데이터 사전은 어떻게 작성합니까?

1, 데이터 항목 쓰기:

데이터 항목 설명 = {데이터 항목 이름, 데이터 항목 의미 설명, 별칭, 데이터 유형, 길이, 값 범위, 값 의미, 다른 데이터 항목과의 논리적 관계}.

여기서 "값 범위" 및 "다른 데이터 항목과의 논리적 관계" 는 데이터 무결성 제약 조건을 정의하며 데이터 검증 함수 설계의 기초입니다.

2, 데이터 구조 작성:

데이터 구조 설명 = {데이터 구조명, 의미 설명, 구성: {데이터 항목 또는 데이터 구조}}.

3. 데이터 스트림 쓰기:

데이터 스트림 설명 = {데이터 스트림명, 설명, 데이터 스트림 소스, 데이터 스트림 목적, 구성: {데이터 구조}, 평균 트래픽, 최대 트래픽}.

여기서 데이터 스트림 출처는 데이터 스트림이 시작되는 프로세스, 즉 데이터의 출처를 설명하는 프로세스입니다. "데이터 스트림이 어디로 가는지" 는 데이터 스트림이 어디로 가는지, 즉 데이터가 어디로 가는지 설명하는 프로세스입니다. 평균 트래픽은 단위 시간 (일별, 주별, 월별 등) 당 전송 횟수입니다. ). "피크 트래픽" 은 피크 시간대에 데이터 트래픽을 나타냅니다.

4. 데이터 저장소에 쓰기:

데이터 저장소 설명 = {데이터 저장소 이름, 설명, 번호, 유입 데이터 흐름, 유출 데이터 흐름, 구성: {데이터 구조}, 데이터 양, 액세스 방법}.

여기서' 데이터 양' 은 한 번에 액세스되는 데이터의 양, 매일 (또는 매시간, 매주 등) 액세스되는 횟수를 의미합니다. ). "액세스 방법" 에는 배치 처리 또는 온라인 처리가 포함됩니다. 검색할지 업데이트할지 여부 순차 검색이든 무작위 검색이든.

5, 작문 과정:

프로세스 설명 = {프로세스명, 설명, 입력: {데이터 흐름}, 출력: {데이터 흐름}, 처리: {간단한 설명}}.

6. 외부 개체에 쓰기:

간단한 디자인으로 충분하다.

확장 데이터:

데이터 사전의 가장 중요한 기능은 분석 단계의 도구로 사용됩니다. 어떤 사전이든 가장 중요한 용도는 사람들이 알 수 없는 항목의 해석을 조회할 수 있도록 하는 것이다. 구조 분석에서 데이터 사전의 역할은 데이터 흐름 다이어그램의 각 구성 요소를 정의하고 해석하는 것입니다.

즉, 데이터 흐름 다이어그램의 모든 구성 요소에 대한 정의와 해석의 문자 그대로 데이터 사전이며, 데이터 사전에 설정된 엄격하고 일관된 정의 세트는 분석가와 사용자 간의 의사 소통을 개선하는 데 매우 유용합니다.

참고 자료:

바이두 백과-데이터 사전