数据库技术对电子商务的支持主要表现在哪些方面

数据库是网络应用的基础，因此对电子商务也是有举足轻重的影响。如可以对数据库里采集到的客户数据进行分析，从而了解到消费者的消费趋向或是客户所关注的信息，这样就可以采取针对性的营销。还有很多，有技巧、有创新地运用好数据库对做好电子商务起到很大的作用。

扩展资料：

数据模型：

数据模型的概念及要素数据模型是现实世界在数据库中的抽象，也是数据库系统的核心和基础数据模型通常包括3个要素：

⑴数据结构数据结构主要用于描述数据的静态特征，包括数据的结构和数据间的联系。

⑵数据 *** 作数据 *** 作是指在数据库中能够进行的查询，修改，删除现有数据或增加新数据的各种数据访问方式，并且包括数据访问相关的规则。

⑶数据完整性约束数据完整性约束由一组完整性规则组成。

数据库理论领域中最常见的数据模型主要有层次模型，网状模型和关系模型3种

⑴层次模型（Hierarchical Model)层次模型使用树形结构来表示数据以及数据之间的联系

⑵网状模型（Network Model)网状模型使用网状结构表示数据以及数据之间的联系

⑶关系模型（Relational Model)关系模型是一种理论最成熟，应用最广泛的数据模型在关系模型中，数据存放在一种称为二维表的逻辑单元中，整个数据库又是由若干个相互关联的二维表组成的

参考资料来源：百度百科-数据库技术

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电子商务的数据库构建步骤主要有以下几点：

需求分析：调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约；

概念设计：对用户要求描述的现实世界，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型；

逻辑设计：主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式；

物理设计：据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构；

验证设计：在上述设计的基础上，收集数据并具体建立一个数据库，运行一些典型的应用任务来验证数据库设计的正确性和合理性等。

，数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。希望我的回答能帮助到您，祝您身体健康，心情愉快！

两个数据库及其（数据）表之间的数据的相互依赖和影响关系。比如现有某学校三个数据表：学生（学号，姓名），课程（课程名，课程编号），选课（学号，课程号，成绩）。选课表中的“学号”，“课程号”必须是另外两个表中存在的数据，才有意义；而且一旦另外两表中的某一学生或课程被删除，选课表中的相应学号或课程号必须自动删除。这就是一种关联关系。它实际上是保证数据完整性的一种做法。

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