数据流分析关键：数据字典与数据流图解析

"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。