《《电子商务的数据管理技术》-徐保民 第4章 电子商务与数据库技术》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《电子商务的数据管理技术》-徐保民 第4章 电子商务与数据库技术（33页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、第4章 电子商务与数据库技术,本章的重要概念,电子商务、EDI、数据仓库、联机分析、数据挖掘、关系数据库、网状数据库、层次数据库、MOLAP、ROLAP、HOLAP,本章的重要知识点,（1）电子商务的概念，特性，结构及发展概况 （2）数据资源管理技术的发展历程 （3）数据库技术的发展历程 （4）关系模型的特点 （5）数据仓库的概念、特点、体系结构、关键技术及构件数据仓库的步骤 （6）联机分析的概念、特点、体系结构、关键技术及分类 （7）数据挖掘的概念、流程及关键技术 （8）数数据仓库、数据挖掘及联机分析之间的关系 （9）Web数据挖掘的基本内涵,4.1电子商务概述,电子商务（Electroni
2、c Commerce，简称EC）是运用计算机技术、网络通讯技术、自动控制技术、数据库技术和多媒体技术等，借助Internet进行联系，有效地组织商务贸易活动，实现整个交易过程的电子化。,电子商务具有如下特性： 普遍性 方便性 整体性 安全性 协调性,4.1电子商务概述,电子商务系统的组成 从总体上来看，电子商务系统是由应用层结构和支持应用实现的基础结构两层构成。其中基础结构包括三个层次和两个支柱。三个层次自下而上分别为网络层、多媒体消息信息发布和传输层、一般业务服务层；两个支柱分别是技术标准和政策、法规。三个层次之上是各种特定的电子商务应用，可见三个基础层次和两个支柱是电子商务应用的条件。,4
3、.1电子商务概述,电子商务的产生与发展 电报、电话、传真和电视 EDI 传统的EDI 基于Internet的EDI,4.1电子商务概述,应用于电子商务中的数据库技术主要有： （1）用于数据的收集、存储和组织的数据资源管理技术 （2）决策支持技术 （3）Web数据库技术,4.2电子商务中的数据库技术,数据资源管理技术是指对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护的技术。 数据资源管理技术经历如下三个阶段： （1）人工管理阶段 （2）文件系统阶段 （3）数据库系统阶段,4.2.1数据资源管理技术,人工管理阶段 二十世纪五十年代中期以前 这一时期数据管理的特点是： （1）数据不保存 （2）通过程序管
4、理数据 （3）数据不共享 （4）数据不具有独立性,4.2.1数据资源管理技术,文件系统阶段 自二十世纪五十年代后期到六十年代中期 这一时期数据管理的特点是： （1）数据可以长期保存 （2）文件系统管理数据 （3）数据共享性差、冗余度大 （4）数据独立性差,4.2.1数据资源管理技术,数据库系统阶段 自二十世纪六十年代后期以来 数据库系统具有如下特点： （1）数据结构化 （2）实现数据共享 （3）具有较高的数据独立性 （4）数据由DBMS统一管理和控制 （5）数据库系统向用户提供高级的接口 （6）加强了对数据的保护,4.2.1数据资源管理技术,自二十世纪六十年代后期至今，数据库技术可以划分为三个
5、阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。,4.2.2数据库技术,第一代数据库系统网状、层次数据库系统 网状模型中以记录为数据的存储单位。记录包含若干数据项。网状数据库的数据项可以是多值的和复合的数据。每个记录有一个惟一标识他的内部标识符，他在一个记录存入数据库时由DBMS自动赋予。该内部标识符可以看作记录的逻辑地址，可用于寻找记录。网状数据库是导航式数据库，用户在操作数据库时不但说明要做什么，还要说明怎么做。,4.2.2数据库技术,层次数据库是按记录来存取数据的。层次数据模型中最基本的数据关系是基本层次关系，他代表两个记录型之间
6、一对多的关系，也叫做双亲子女关系。数据库中有且仅有一个记录型无双亲，称为根节点。其他记录型有且仅有一个双亲。在层次模型中从一个节点到其双亲的映射是惟一的，所以对除根节点外的每一个记录型只需要指出他的双亲，就可以表示出层次模型的整体结构。,4.2.2数据库技术,这两种数据库具有如下共同特点： （1）支持三级模式的体系结构 （2）用存取路径来表示数据之间的联系 （3）有独立的数据定义语言 （4）导航式的数据操纵语言,4.2.2数据库技术,第二代数据库系统关系数据库系统 1970年IBM公司SanJose研究实验室的研究员E.F.Codd博士在总结层次、网状数据库优缺点的基础上，发表了题为大型共享数
7、据库的关系模型论文，提出了关系数据模型的概念,4.2.2数据库技术,关系数据模型由以下三部分组成： （1）数据结构 （2）关系操作 （3）数据完整性,4.2.2数据库技术,关系模型具有如下特点： （1）关系模型的概念单一，实体以及实体之间的联系都用关系来表示； （2）以关系代数为基础，形式化基础好； （3）数据独立性强，数据的物理存储和存取路径对用户隐蔽； （4）关系数据库语言是非过程化的，这样可以将用户从编程数据库记录的导航式检索中解脱出来，大大减小用户编程的难度。,4.2.2数据库技术,第三代数据库系统 概念 第三代数据库的主要特征： （1）支持数据管理、对象管理和知识管理； （2）保持和
8、继承了第二代数据库系统的技术； （3）对其他系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。 （4）支持多种数据模型,4.2.2数据库技术,数据仓库 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。,4.2.3决策支持技术,数据仓库的特点： 数据仓库是面向主题的 数据仓库是集成的 数据仓库是稳定的 反映历史变化的,4.2.3决策支持技术,数据仓库的体系结构,4.2.3决策支持技术,数据仓库的关
9、键技术 数据抽取 存储和管理 数据展现,4.2.3决策支持技术,创建数据仓库的步骤 业务需求分析 数据仓库设计 数据抽取模块 数据仓库的维护模块,4.2.3决策支持技术,联机分析 所谓OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。,4.2.3决策支持技术,在OLAP中，常涉及到的术语有: 维 维的层次 维的成员 多维数组 度量（单元格）,4.2.3决策支持技术,OLAP多维数据结构主要有： 超立方结构 多立方结构 OLAP的特点 快速性（Fas
10、t） 可分析性（Analysis） 多维性（Multidimentional） 共享性（Shared） 信息性（Information）,4.2.3决策支持技术,OLAP分析 切片和切块 钻取 旋转转轴 OLAP系统的体系结构和分类 MOLAP ROLAP HOLAP,4.2.3决策支持技术,数据挖掘 数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用信息，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。,4.2.3决策支持技术,数据挖掘的流程 确定业务对象 数据准备 数据挖掘 结果分析 知识的同化,4.2.3决策支持技术,数据挖掘常用技术 神经网络方法 遗传算法 决策树方法 粗集方法,4.2.3决策支持技术,数据仓库、OLAP与数据挖掘之间的关系 一方面，OLAP技术可以为数据挖掘提供预期的挖掘对象和目标，避免挖掘的盲目性。另一方面，数据挖掘技术可以使联机分析处理智能化，减少分析人员手工操作的繁杂性，减轻分析人员的负担。,4.2.3决策支持技术,
