A. 如何導出一個資料庫的所有表結構
1.完整的導出整個資料庫表結構即dmp文件方法：
Tools-->Export Tables ,選擇Oracle Export 默認選項即可，在Output file選擇一個輸出目標
點擊Export,即可導出表結構
2.導出表中數據:
Tools-->Export Tables :選擇SQL Inserts 遇到大欄位(clob,blob)會出問題導不出來，在此可以
選擇需要導出的表，在Output file中選擇導出的目標，點擊Export即可導出，在此有幾個選項
可以去掉所有的可選項直接導出
3.導出資料庫中所有的或是所選表的資料庫建表腳本：
Tools-->Export User Objects去掉下面三個include *可選項，選擇Single file)在Output file
中選擇輸出目標，點擊Export即可
B. 電子商務類網站需要什麼資料庫
電子商務類網站需要的資料庫主要有以下兩種：
Windows Server 2003/2008+ASP.NET+IIS+MS SQL Server 2005/2008；
Linxu/Unix+PHP+Apache+MySQL。
電子商務企業資料庫必須具備的三大特性：
符合ACID原則：為了盡可能創建完美的用戶體驗，資料庫需要一個可以在每個事務中保證原子性、一致性、隔離性和持久性的資料庫，符合ACID的資料庫將會確保資料庫事務正確地完成，這意味著客戶可以在網站上獲得他們所查詢的返回值和正確的產品可用性；
可擴展性：MySQL資料庫可以處理海量數據，但由於MySQL只能夠'向上擴展'，因此在某種程度上，單一成本、大排量的主伺服器將會出現瓶頸，所以，與其讓電子商務平台最終走投無路，技術人員應該考慮利用水平可伸縮的雲資料庫，資料庫可以很容易地擴展，以適應大流量的沖擊；
可用性高：如果資料庫和系統處於關閉狀態，客戶會對你的品牌失去信心，所以需要可用性高的資料庫，可用性高的資料庫可以確保良好的用戶體驗，同時還產生收入雙贏的局面。
C. 電子商務的交易記錄，資料庫怎麼設計
首先來說對於這種場景有兩種設計方法，這兩種方法都能夠滿足擴展性要求
1. 把原有的橫表轉化為縱表存儲屬性，即
產品表：（proct_id, proct_name, proct_class)
產品屬性表：(proct_id, property_id , property_name , property_value)
2. 保持原有橫表設計思路，但是彈性欄位含義單獨元數據表存儲
產品表：（proct_id, proct_name, proct_class, prop1, prop2, .... propn)
產品屬性含義元數據表
(proct_class , prop1_name ,prop2_name, ..... propn_name)
對於兩種設計方法，個人理解為
a. 對於首頁打開就必須要能夠快速查詢出來的屬性，而且這些屬性本身各類產品差異不大。而對於差異大的屬性基本都是針對特定一個產品查詢。可以採用方案1來做。
b. 首頁顯示產品列表時候就存在要顯示出不同產品屬性情況，採用方案2來做。當我們處理的是一個proct list的時候，由於存在數據表本身的關聯場景，用方案1會比麻煩，也影響性能。
D. 電商項目中，商品分類數據在資料庫中如何存儲
商品數據和分類類別存在兩張表中，通過一個分類欄位進行關聯-- 商品表 存儲所有商品數據（有一個分類欄位，存儲對應的商品分類id）-- 分類表 存儲所有的商品類別（有一個分類id編號）查詢時需要將商品表和分類表關聯，然後通過分類名稱進行篩選。在黑馬程序員學習的項目中，就是這樣設計數據表的。如果現在不考慮培訓的話，建議你到黑馬視頻庫，有很多技術大牛講免費的公開課的，能學到項目。有關項目的資料，源碼等等，可以直接網頁對話框領取的。
E. 完成電子商務網站後台資料庫的建立，和相關表格，查詢，存儲過程等的建立.
我覺得你這個不應該放在上面~~~放在豬八戒上面比較合適
F. 做一個簡單的商城網站，資料庫裡面大約需要做幾張表比較適合，希望有前輩可以賜教下！
看你需要實現什麼功能才決定需要多少張表啊，最基本的：商品分類表，商品列表，管理員表，用戶信息表，訂單表，關於我們等等，復雜一點還要加上seo表，友情鏈接表，新聞資訊表，廣告圖表，留言表，數據統計表等
G. 五大資料庫理念，讀懂亞馬遜雲科技的資料庫布局
1970 年，關系型資料庫之父 E.F.Codd 發表《用於大型共享資料庫的關系數據模型》論文，正式拉開資料庫技術發展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業資料庫產品獨占鰲頭，隨後涌現出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源資料庫 ，和以 Amazon RDS 等為代表的雲資料庫，拉開百花齊放的資料庫新序幕。
我們知道，雲計算十年為產業轉型升級提供了 歷史 性契機，但變革仍在進行，隨著雲計算的普及，資料庫市場發生根本性改變，雲廠商打破傳統商業資料庫的堡壘，成為資料庫領域全新力量。其中以連續六年入選 Gartner 領導者象限的亞馬遜雲 科技 為代表，我們一起探討：為什麼亞馬遜雲 科技 能始終保持其創新性？縱觀雲原生時代下，亞馬遜雲 科技 資料庫未來還有哪些更多的可能性？
01 面對四大資料庫發展趨勢，亞馬遜雲 科技 打造五大資料庫理念
後疫情時代下，加速了不少行業的業務在線化和數字化運營，企業對數據價值挖掘的需求越發強烈，亞馬遜雲 科技 大中華區產品部總經理顧凡詳細介紹其中四大趨勢：
一是伴隨互聯網、移動互聯網的發展，電商、視頻、社交、出行等新應用場景的興起，不僅數據量大，對數據實時性要求極高，傳統關系型資料庫無法滿足需求，因此驅動雲原生資料庫的出現。
二是開源資料庫的廣泛應用。
三是應用程序現代化對資料庫提出更高要求，期待資料庫擁有更高的性能、可擴展性、可用性以及降低成本，讓開發人員專注於核心業務的應用開發，不用關注和核心業務無關的代碼。
四是軟體架構歷經 PC、互聯網、移動互聯網，再到如今的萬物互聯時代，其中的迭代和轉型正在驅動資料庫選型的變化。
在此四大趨勢下，伴隨企業的業務量越來越大、越來越復雜，對資料庫的要求越來越高。亞馬遜雲 科技 洞察客戶需求，在打造雲上資料庫產品時提出五大理念：
一是專庫專用，極致性能；二是無伺服器，敏捷創新；第三是全球架構，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上雲；第五是 AI 賦能，深度集成。
02 歷經真實錘煉，五大資料庫理念，持續賦能企業數智轉型
顧凡表示，隨著數據爆炸式增長，微服務架構與 DevOps 愈發流行的今天，一個資料庫打天下的時代已然過去。我們需要在不同的應用場景下，針對不同的數據類型和不同的數據訪問特點，為開發者和企業提供專門構建的工具。
所以亞馬遜雲 科技 提出 第一個核心資料庫理念：專庫專用 。在此理念下，推出針對關系數據、鍵值數據、文檔數據、內存數據、圖數據、時許數據、分類賬數據、寬列等專門構建資料庫的產品家族。
這些資料庫產品均經歷過亞馬遜內部核心業務的真實錘煉，成績斐然：
亞馬遜電商當年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應用重構和業務體量發展，亞馬遜電商決定將業務遷移到亞馬遜雲 科技 里。100 多個團隊參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購、目錄管理、訂單執行、廣告、財務系統、錢包、視頻流等關鍵系統全部從 Oracle 遷出來。2019 年，亞馬遜將存儲近 7500 個Oracle 資料庫中的 75 PB 內部數據遷移到多項亞馬遜雲 科技 的資料庫服務中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，於是亞馬遜電商成為亞馬遜雲 科技 在全球的「第一大客戶」。
從 Oracle 切換到亞馬遜雲 科技 後，亞馬遜電商節省了 60% 成本，面向消費者端的應用程序延遲降低 40%，資料庫管理支出減少 70%。
以被譽為「亞馬遜雲 科技 歷史 上用戶數量增速最快的雲服務」Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業資料庫的速度和可用性，還擁有開源資料庫的簡單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足「魚和熊掌兼得」需求。
據顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍於標准 MySQL 性能，3 倍於 PostgreSQL 吞吐量。同時提供高可用，可用區（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區域災備。可擴展到 15 個只讀副本，成本只有商業資料庫的 1/10。
醫葯企業九州通為葯廠、供應商，搭建葯廠、供應商、消費者提供供應鏈鏈條。其 B2B 系統的業務特點是讀多寫少，受促銷活動、工作時間等影響，經常會出現波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通採用 Amazon Aurora 後實現讀寫分離和按需擴展，整體資料庫性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實現了跨可用區部署、負載均衡、自動故障轉移、精細監控、按需自動伸縮等。
據權威機構預測，到 2022 年，75% 資料庫將被部署或遷移至雲平台。在這個過程中，亞馬遜雲 科技 是如何通過技術來幫助客戶加速應用上雲的？這離不開除了上述的「專庫專用」外，以下四大理念：
第二個理念是無伺服器、敏捷創新。 亞馬遜雲 科技 大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野表示，企業業務總有波峰波谷之時，如何按照企業 80-90% 的業務峰值來規劃資料庫的存儲容量和計算資源的話，將給應用帶來一定的業務連續性的妥協和挑戰。因此大多數企業都是按照峰值留有餘地來選擇資料庫的計算資源，這將造成成本上的浪費。而 Serverless 資料庫服務可完成無差別的繁復工作和自動化擴展。
Amazon DynamoDB 是亞馬遜雲 科技 自研 Serverless 資料庫，其誕生最早可追溯到 2004 年，當時亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對於關系型資料庫在零售場景的需求並不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時倒逼亞馬遜電商思考：為什麼要把關系型資料庫這么重得使用？我們可以設計一款支持讀寫、可橫向擴展的分布式資料庫嗎？後來的故事大家都知道了，這款資料庫就是 Amazon DynamoDB，並在 2007 年發表論文，掀起業界 NoSQL 分布式資料庫技術創新大潮。
Amazon DynamoDB 可為大規模應用提供支持，支撐亞馬遜自身多個高流量網站和系統，如亞馬遜電商網站、亞馬遜全球 442 個物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對DynamoDB API 的調用達到數萬億次，最高峰值請求達到每秒 8920 萬次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴展性、一致性、可預測響應延遲、高可用等優勢。
智能可穿戴設備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個國家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手錶出貨量超 174 萬台，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設備累計記錄步數是 151 萬步，累計記錄的睡眠時間是 128 億個夜晚，記錄心率總時長達 1208 億個小時。如此龐大的數據同時必須保證極高的安全性和低延遲相應，如何保證穩定性是巨大的挑戰。
DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應時間。華米 科技 健康 雲的 P0 和 P1 級別故障減少了約 30%，總體服務可用性提升了 0.25%，系統可用性指標達到 99.99%，為華為 科技 全球化擴展提供了有力的支撐。
最新無服務資料庫產品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴展能力，真正把擴展能力發揮到極致，在不到一秒的時間內，將幾百個事務擴展到數十萬的級別。同時在擴展時每一次調整的增量都是非常精細化的去管理，如果按照峰值來規劃資料庫資源，可實現大概90%的成本節省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球實現預覽。
第三個理念是全球架構、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業務擴展連續性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對資料庫提出新的挑戰。
亞馬遜雲 科技 提供 Amazon Aurora 關系型資料庫Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內存資料庫、Amazon DocumentDB 文檔資料庫都能利用亞馬遜雲 科技 的骨幹網路提供比互聯網更穩定的網路支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實現幾千公里跨區域資料庫災備，故障恢復大概能在一分鍾之內完成，同時跨區域的數據復制延遲通常小於一秒。
第四個理念是平滑遷移、加速上雲。 目前，450000+ 資料庫通過亞馬遜雲 科技 資料庫遷移服務遷移到亞馬遜雲 科技 中，這個數字每年都在不斷增長。亞馬遜雲 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發者和企業進行自助式雲遷移。另外，對於遷移過程中可能會需要的支持，可通過專業服務團隊和合作夥伴網路成員，為客戶提供專業支持，還通過 Database Freedom 項目幫助客戶降低他們的顧慮。
今年 11 月，最新產品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國兩個區域正式可用，可加速企業上雲的遷移，實現讓企業可以利用原有的技術棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到雲資料庫進行創新。
第五個理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術賦能資料庫開發者，開發者無需具備機器學習專業知識，就可進行機器學習操作。在此潮流下，亞馬遜雲 科技 推出 Amazon Neptune，藉由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅動圖神經網路。
今年 8 月，Neptune ML 在中國正式可用，允許數據工程師不需要掌握機器學習的技能直接從圖資料庫里導出數據、轉換格式、訓練模型並發布，用 gremlin 語句調用訓練成的模型在資料庫里實現推理，進行欺詐檢測，推薦物品。
目前，亞馬遜雲 科技 加速在中國區域服務落地，2021年至今新發布 60 多個資料庫服務與功能。亞馬遜雲 科技 正是通過上述五大資料庫理念，打造豐富的資料庫產品家族，在全球智能化發展趨勢下，為企業提供更快更好的數智服務，釋放數據價值，並連續六年入選 Gartner 領導者象限，得到業界和客戶的深度認可。
H. 建個電子商務網站要在資料庫里建幾張表
需要幾張建幾張，哪有規定啊。主要是看你的功能和要求，3/5個表也是，30/50個表也是。你決定。
I. 電子商務資料庫技術的目錄
第1章電子商務資料庫基礎
1.1資料庫系統概述
1.1.1資料庫的基本概念
1.1.2電子商務資料庫、Web資料庫與資料庫伺服器
1.1.3客戶/伺服器體系結構的資料庫系統
1.2數據模型
1.2.1數據模型的概念
1.2.2實體聯系模型
1.2.3關系模型與關系資料庫
1.2.4關系模型的完整性規則
1.3關系資料庫的結構
1.3.1關系資料庫的結構
1.3.2二級映像與數據獨立性
1.4關系資料庫語言
1.4.1關系代數
1.4.2SQL語言
1.5關系資料庫產品簡介
1.5.1Oracle
1.5.2Sybase
1.5.3DB2
1.5.4MicrosoftSQLServer
1.5.5Access
1.5.6visualFoxPro
習題
第2章Access關系資料庫管理系統
2.1Access2000入門
2.1.1啟動與退出Access2000
2.1.2Access2000資料庫的組成、界面和操作
2.1.3Access2000的幫助系統
2.2數據定義
2.2.1資料庫的建立與打開
2.2.2欄位的數據類型
2.2.3設計表結構
2.2.4定義表之間的關系
2.2.5修改表結構
2.2.6表的復制、刪除與重命名
2.3數據操作
2.3.1記錄的添加與瀏覽
2.3.2記錄的修改
2.3.3記錄的刪除
2.3.4記錄的排序、查詢和篩選
2.4設置表的顯示格式
2.4.1設置表的行高和列寬
2.4.2設置列的顯示格式
2.5列印表
2.5.1列印設置
2.5.2列印預覽和列印
2.6數據查詢
2.6.1查詢的概念及類型
2.6.2使用設計視圖創建查詢
2.6.3設置查詢條件
2.6.4創建交叉表查詢
2.6.5使用查詢向導
2.7窗體
2.7.1窗體的概念
2.7.2使用窗體向導創建窗體
2.7.3使用設計視圖創建窗體
2.7.4窗體的修改與操作
2.8報表
2.8.1自動創建報表
2.8.2使用向導創建報表
2.8.3使用設計視圖創建報表
2.9數據訪問頁、宏和模塊
2.9.1數據訪問頁
2.9.2宏和模塊
2.10資料庫安全設置
2.10.1設置資料庫密碼與資料庫加密
2.10.2設置用戶賬號
2.10.3設置用戶許可權
2.10.4資料庫復制
2.11資料庫實用工具
2.11.1將Access資料庫升遷到SQLServer資料庫
2.11.2壓縮、修復和轉換資料庫
2.11.3外部數據的導人與鏈接
習題
……
J. 關於電商網站資料庫的設計有什麼好的建議
這個問題的核心點在於：不同商品類別差異很大，如何設計通用的存儲方案？簡單來說，用資料庫去存儲所有信息，不管橫表還是縱表，都有明顯的缺陷：橫表：同一個欄位對不同商品含義不一樣，這到了後面開發和維護是很蛋疼的縱表：一個商品的屬性分布到很多行記錄中，業務處理很麻煩，而且縱表的記錄數會非常多，性能會有問題所以不要嘗試只用資料庫去統一解決這個問題，思路擴散一些其實就簡單了：公共表：提煉商品公共的信息放到資料庫，例如商品id、名稱、發布的商家、發布日期、上架狀態擴展表：將變化的信息放到另外一個表，可以是資料庫表，例如電腦商品一個表、服裝一個表；也可以將信息放到MongoDB或者ElasticSearch這類文檔資料庫。搜索組件：擴展表在全文搜索的時候不好實現，因此需要獨立的組件負責搜索，可以用Elastic Search或者Solr來冗餘一份數據，用於搜索。表結構不算復雜，因為項目關系只有SPU，沒有涉及到SKU，但是可以做參考，更多的還是要根據項目實際情況設計。重點說明一下產品表的SPU，Keyword欄位。本來之前設計了關系表，但是發現在做SQL查詢時太痛苦，所以約定了一種數據存儲結構（數據結構的重要性）基於上面的基礎，可以實現URL規則變化的查詢,類似京東的產品查詢URL變化c=1,3 指分類層次關系ev=3_1+4_18 指SPU查詢 按約定規則轉換成字元串再進行查詢。