第五章 面向数据流的分析方法
38页1、第五章 面向数据流的分析方法,结构化分析方法(SA方法)-面向数据流自顶向下逐步求精进行需求分析的方法。,沿数据流图回朔,用户复查,细化数据流图,修正开发计划,书写文档,审 查和复审,分析过程,面向数据的方法,以数据流为中心 。其核心概念包括:进程、数据流、数据存储、外部实体、数据组和数据元素。有代表性的模拟工具有:数据流图、数据字典、原始进程规格说明。,基本思想,自顶向下 逐层分解,结构化分析(Structured Analysis),它是一种面向数据流的需求分析方法,适用分析大型数据处理系统,是一种简单、实用的方法。,问题域,问题,行为(功能),对应于软件子系统,对应于子软件的软构件,对应于软件子系统,自顶向下需求分析模型图,S = D1,D2,D3, Dn ,Di = P1,P2,P3, Pm ,Pj = F1,F2,F3, Fk ,数据流图,数据流程图:描绘系统的逻辑模型,图中没有具体的物理元素,只是描绘信息在系统中流动和处理的情况。设计数据流图只需考虑系统必须完成的基本逻辑功能,完全不需要考虑如何具体的实现这些功能。,1. 符号(四种基本符号),数据的源点或终点,数据处理,数
2、据存储,数据流,一些附加符号(略),仓 库 管理员,定货 系统,采购员,D1: 库存清单,仓 库 管理员,1 处理 事务,2 产生 报表,采购员,D2: 定货信息,2. 例子,基本系统模型,功能级数据流图,事务,定货报表,事务,定货报表,定货信息,定货信息,库存清单,数据流图说明:描绘“做什么”,不考虑“怎么做”,箭头:数据流图和程序图中用箭头表示的控制流有本质不同,不能混淆。在数据流图中应该描绘所有可能的数据流向,而不应该描绘出现某个数据流的条件。 处理:处理并不一定是一个程序。一个处理框可以代表一系列程序、单个程序或者程序的一个模块,也可代表一个人工处理过程,如用户目视检查数据正确性。 数据存储:一个数据存储并不等同于一个文件,它可以表示一个文件、文件的一部分、数据库的元素或记录的一部分等;数据可以存储在磁盘、磁带、磁鼓、主存、微缩胶片、穿孔卡片及其他任何介质上(包括人脑)。 数据存储和数据流都是数据,仅仅所处的状态不同。数据存储是处于静止状态的数据,数据流是处于运动中的数据。,数据流图,仓 库 管理员,1.1 接收 事务,1.2 更新库 存清单,1.3 处理 定货,2 产生 报表
3、,采购员,D1: 库存清单,D2: 定货信息,事务,事务,库存信息,定货信息,定货信息,定货报表,命名,为数据流(或数据存储)命名为处理命名,用途,交流信息的工具分析和设计的工具进一步设计的依据,库存清单,数据流图的绘制步骤(1),数据流图的绘制步骤(1)确定所开发的系统的外部项(外部实体),即系统的数据来源和去处。(2)确定整个系统的输出数据流和输入数据流,把系统作为一个加工环节,画出关联图。(3)确定系统的主要信息处理功能,按此将整个系统分解成几个加工环节(子系统)确定每个加工的输出与输入数据流以及与这些加工有关的数据存储。 (4)根据自顶向下,逐层分解的原则,对上层图中全部或部分加工环节进行分解。,数据流图的绘制步骤(2),(5)重复步骤(4),直到逐层分解结束。 (6)对图进行检查和合理布局,主要检查分解是否恰当、彻底,DFD中各层是否有遗漏、重复、冲突之处,各层DFD及同层DFD之间关系是否争取及命名、编号是否确切、合理等,对错误与不当之处进行修改。 (7)和用户进行交流,在用户完全理解数据图的内容的基础上征求用户的意见。,数据字典,数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数
4、据流图中包含的所有元素的定义的集合,1. 数据字典的内容,数据流数据流分量数据存储处理,数据处理:用 IPO图或PDL描述比较方便直观。 数据元素的别名:,包含信息,数据、控制项、数据存储或外部实体的主要名称和别名,使用数据和对象的列表、使用对象的方式,描述数据或控制内容的符号,关于数据类型、预置值、限制等其他补充信息,数据项的定义,数据字典符号,数据字典举例,教师测评系统中,数据字典部分内容,测评子项得分=测评子项编号+子项得分 学生评测数据=序号+教师姓名+所任课程+测评子项得分 以测评子项得分为单位的评测数据记录=学期+被评对象编号+测评类型编号+评测者区别编号+测评子项名称+测评子项所得分值 以测评类型得分为单位的评测数据记录=学期+被评对象编号+测评类型编号+评测者区别编号+本测评类型所得分值 被评对象各测评类型的得分记录=学期+被评对象编号+测评类型编号+测评类型得分+本测评类型占总分的比率,用户的数据要求-需要哪些数据,数据之间有哪些联系,数据本身有哪些性质,数据的结构 等)。用户的处理要求-对数据进行哪些处理,每个处理的逻辑功能。概念性模型(信息模型)-一种面向问题的数
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