21世纪的信息时代,数据库技术已经被应用到各种领域之中,尤其是在商业应用领域。在信息数据量飙升的环境下,商业信息系统对数据库的稳定性、实时性、可扩展性等性能上的要求越来越高。随着电子商务行业竞争加剧,B2C电子商务企业需要不断更新和升级电子商务系统的网络业务功能甚至业务流程,在这个过程中会带来电子商务系统数据库数据存储结构的变化。因此,在数据库设计时,既要考虑如何根据现实业务中的实体去设计数据库中的数据结构,同时又要考虑如何摆脱旧的数据库设计带来的束缚,适应不断变化的业务需求。在需求不明确的情况下,用传统的数据库设计方法组织数据比较困难,数据层次性较差,且无法设计出一个通用的数据库。一旦设计出的数据结构无法适应最新需求,会导致项目设计周期加长、代码不易重用以及漏洞不易弥补等问题,甚至有前功尽弃的风险。但是,如果数据库设计具备可扩展性,则可以很大程度地弥补传统设计方法的不足。为此,本课题以传统数据库原理中的关系模型为基础,以提升数据库查询效率为主要原则,研究了数据库各种基本扩展方式,给出了一种反规范化的数据库优化方法,并在此基础上提出了通过这种优化方法得到的优化方案的数学评分模型,通过此模型的计算,可以找到针对各种需求的最优化查询方案,从而弥补数据库扩展带来的查询效率低下方面的不足。本课题在理论部分之后以现实B2C电子商务企业商品数据库作为实例进行实证研究,进一步验证了本课题中数据库扩展、优化的实用价值。