数据建模技术在计量业务管理系统中的应用

崔欣辰 陈振林 赵 芳

(海军航空工程学院兵器科学与技术系，烟台 264000)



数据建模技术在计量业务管理系统中的应用

崔欣辰 陈振林 赵 芳

(海军航空工程学院兵器科学与技术系，烟台 264000)

计量业务管理系统是以计量业务为服务对象的计算机信息系统，计量业务数据具有综合性、共享性、动态性的特点，数据较为复杂，故需利用数据建模的方法来进行数据的分析和设计。文章介绍了在计量业务管理系统中实现数据建模的方法，实践表明该方法满足计量管理对数据信息的管理需求。

信息管理；计量管理；数据建模

0 引言

计量保障能力的有效性在很大程度上依赖于计量保障信息的获取是否精确、及时和有效。基于Browser/Sever(B/S)架构的计量业务管理系统可实现计量管理信息化，计量的业务模式规范化、数据表述格式化、技术手段现代化和过程管理精确化，为管理层提供辅助决策支持。

在计量业务管理系统的开发中，运用了与之相适应的数据建模技术来完成系统数据库的分析和设计，来保证系统可以方便、及时、准确的从数据库中获得所需的数据，更好的为计量管理工作提供准确的监督管理和决策依据。文章中介绍的数据建模方法对于业务信息管理系统数据库的开发具有一定的借鉴意义。

1 数据建模技术

数据建模技术是指对现实世界的各类数据进行抽象与组织以确定数据库管辖范围、数据组织形式等直接转化成现实的数据库，有时也称为数据库建模。

通常在建模过程中要完成数据及相关业务过程确定、数据定义、数据的完整性保证、操作过程定义和数据存储技术的选择等活动。

数据建模分阶段进行：概念建模阶段、逻辑建模阶段和物理建模阶段。数据建模最终是要满足应用程序的要求，确定可能被其他业务数据所重复使用的数据及服务，并要求具有一定的扩展能力。

目前的数据建模工具有很多，Visio，EA，PowerDesigner，ERWin等。在概念建模完成后，数据建模工具可以很方便的将概念模型转换为逻辑模型和物理模型，也可以将物理模型转换成为相应的SQL脚本，通过运行脚本来创建相应的具体数据库，完成数据库设计与开发。

2 数据建模需求

如图1所示，系统包括保障对象、保障计划、设备收发、检定业务、外场任务、计量维修、标准器具、计量基础数据(装备信息、设备信息、装设备配套信息、强制检定信息)、计量站务等管理模块以及质量体系管理和统计分析(覆盖率、受检率)。各部分所管理的数据集合即系统数据建模的数据总需求。

图1 系统功能体系

系统的数据建模，是在实体关系层上的建模，即计量业务数据建模，因此必须首先理清计量业务数据关系，然后进行数据建模。

按照结构化(Structured Analysis)的方法，首先对系统进行了高层抽象，如图2所示是系统(核心业务)级数据流图，描述了系统所涉业务数据关系。

图2 系统级数据流图

3 数据建模过程

3.1 信息处理过程分析

数据建模的首要任务是需求获取和信息处理过程的分析。须将用户的需求进一步分析和抽象，使之转换为后续各阶段可用的形式。SA方法采用自顶向下，逐层分解的方式分解系统，用数据流图(Data Flow Diagrame，DFD)、数据字典(Data Dictionary，DD)等描述系统数据需求。

在进行系统数据建模之前，首先运用了数据流图法描述了各模块级信息在系统中的流动和处理过程。

以保障计划管理信息处理过程分析为例。利用数据流图的方法，从数据传递和数据加工角度，表达计量保障计划管理业务的逻辑功能、数据流向及逻辑变换过程，绘制数据流图如图3所示。该图中包含了4个数据加工、4个数据推送、4个数据校验和1个数据交互，涉及了2个业务数据实体。

图3 保障计划管理数据流图

数据加工是对数据处理的单元，接收一定数据输入、对其进行处理，并产生输出，图3中的每个数据加工与业务流程相对应。4个数据加工分别为制定保障计划、保障计划意见反馈、保障计划审核、保障计划批准。

数据推送用于具有该业务的不同单位用户之间传送数据，在图3的数据流图中，已画出这些数据推送功能点的分布。4个数据推送分别为A1、A2、A3、A4。

数据校验，用于具有该业务的一个单位用户对一个单位用户传送的数据进行正确性检查，在以上保障计划管理的数据流图中，数据校验功能点分别为B1、B2、B3、B4。

数据交互体现了不同业务功能之间的数据接口。在以上保障计划管理的数据流图中，数据交互功能点位C1。

数据实体是用户可以观察到的信息的载体，用来存储具有不同用途的各种数据项。在保障计划中涉及的实体有2个：保障计划主表和保障计划明细表。

用同样的分析方法分析其他模块级的具体信息处理过程。

3.2 概念建模

概念建模，就是要将需求分析所得到的用户需求抽象为信息结构，是整个数据建模的关键。在概念建模阶段，通过客户交流、理解需求，最终形成实体(Package)。在概念建模阶段只需要关注实体，不关注任何实现细节。

E-R模型图是描述概念模型的有力工具，E-R图是面向问题的概念模型，而扩展实体联系模型(Extend Entity-Relationship Model)，简称EER模型是面向对象的。

系统数据建模工具选择Power Designer(PD)。在概念模型中，主要的操作和设置对象有实体(Entity)、实体属性(Attribute)、实体标识(Identifiers)、关系(Relationship)、继承(Inheritance)、关联(Association)、关联连接(Association Link)。

在PD中新建一个概念模型，进行概念模型的设计。实体就是抽象出的对象，如在保障对象管理中抽象出2个实体：保障计划主表和保障计划明细表。单击Entity图标，然后在设计主板面板上单击即可添加一个实体，双击已添加的实体，弹出实体属性设置对话框(图4)，可进行各项实体属性设置。

图4 实体属性设置对话框

设置好属性的实体如图5所示。

依次完成系统其他实体的建立与属性设置，并确定它们之间的关系、关联和关联连接。

图5 实体(属性设置完毕)

最终系统的概念模型建立如图6所示。左侧区域为最终系统概念总模型，在模型中，包括数据字典(DataItems)、全部实体(Entities)以及它们之间的关系(Relationships)。右侧区域为概念建模的E-R模型的局部显示。

3.3 逻辑建模

在逻辑建模阶段，将概念建模的数据元素组织成规范化的，经过测试和验证的实体。概念模型被细化成具体的表，同时表结构得以丰富。在数据库中生成具体的表及其他的数据对象(主外键、约束、索引等)，逻辑模型由概念模型首先转化成关系模型，再由关系模型优化得到概念模型。

利用建模工具Power Designer可以方便快捷的将概念模型(CDM)转换为逻辑模型(LDM)。转换方法是在CDM界面，利用工具菜单下的“Generate Logical DataModel”命令来完成转换。

图6 系统概念模型参考文献

3.4 物理建模

概念建模和逻辑建模与数据库的选择毫无关系，而由于不同的数据库对同一功能的支持方式也不尽相同，如读写分离、高可用性，甚至是分区、索引，因此，物理建模取决于具体的数据库。

物理建模是根据具体计算机系统(包括DBMS和硬件等)的具体特点，为给定的数据库模型确定合理的存储结构以及存取方法。存储结构和存取方法的合理性体现在对数据库的操作尽可能速度快而且要使设计出的物理数据库尽量占用较少内存空间。

物理建模的结果是物理模型(PDM)，即针对专门数据库的物理数据库。利用PD将概念模型(CDM)转化为(PDM)的方法是使用在CDM界面，工具菜单下的“Generate Physical Data Model”命令来进行转换。

将PDM转换成sql脚本的方法是在PDM界面中，使用Database菜单下的“Generate Database”命令来完成。

系统选择Oracle10作为数据库开发平台。在Oracle10中执行由PDM转换的sql脚本，即完成了数据库的设计。

4 结束语

数据建模是信息系统开发的核心基础。在计量业务管理系统中所运用的数据建模方法科学、规范，能够满足计量业务管理系统数据管理需求，并可为系统提供辅助决策依据，并对同类信息系统的数据库开发具有一定的指导意义和参考价值。

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10.3969/j.issn.1000-0771.2015.11.18