数据流图DFD概述

数据流图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种图形化表示方法，用于描述系统内部数据的流动和处理过程。以下是数据流图设计的详细说明：

一、数据流图的基本元素

1. 数据流：用箭头表示，代表数据在系统中的流动方向。数据流是数据在系统内传播的路径，由一组成分固定的数据组成，因此必须有流向。除了与数据存储之间的数据流不用命名外，数据流应该用名词或名词短语命名。
2. 处理（加工）：用圆或椭圆（有时也用矩形）表示，代表对数据进行加工或处理的环节。对数据流进行某些操作或变换，每个加工也要有名字，通常是动词短语，简明地描述完成什么加工。在分层的数据流图中，加工还应编号。
3. 数据存储：用双杠或圆圈表示，代表数据在系统中的存储位置。数据存储是暂时保存的数据，可以是数据库文件或任何形式的数据组织。
4. 外部实体：用方框表示，代表系统外部与系统进行数据交换的源点或终点。数据源点或终点是系统外部环境中的实体，也称外部实体。它们作为系统与系统外部环境的接口界面，在实际问题中可能是人员、组织、其他硬件系统等，一般出现在顶层数据流图中。
   

二、数据流图的绘制步骤

1. 确定系统边界：明确系统的主要功能和范围，确定哪些部分属于系统内部，哪些部分属于系统外部。
2. 识别外部实体：找出与系统进行数据交换的外部实体，如用户、其他系统等。
3. 分析数据流：详细分析数据在系统中的流动路径，包括数据的来源、去向和处理过程。
4. 绘制数据流图：根据以上分析，使用相应的图形符号绘制数据流图。注意合理布局，避免数据流的交叉和过长。绘制时，应遵循自顶向下、逐步求精的原则，将系统分解为若干个子系统或模块，并分别绘制其数据流图。
5. 检查和优化：检查数据流图的正确性，确保每个数据存储都有流入和流出的数据流，每个处理都有输入和输出的数据流。同时，根据需要对数据流图进行优化，如合并重复的处理和数据存储等。

三、数据流图的分层设计

数据流图通常分为多个层次，从高层次到低层次逐步深入分析，以揭示系统的整体结构和各部分之间的关系。分层设计的方法如下：

1. 顶层图：把整个系统视为一个大的加工，然后根据数据系统从哪些外部实体接收数据流，以及系统发送数据流到哪些外部实体，画出输入输出图。这张图称为顶层图，其中只有一个加工，表示被开发的系统。
2. 0层图：将顶层图的加工分解成若干个加工，并用数据流将这些加工连接起来，使得顶层图的输入数据经过若干加工处理后，变成顶层图的输出数据流。这张图称为0层图，是系统的进一步细化。
3. 子图：对于0层图中的每个加工，可以进一步分解为其子加工，并画出相应的数据流图。这些子图称为子图或低层图。通过不断分解，可以得到一套分层数据流图。

四、数据流图的绘制原则

1. 命名清晰：为数据流、处理、数据存储以及外部实体命名时，应反映该成分的实际含义，避免使用空洞的名字。
2. 避免控制流：数据流图应反映系统“做什么”，而不反映“如何做”。因此，图中不应包含控制流或执行顺序的信息。
3. 保持数据守恒：一个处理的所有输出数据流中的数据必须能从该处理的输入流中直接获得，或者通过该处理能产生的数据。
4. 输入输出平衡：在分层数据流图中，父图的输入输出数据流应与其子图的输入输出数据流在数量上和名字上相同，以保持平衡。
5. 合理分解：在分解加工时，应将一个加工分解成几个功能相对独立的子加工，以减少加工之间输入、输出数据流的数目，增加数据流图的可理解性。

五、数据流图的应用

数据流图在系统分析和设计中起着重要作用。它可以帮助我们清晰地理解系统的数据处理逻辑和流程，发现潜在的问题和瓶颈，为系统的优化和改进提供依据。同时，数据流图也是系统文档化的重要工具之一，有助于团队成员之间的沟通和协作。

综上所述，数据流图设计是一个复杂而细致的过程，需要遵循一定的步骤和原则来确保图表的清晰和准确。通过掌握数据流图的基本概念、绘制步骤和分析方法，我们可以更加高效地进行系统分析和设计工作。

一个完整的数据流包含哪些要素

一个完整的数据流在数据流图（Data Flow Diagram, DFD）中通常包含以下关键要素：

1. 数据源（或起点）：

   • 数据流的起始点，可以是外部实体（如用户、其他系统或设备）或内部数据存储。
   • 表示数据的来源，是数据进入系统的入口。

2. 数据目的地（或终点）：

   • 数据流的终止点，同样可以是外部实体或内部数据存储。
   • 表示数据的去向，是数据离开系统的出口。

3. 数据流名称：

   • 标识数据流的标签或名称，通常用于描述数据流携带的数据内容或类型。
   • 有助于理解数据流在系统中的作用和意义。

4. 数据流方向：

   • 数据流在图中流动的路径和方向，通常用带箭头的线表示。
   • 箭头指向数据流的目的地，表明数据的流动方向。

5. 数据处理过程（或加工）：

   • 数据流经过的转换或处理环节，可以是系统内部的一个功能单元或模块。
   • 处理过程对输入数据流进行加工，产生输出数据流。

6. 数据存储：

   • 数据在系统中的存储位置，可以是数据库、文件或其他存储介质。
   • 数据存储可以作为数据流的起点（从存储中读取数据）或终点（将数据写入存储）。

7. 数据流量：

   • 虽然不是所有数据流图都会明确标注，但数据流量表示数据流的数量或大小。
   • 可以是定量的（如每秒传输的数据量）或定性的（如“大量”、“少量”等）。

8. 数据流类型：

   • 描述数据流携带的数据的类型，如文本、图像、音频、视频等。
   • 有助于理解数据流的特性和处理要求。

9. 数据流描述：

   • 对数据流的详细说明或注释，通常用于解释数据流的作用、内容或重要性。
   • 有助于读者更好地理解数据流图。

在绘制数据流图时，这些要素的组合和呈现方式可能会根据具体的系统、需求或绘图工具而有所不同。但无论如何，一个完整的数据流都应该包含上述关键要素，以确保数据流图的准确性和可读性。

从图中找出所有数据流

从数据流图中找出所有数据流是一个相对直接但需要细致观察的过程。以下是一些建议的步骤，可以帮助你从数据流图中系统地识别和记录所有数据流：

1. 理解数据流图的结构

首先，你需要对数据流图有一个整体的理解。数据流图通常由外部实体、处理过程（或称为加工）、数据存储以及数据流组成。外部实体是数据的来源或去向，处理过程是对数据进行转换或处理的环节，数据存储是数据的存储位置，而数据流则是数据在这些元素之间流动的路径。

2. 识别外部实体

找到数据流图中的外部实体，它们是数据的起点和终点。外部实体通常位于数据流图的边缘，用方框表示。

3. 追踪数据流

从每个外部实体开始，沿着数据流的方向（箭头指向）追踪数据流的路径。注意，数据流是有方向的，箭头表示数据的流动方向。

4. 记录数据流

在追踪数据流的过程中，记录下每条数据流的名称和它所连接的处理过程或数据存储。确保你记录了从每个外部实体出发的所有数据流，以及它们如何与处理过程和数据存储相连。

5. 检查处理过程和数据存储

对于数据流图中的每个处理过程和数据存储，检查它们是否有输入和输出数据流。确保你记录了所有与处理过程和数据存储相关的数据流。

6. 验证完整性

完成上述步骤后，检查你的记录是否涵盖了数据流图中的所有数据流。确保没有遗漏任何从外部实体出发或到达外部实体的数据流，以及处理过程和数据存储之间的所有数据流。

7. 整理数据流清单

最后，将记录的所有数据流整理成一个清单。这个清单可以包括数据流的名称、起点、终点以及它所经过的处理过程或数据存储。

通过遵循这些步骤，你应该能够系统地找出数据流图中的所有数据流。这个过程有助于你更好地理解系统的数据处理流程，并为后续的系统分析、设计或测试提供有用的信息。