电子商务技术基础

出版时间：2003-9  出版社：浙江大学出版社  作者：陈孟建 等 著  页数：310  

内容概要

　　《电子商务技术基础（第2版）》包括电子商务导引、电子商务硬件技术、电子商务软件技术、电子商务安全技术、HTML标注语言、XML标注语言、数据库技术等内容。　　《电子商务技术基础（第2版）》可作为高职高专学院电子商务专业基础教材或参考用书，也适合具有中等以上文化程度的读者自学之用。

书籍目录

第1章 电子商务导引1.1 电子货币1.1.1 电子货币概述1.1.2 电子货币的表现形式1.1.3 电子货币支付方式发展1.1.4 电子货币发展战略1.2 电子交易技术1.2.1 电子交易概述1.2.2 电子交易模型1.2.3 电子交易支付模型1.2.4 电子交易中买卖双方当事人的权利1.3 EDI技术1.3.1 EDI概述1.3.2 EDI系统结构和特点1.3.3 EDI系统的组成1.4 网络金融1.4.1 网络银行概述1.4.2 网络银行服务1.4.3 网络证券交易1.4.4 网络保险习题第2章 电子商务硬件技术2.1 电子商务网络基础2.1.1 网络拓扑结构2.1.2 网络协议2.1.3 Internet域名2.1.4 TCP／IP的命令测试2.1.5 几种常用的网络协议2.2 电子商务网络构架2.2.1 网站构建2.2.2 网站硬件2.2.3 传输介质2.2.4 网络设备2.3 电子商务网站规划2.3.1 网站构架思想2.3.2 网站规划原则2.3.3 网站资源规划2.3.4 网站建设规划2.4 常见网络设备选购2.4.1 网卡的选购2.4.2 网线的选购2.4.3 集线器的选购2.4.4 交换机的选购习题二第3章 电子商务软件技术3.1 Intemet技术3.1.1 Intemet接入技术3.1.2 客户／服务器技术3.1.3 Internet提供的服务3.2 Web技术I3.2.1 Web概述3.2.2 主页基本概念3.2.3 全球资源定位器（URL）3.2.4 Web开发技术3.2.5 Web浏览器和Web服务器3.3 邮件列表技术3.3.1 邮件列表概述3.3.2 邮件列表在电子商务中的作用3.3.3 邮件列表的工作方式3.3.4 创建邮件列表3.3.5 邮件列表效果评估3.4 搜索引擎技术3.4.1 网上信息获取的一般方法3.4.2 网上信息搜索的常用方法3.4.3 搜索引擎分类3.4.4 搜索引擎的工作原理和评价指标3.4.5 国内外主要搜索引擎的介绍3.5 搜索引擎营销技术……第4章 HTML标注语言第5章 HTML标注语言第6章 XML标注语言第7章 数据库技术参考文献

章节摘录

版权页：插图：非其他数据管理系统可比。目前不少关系数据库系统支持数据分割技术，能够将一个大的数据库表分散在多个物理存储设备中，进一步增强了系统管理大数据量的扩展能力。采用关系数据库管理数百个GB甚至到TB的数据已是一件平常的事情。一些厂商还专门考虑大数据量的系统备份问题，好在数据仓库对联机备份的要求并不高。数据仓库要解决的第二个问题是并行处理。在传统联机事务处理应用中，用户访问系统的特点是短小而密集；对于一个多处理机系统来说，能够将用户的请求进行均衡分担是关键，这便是并发操作。而在数据仓库系统中，用户访问系统的特点是庞大而稀疏的，每一个查询和统计都很复杂，但访问的频率并不是很高。此时系统需要有能力将所有的处理机调动起来为这一个复杂的查询请求服务，将该请求并行处理。因此，并行处理技术在数据仓库中比以往更加重要。数据仓库的第三个问题是针对决策支持查询的优化。这个问题主要针对关系数据库而言，因为其他数据管理环境连基本的通用查询能力都还不完善。在技术上，针对决策支持的优化涉及数据库系统的索引机制、查询优化器、连接策略、数据排序和采样等诸多部分。普通关系数据库采用B树类的索引，对于性别、年龄、地区等具有大量重复值的字段几乎没有效果。而扩充的关系数据库则引入了位图索引的机制，以二进制位表示字段的状态，将查询过程变为筛选过程，单个计算机的基本操作便可筛选多条记录。由于数据仓库中各数据表的数据量往往极不均匀，普通查询优化器所得出的最佳查询路径可能不是最优的。因此，面向决策支持的关系数据库在查询优化器上也作了改进，同时根据索引的使用特性增加了多重索引扫描的能力。以关系数据库建立的数据仓库在应用时会遇到大量的表间连接操作，而连接操作对于关系数据库来说是一件耗时的操作。扩充的关系数据库中对连接操作可以做预先的定义，我们称之为连接索引，使得数据库在执行查询时可直接获取数据而不必实施具体的连接操作。数据仓库的查询常常只需要数据库中的部分记录，如最大的前五十家客户，等等。普通关系数据库没有提供这样的查询能力，只好将整个表的记录进行排序，从而耗费了大量的时间。决策支持的关系数据库在此做了改进，提供了这一功能。此外，数据仓库的查询并不需要像事务处理系统那样精确，但在大容量数据环境中需要有足够短的系统响应时间。因此，一些数据库系统增加了采样数据的查询能力，在精确度允许的范围内，大幅度提高系统查询效率。

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