适合做文章为主的网站。全站生成静态页，默认附带了几套模板，可以方便的更换模板。个人企业都免费，无需授权。
9. SupSite
是康盛的产品，一款将论坛资源自动转换成门户网站的php程序系统，使用SupeSite，并利用你现有的discuz!论坛，你将自动拥有一个功能完备的，资源丰富的站点系统;由论坛变成网站，一切都是自动完成，你不需要任何干涉。让你轻轻松松实现建立网站的目的。
10. WordPress (这个不算cms，是blog)
虽然我们熟悉的WordPress是一款非常优秀的PHP和MySQL的Blog软件，但是它完全可以当作CMS系统来用。从WordPress官方最近几个版本的升级中可以看出，工作人员正在把WordPress向一个小型的正规CMS势头发展。
肯定有个什么地方少个括号，或者少了分号。
if(isset($_SERVER['QUERY_STRING'])){
$insertGoTo .= (strpos($insertGoTo,'?')) ? "" :"?";
$insertGoTo .= $_SERVER['QUERY_STRING'];
}
header(sprintf("Location: %s",$insertGoTo));
}
这里是不是最后多了一个大括号
好懵的问题。我寻摸着说一下吧。
如果你不知道如何下手的话：先把你这个系统的数据库设计好（图书分类，图书信息表，借还情记录，用户信息表，管理员信息表。。。），然后无非就是数据库的读写问题。
如果是别的问题，那就写的详细一点点。
1.Bloom filter
适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为 0，则m 应该=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展：
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。
2.Hashing
适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存
基本原理及要点：
hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。 ()
扩展：
d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置，哪一个位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。
问题实例：
1).海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。
3.bit-map
适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下
基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码
扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展
问题实例：
1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆
适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存
基本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。
扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。
问题实例：
1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分 ----其实本质上就是【分而治之】的思想，重在“分”的技巧上！
适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字
基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。
扩展：
问题实例：
1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
有点像鸽巢原理，整数个数为2^32,也就是，我们可以将这2^32个数，划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。
6.数据库索引
适用范围：大数据量的增删改查
基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。
扩展：
问题实例：
7.倒排索引(Inverted index)
适用范围：搜索引擎，关键字查询
基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例，下面是要被索引的文本：
T0 = "it is what it is"
T1 = "what is it"
T2 = "it is a banana"
我们就能得到下面的反向文件索引：
"a": {2}
"banana": {2}
"is": {0, 1, 2}
"it": {0, 1, 2}
"what": {0, 1}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。
正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很容易看到这个反向的关系。
扩展：
问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。
8.外排序
适用范围：大数据的排序，去重
基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择 败者树原理，最优归并树
扩展：
问题实例：
1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。
9.trie树
适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式
扩展：压缩实现。
问题实例：
1).有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。
2).1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？
3).寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。
10.分布式处理 mapreduce
适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。
扩展：
问题实例：
1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of
each different word in a set of documents:
void map(String name, String document):
// name: document name
// document: document contents
for each word w in document:
EmitIntermediate(w, 1);
void reduce(String word, Iterator partialCounts):
// key: a word
// values: a list of aggregated partial counts
int result = 0;
for each v in partialCounts:
result += ParseInt(v);
Emit(result);
Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value by
the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs
with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to
sum all of its input values to find the total appearances of that word.
2).海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
3).一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？
经典问题分析
上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。
可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序
所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。
如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。
当然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。
实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。
而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。
另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。
前台内容是否从数据库读取还有是否整站带有静态缓存，你需要确认，如果带有缓存功能 那你需要发布后进行缓存更新才可以看到最新的，如果纯粹是读取数据库，那你大可不必担心，可以在发布完成后刷新页面就可以看到最新的内容。
两块钱解决你的问题。
你的项目需求没有描写，具体谁都不知道怎么搞。不过大概系统都一个思路，前端提交数据，后台整合数据，提交数据库。然后查询数据库数据显示在前端页面。