資料流圖 - 平衡

---

---

資料流圖和平衡介紹

什麼是資料流圖 (DFD)？

資料流圖 (DFD) 以圖形方式表示系統內的資料流，顯示流程、資料儲存、外部實體和資料流。DFD 是分層結構的——

• 上下文圖——將系統作為單個流程的高階概述。

• 0級DFD——將單個流程分解成主要功能。

• 1級及以上——進一步將流程分解成子流程。

DFD中的平衡是什麼？

平衡是指在DFD的不同級別之間保持資料流的一致性。在將流程分解到較低級別時，進入或退出較高級別流程的所有資料流都應與該流程的較低級別DFD中的資料流匹配。

平衡是DFD中的一個重要概念，它確保不同級別的資料保持一致性和清晰性。

資料流圖中平衡的重要性

平衡在DFD中起著至關重要的作用，因為它——

• 確保資料一致性——防止不同級別之間的資料不匹配。

• 提高準確性——維護系統分析中資訊的完整性。

• 增強清晰度——幫助利益相關者理解系統功能，避免混淆。

• 支援有效的系統設計——幫助開發人員和分析人員使設計更可靠、更容易理解。

平衡不良的後果

• 資料不一致

• 對系統需求的誤解

• 系統設計和實施中的錯誤增加

DFD平衡的原則

從一個DFD級別移動到另一個級別時，平衡需要遵循以下原則——

• 資料流的一致性——較高級別中的每個輸入或輸出都必須在較低級別中反映。

• 資料流對齊——資料流的名稱和用途應在各個級別保持一致。

• 流程關聯——確保分解的DFD中的流程與父流程邏輯上對齊。

平衡資料流圖的技術

技術1：使用級別平衡

分解流程時——

• 保持父DFD和子DFD之間的外部資料流相同。

• 例如，如果0級中的“銷售處理”流程具有“客戶訂單”和“訂單確認”的資料流，則1級必須直接或透過子流程反映這些流。

技術2：匹配資料儲存

資料儲存在各個級別必須一致。如果資料儲存出現在較高級別的DFD中，則在與分解的流程相關的較低級別中也應出現。

技術3：一致的資料流命名

在DFD的所有級別使用一致的命名約定，以減少歧義並提高畫質晰度。

示例：DFD中的平衡

考慮一個線上圖書館管理系統。

0級DFD

圖書館系統包括——

流程——借書、還書、更新目錄。

資料流——借書請求、還書確認、目錄更新

1級DFD（分解“借書”）

子流程——驗證會員資格、檢查圖書可用性、借書。

資料流——借書請求、會員驗證、借書確認。

為了平衡，0級中與“借書”相關的所有資料流都必須出現在1級圖中。這包括——

1. 借書請求（從使用者到系統）

2. 借書確認（從系統到使用者）

解釋

此處的平衡確保在0級進入或離開“借書”的任何資料流都保留在1級。這種一致性避免了資料在分解過程中“丟失”。

DFD平衡工具

1. Lucidchart——提供模板和工具來視覺化分層DFD，並具有支援多級平衡的功能。

2. Microsoft Visio——一個強大的工具，用於建立結構化的DFD，具有內建的支援對齊和平衡流的功能。

3. SmartDraw——提供易於使用的DFD模板，有助於建立平衡圖。

4. Visual Paradigm——提供自動檢查平衡DFD的功能，幫助分析師避免不一致。

5. Draw.io——一個免費工具，支援多個DFD級別，使初學者更容易平衡。

資料流圖平衡中的挑戰

1. 資料流不一致——一個常見問題是，資料流在DFD級別之間命名或描述不一致，導致錯位。

2. 複雜的流程——對於複雜的系統，在保持資料流一致性的同時分解流程可能很困難且耗時。

3. 範圍蔓延——隨著系統的演變，新的需求可能會改變資料流，導致需要重新評估的不平衡圖。

4. 利益相關者誤解——平衡可能難以向不熟悉技術圖表繪製的利益相關者解釋，從而導致對資料流一致性要求的混淆。

有效DFD平衡的最佳實踐

1. 維護單一事實來源——使用資料流的主列表，並在DFD演變時更新它。

2. 迭代驗證——經常檢查每個級別以確保流的一致性。

3. 標準化命名約定——每個資料流的清晰、描述性名稱使平衡更簡單。

4. 限制級別——避免過度分解，以防止DFD複雜性難以管理。

5. 利益相關者參與——儘早讓利益相關者參與進來，以協調期望並確保系統流的準確表示。

結論

平衡是資料流圖繪製的關鍵組成部分，它確保了各個級別的資料流完整性和一致性。掌握平衡技術使系統分析人員和開發人員能夠生成可靠且易於理解的DFD，這些DFD準確地反映了系統功能。遵守最佳實踐並利用合適的工具可以簡化平衡過程，幫助維護系統模型的清晰度和可靠性。