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基本原則
在結構化設計中,采用自頂向下,逐步細化的方法將系統分解成為一些相對獨立、功能單一的模塊。
在一個管理信息系統中,系統的各組成部分之間總是存在著各種聯系的,將系統或子系統劃分成若干模塊,則一個模塊內部的聯系就是塊內聯系,而穿越模塊邊界的聯系就是塊間聯系。由于模塊之間的互相聯系越多,模塊的獨立性就越少,因此,引入模塊耦合和內聚的概念。
耦合表示模塊之間聯系的程度。緊密耦合表示模塊之間聯系非常強,松散耦合表示模塊之間聯系比較弱,非耦合則表示模塊之間無任何聯系,是完全獨立的。
內聚表示模塊內部各成分之間的聯系程度。
一般說來,在系統中各模塊的內聚越大,則模塊間的耦合越小。但這種關系并不是的。耦合小使得模塊間盡可能相對獨立,從而各模塊可以單獨開發和維護。內聚大使得模塊的可理解性和維護性大大增強。因此,在模塊的分解中應盡量減少模塊的耦合,力求增加模塊的內聚。
劃分的依據
一個合理的子系統或模塊劃分,應該是內部聯系強,子系統或模塊間盡可能獨立,接口明確、簡單,盡量適應用戶的組織體系,有適當的共用性。也就是上面所說的“耦合小,內聚大”。按照結構化設計的思想,對模塊或子系統進行劃分的依據通常有以下幾種:
(1)按邏輯劃分,把相類似的處理邏輯功能放在一個子系統或模塊里。例如,把“對所有業務輸入數據進行編輯”的功能放在一個子系統或模塊里。那么不管是庫存、還是財務,只要有業務輸入數據都由這個子系統或模塊來校錯、編輯。
(2)按時間劃分,把要在同一時間段執行的各種處理結合成一個子系統或模塊。
(3)按過程劃分,即按工作流程劃分。從控制流程的角度看,同一子系統或模塊的許多功能都應該是相關的。
(4)按通信劃分,把相互需要較多通訊的處理結合成一個子系統或模塊。這樣可減少子系統間或模塊間的通訊,使接口簡單。
(5)按職能劃分,即按管理的功能。例如,財務、物資、銷售子系統,或輸入記帳憑證、計算機優解子系統或模塊等等。一般來說,按職能劃分子系統,按邏輯劃分模塊的方式是比較合理和方便的。
有關術語編輯
概念模型
概念數據模型(Conceptual Data Model):簡稱概念模型,主要用來描述世界的概念化結構,它使數據庫的設計人員在設計的初始階段,擺脫計算機系統及DBMS的具體技術問題,集中精力分析數據以及數據之間的聯系等,與具體的數據管理系統(Database Management System,簡稱DBMS)無關。概念數據模型必須換成邏輯數據模型,才能在DBMS中實現。
概念數據模型是終用戶對數據存儲的看法,反映了終用戶綜合性的信息需求,它以數據類的方式描述企業級的數據需求,數據類代表了在業務環境中自然聚集成的幾個主要類別數據。
概念數據模型的內容包括重要的實體及實體之間的關系。在概念數據模型中不包括實體的屬性,也不用定義實體的主鍵。這是概念數據模型和邏輯數據模型的主要區別。
概念數據模型的目標是統一業務概念,作為業務人員和技術人員之間溝通的橋梁,確定不同實體之間的層次的關系。在有些數據模型的設計過程中,概念數據模型是和邏輯數據模型合在一起進行設計的。
邏輯模型
邏輯數據模型(Logical Data Model):簡稱數據模型,這是用戶從數據庫所看到的模型,是具體的DBMS所支持的數據模型,如網狀數據模型(Network Data Model)、層次數據模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用戶,又要面向系統,主要用于數據庫管理系統(DBMS)的實現。
邏輯數據模型反映的是系統分析設計人員對數據存儲的觀點,是對概念數據模型進一步的分解和細化。邏輯數據模型是根據業務規則確定的,關于業務對象、業務對象的數據項及業務對象之間關系的基本藍圖。
邏輯數據模型的內容包括所有的實體和關系,確定每個實體的屬性,定義每個實體的主鍵,*實體的外鍵,需要進行范式化處理。
邏輯數據模型的目標是盡可能詳細的描述數據,但并不考慮數據在物理上如何來實現。
邏輯數據建模不僅會影響數據庫設計的方向,還間接影響終數據庫的性能和管理。如果在實現邏輯數據模型時投入得足夠多,那么在物理數據模型設計時就可以有許多可供選擇的方法。
物理模型
物理數據模型(Physical Data Model):簡稱物理模型,是面向計算機物理表示的模型,描述了數據在儲存介質上的組織結構,它不但與具體的DBMS有關,而且還與操作系統和硬件有關。每一種邏輯數據模型在實現時都有起對應的物理數據模型。DBMS為了保證其獨立性與可移植性,大部分物理數據模型的實現工作又系統自動完成,而設計者只設計索引、聚集等特殊結構。
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