数据字典实例(论文数据字典怎么写？)

数据字典实例详解？

数据字典是用户可以访问以记录数据库和应用程序元数据的目录。

主动数据字典是指当数据库或应用程序的结构被修改时，其内容可以由DBMS自动更新的数据字典。

被动数据字典是指在修改时必须手动更新其内容的数据字典。

数据字典是数据模型中数据对象或项目描述的集合，对程序员和其他需要参考的人很有好处。

分析用户交换的对象系统的第一步是识别每个对象及其与其他对象的关系。

这个过程叫做数据建模，结果就是一个对象关系图。

在每个数据对象和项目被赋予一个描述性名称之后，描述它的关系，然后描述数据的类型，列出所有可能的预定义值，并提供一个简单的文本描述。

这个集合被组织成一本书以供参考，这本书被称为数据字典。

论文数据字典怎么写？

数据字典应包括以下六个部分：

1.写数据项：数据项描述={数据项名称，数据项含义描述，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系}。其中“取值范围”和“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据完整性约束，是设计数据校验函数的基础。

2.写数据结构：数据结构描述={数据结构名称，含义描述，构成：{数据项或数据结构}}。

3.写数据流：数据流描述={数据流名称，描述，数据流来源，数据流目的地，构成：{数据结构}，平均流量，峰值流量}。其中“数据流来源”是解释数据流来自哪个流程，也就是数据的来源。“数据流去哪儿”就是解释数据流会去哪个流程，也就是数据会去哪儿。“平均流量”是指单位时间(每天、每周、每月等)的传输次数。).“高峰流量”是指高峰期的数据流量。

4.写数据存储：数据存储描述={数据存储名称，描述，编号，流入数据流，流出数据流，形成：{数据结构}，数据量，存取方式}。其中“数据量”是指一次访问多少数据，每天(或每小时、每周等)访问多少次。).“存取方法”包括批处理或在线处理；是检索还是更新；无论是顺序检索还是随机检索等。

5.写治疗过程：治疗过程描述={治疗过程名称，描述，输入：{数据流}，输出：{数据流}，治疗：{简要描述}}。

6.编写外部实体：简单的设计就足够了。

什么是数据字典？

设计数据库时，对数据库元素的解释就是一个数据字典。

例如，假设有一个数据库表设计如下：player (fname，lname，account，pwd，email)对应的数据字典为：

球员：球员信息表fname:球员姓名lname:球员姓氏账号：账号名称pwd:密码邮箱：联系邮箱这里只是一个表的数据字典，还有表与表之间关系的数据字典，表中字段属性的数据字典等等。

越是大规模的数据库设计，越需要数据字典来辅助设计描述，帮助设计人员相互沟通。

数据 字典 描述 名称 数据结构

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