数据流设计方法：事务分析与系统分解

"事务分析设计方法是一种用于软件设计的方法，主要关注数据流的处理。这种方法首先需要复审基本系统模型，然后精化软件数据流图，并确定数据流图的特性。这三个步骤与变换分析法相同。面向数据流的设计方法（SD）基于需求阶段的数据流分析（如数据流图和数据字典）来构建软件结构。它通过不同的映射策略将DFD转换为软件的结构。数据流模型将系统分解为多个功能模块，这些模块可以是批处理或管道与过滤器结构。每个模块有输入和输出数据，并以输入-处理-输出的方式工作。过滤器负责数据变换，而管道则负责在过滤器间传递数据。在系统中，过滤器应相互独立，且执行顺序通常不影响最终输出，除非系统设计为数据流方式。这种设计结构的优势在于数据流程清晰，易于复用、维护和升级，同时支持性能分析和并行计算。" 在事务分析设计方法中，首先需要对基本系统模型进行复审，这是为了确保对系统需求的理解准确无误，同时为后续设计提供基础。接着，复审和精化软件数据流图是关键步骤，因为数据流图（DFD）直观地描绘了信息在系统中的流动，帮助设计者理解数据如何被处理和传输。在这个过程中，需要识别关键的数据流、处理过程和数据存储，以便于构建模块化的软件结构。 确定数据流图的特性涉及到识别数据流的类型、数据存储的性质以及处理过程的功能。这些特性有助于决定如何将数据流图映射到具体的软件结构。映射策略可以多种多样，例如，可以将顶层DFD转化为模块化的程序结构，或者将低层DFD细化为更小的处理单元。 面向数据流的设计方法（SD）强调以数据为中心，从数据流图出发，构建软件的结构。在数据流模型中，系统被划分为一系列功能模块，每个模块都有其特定的输入和输出数据流。这些模块可以是批处理型，一次性处理大量数据，也可以是管道和过滤器结构，其中过滤器执行特定的数据转换，而管道则负责在过滤器之间传输数据。 过滤器是数据处理的核心，它们独立地工作，不依赖于上游或下游过滤器的具体实现。这种设计允许系统具有良好的模块化，使得系统更容易维护和扩展。如果系统的输出结果与过滤器的执行顺序有关，那么整个系统就体现为数据流方式的体系结构，这在需要保证特定处理顺序的场景中尤其有用。 数据流模型的优点在于其清晰的数据处理路径，易于复用已有的处理模块，同时因为模块化，系统升级和维护变得更为简单。此外，由于每个过滤器独立，可以进行性能分析，比如评估数据流量和防止死锁。这种结构还利于并行计算，因为不同过滤器可以并行执行，提高系统效率。 总结来说，事务分析设计方法和面向数据流的设计方法是软件设计中用于理解和组织复杂系统的重要工具，它们通过数据流的分析和建模，帮助设计者创建高效、可维护的软件架构。