数据流图：SA法下数据库设计的分层与一体化策略

数据库设计是信息系统开发中的关键阶段，它旨在根据用户需求和业务流程创建高效、可靠的数据管理解决方案。本章主要讨论了数据流图在数据库设计中的应用以及数据库设计的基本概念、任务、内容和特点。 1. 数据流图作为设计工具： 数据流图（DFD）是SA（Structured Analysis，结构化分析）方法的核心组成部分，用于可视化系统中的数据流动和处理过程。它由命名的箭头表示数据流，圆圈代表处理逻辑（如算法或计算），矩形或其它形状表示存储元素（如数据库）。通过分层描述，复杂的系统可以被分解成易于理解的部分，每一层描绘了不同级别的细节，从总体架构到子系统，直至具体操作。 2. 数据库设计任务： 数据库设计的主要任务是根据用户需求设计数据库的结构和行为。这包括构造一个最优的数据库模式，即数据库的逻辑结构，使其能有效地存储和检索数据，同时满足用户信息和处理需求。设计过程中需考虑信息需求、处理需求、典型应用程序、DBMS特性和硬件/操作系统限制。 3. 设计内容： - 结构设计：涉及概念设计（定义实体和关系）、逻辑设计（设计E-R图，确定数据类型和关系），以及物理设计（决定存储方式和索引等），这是静态模型，相对稳定。 - 行为设计（动态模型）：关注用户与数据库的交互，通过应用程序来实现，涉及到数据库操作和数据变化，它是动态的，随着系统的发展可能需要调整。 4. 设计特点： - 早期倡导结构设计和行为设计分离，但随着方法学的进步，现代设计倾向于两者的一体化处理，以减少设计周期，提高效率。 - 现代数据库设计注重结构与行为的结合，遵循反复探索和逐步细化的原则。从数据模型出发，将数据库设计与应用系统设计紧密结合，目标是创建一个完整、独立、高效、冗余小且安全的数据库系统。 图6.1和6.2展示了数据库设计的框架和过程，通过数据流图展示数据如何在系统中流动，以及如何将这个流动映射到数据库的各个层面，确保最终设计能满足实际业务需求。