面向数据流的需求分析方法是软件工程中的一种重要技术,它主要应用于系统的需求分析阶段,以帮助开发者更好地理解和表达用户的需求。这种方法源于20世纪70年代的结构化软件开发方法,由Edward Yourdon和Tom DeMarco等人提出。其基本思想是自顶向下、逐步求精,通过抽象和分解将复杂的系统分解成可管理的部分。
在面向数据流的需求分析中,有两个关键的概念:数据流图(Data Flow Diagram, DFD)和数据字典。数据流图是一种图形表示,它描述了数据如何在系统中流动并经过各种处理。一个完整的数据流图包括数据流、数据处理、外部实体和数据存储四个元素。数据流代表信息的传输,数据处理表示对数据的操作,外部实体指系统之外的参与者或系统,而数据存储则表示数据的存储位置。
数据字典是数据流图的辅助工具,它提供了关于数据流图中元素的详细信息,如数据流、外部实体和数据存储的定义、类型、使用说明、设计约束等。数据字典中的每个数据条目都有名字、数据类型、简要说明和补充信息,如取值范围、缺省值等,有助于确保需求的准确性和完整性。
建模过程通常从创建顶级数据流图开始,这一步描绘了软件系统与外部环境的交互,软件系统被抽象为一个转换。接着,通过逐步细化,将顶级数据流图分解为更具体的子图,逐层深入,直至达到足够的详细程度,可以明确描述每个处理过程的功能和数据流的路径。
为了确保需求的清晰和一致性,小说明也被用于补充数据流图和数据字典,它使用结构化的自然语言、判定树或判定表来详细说明每个处理过程的功能、性能和设计约束。小说明是需求分析的重要组成部分,它帮助避免需求描述中的不一致性和模糊性。
在实际操作中,CASE(Computer-Aided Software Engineering,计算机辅助软件工程)工具被广泛用于支持面向数据流的需求分析,这些工具提供了自动化的方式来创建和维护数据流图、数据字典和小说明,提高了工作效率和准确性。
面向数据流的需求分析方法是一种系统化的方法,通过数据流图和数据字典的使用,以及逐步细化的建模过程,确保软件需求的全面、准确和一致。这种方法在软件开发中扮演着至关重要的角色,帮助开发者理解用户需求,降低项目风险,并为后续的设计和实现奠定坚实基础。