辛星解读之数据字典

    在介绍数据字典之前，我们先介绍一下数据流图，所谓的数据流图也就是Data Flow  Diagram，简称即DFD，它从数据传递和加工的角度，用图形的方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，它也是结构化系统分析方法的主要表达工具以及用于表示软件模型的一种图示方法。

   数据流图是一种功能模型，它通常在需求分析阶段产生，它描绘的就是信息流和数据从输入到输出的过程中所经历的变换。数据流图可以分为两种典型结构，一种是变换型结构，它呈线性状态。另一种就是事务型结构，这种数据流图呈束状，即一束数据流平行流入或流出，可能同时有几个事务要求处理。

    所谓数据字典，即Data  dictionary，它是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序源数据的目录。它可以分为主动数据字典和被动数据字典，所谓主动数据字典就是在对数据库或者应用程序进行修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。被动数据字典是指修改时必须手动更新其内容的数据字典。数据字典也是对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑、外部实体等进行定义和描述，其目的就是对数据流程图的各个元素做出详细的说明。

     数据字典最主要的作用就是作为分析阶段的工具，任何字典最重要的用途都是供人查询对不了解的条目的解释，在结构化分析中，数据字典的作用就是给数据流图上每个成分加以定义和说明，也就是说，数据流图上所有的成分的定义和解释的文字集合就是数据字典，而且咋数据字典中建立的一组严密一致的定义很有助于改进分析员和用户的通信。数据库的数据字典不仅是每个数据库的中心，而且对每个用户也是非常重要的信息，用户可以使用SQL语句访问数据库数据字典。

      数据字典可能包含数据库设计资料、储存的SQL程序、用户权限、用户统计、数据库的过程中的信息、数据库增长统计、数据库性能统计，而数据字典则是系统只能够各类数据描述的集合，是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要成果。数据字典通常包括五个部分：数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程。

      所谓数据项，就是不可再分的数据单位，对数据项的描述通常包括如下内容：数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系。其中取值范围和与其他数据项的逻辑关系定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。若干个数据项可以组成一个数据结构。

     所谓数据结构，就是数据流图中数据块的数据结构说明。数据结构反应了数据之间的组合关系，一个数据结构可以由若干个数据项组成，也可以有若干个数据结构组成，或者由若干个数据项 和数据结构混合组成。对数据结构的描述通常包括：数据结构名、含义说明。

     所谓数据流，也就是数据流图中流线的说明，数据流是数据结构在系统内传输的路径，对数据流的描述通常包括：数据流名、说明、数据流来源、数据流去向，还可能会包含平均流量和高峰期流量等信息。

     所谓数据存储，是指数据流图中数据块的存储特性说明。数据存储是数据结构停留或者保存的地方，也是数据流的来源和去向之一。对数据存储的描述通常包括如下内容：数据存储名、说明、编号、流入的数据流、流出的数据流、数据量、存取方式等等。其中数据量是指每次存取多少数据，每天(每小时、每周）存取几次信息，存取方法可以分为批处理、练级处理，也可以分为检索和更新，还可以范围顺序检索和随机检索。其中流入的数据流要指出其来源，流出的数据流要指出其去向。

     所谓处理过程，就是数据流图中功能的说明，数据字典中只需要描述处理过程的说明性信息，通常包括：处理过程名、说明、输入、输出等信息。这里的说明就是说明该处理过程中的功能以及处理要求。功能就是指该处理过程用来做什么，而不是怎么做，处理要求包括处理频度要求，比如单位时间里处理多少事务、多少数据量，响应时间的要求等等，这些处理要求也是后面物理设计的输入以及性能评价的标准。