数据流分析关键:数据字典与数据流图解析

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"数据字典是面向数据流分析的重要组成部分,用于补充数据流图中未描述的数据内容。数据字典包含基本符号,如'='表示定义,'+'表示与关系,'[ | ]'或'[ , ]'表示或关系,'( )'表示可选项,'{ }'表示重复,'m{ }n'表示规定次数的重复,'" '表示基本数据元素,'..'表示范围,'* *'用于添加注释。在软件工程的教学中,数据流图与数据字典是需求建模的关键工具,用于表达用户需求和构建软件模型。结构化分析方法,特别是面向数据流的方法,自20世纪70年代以来得到了广泛的应用和发展。数据流图通过图形符号描绘数据流、转换、数据源和外部实体,支持逐步求精的分析。" 在面向数据流的分析方法中,数据流图是一种重要的建模技术,它用图形表示数据如何在系统中流动,通过转换(转换数据流的处理过程)来形成输出数据流。数据流图的元素包括外部实体(信息的生产者或消费者)、转换、数据源(提供数据的缓冲区、文件或数据库)和数据流(在转换间流动的数据)。这些元素通过特定的图形符号表示,如圆圈代表转换,矩形表示外部实体,双箭头表示数据流。 数据字典则作为数据流图的补充,详细描述了数据流图中的数据元素。例如,使用'='定义数据项,'+'表示数据项可以由其他项组合而成,'[ | ]'或'[ , ]'表示数据项可以从多个选项中选择,'( )'表示某个数据项是可选的,'{ }'表示数据项可以重复出现,'m{ }n'规定了重复的次数范围,'“ ”'表示基本的、不可再分的数据元素,'..'用于表示数值范围,而'* *'则用于添加对条目的解释性注释。 在教学中,理解并熟练运用数据流图和数据字典是掌握结构化分析方法的关键,这有助于需求分析人员更准确、全面且一致地理解和表达用户的需求。虽然实体-关系图在本教学中被列为难点,但它同样是建模的重要工具,用于描绘实体之间的关系,对于数据库设计尤其重要。 在进行基于数据流的分析时,通常会采用层次结构的方式,从顶级数据流图开始,逐步细化到各个子系统或处理过程。这种分解方法有助于分析人员逐步理解和解决问题,使复杂系统的设计变得更为清晰。例如,图5-1-2展示了“家庭保安系统”的顶级数据流图,显示了系统如何接收传感数据、用户命令,处理后产生报警类别信息并通过电话拨号音频输出。这个例子直观地展示了数据流图如何捕获和描绘系统的功能。