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数据流(data stream)是一组有序,有起点和终点的字节的数据序列。包括输入流和输出流。数据流最初是通信领域使用的概念,代表传输中所使用的信息的数字编码信号序列。这个概念最初在1998年由Henzinger在文献87中提出,他将数据流定义为“只能以事先规定好的顺序被读取一次的数据的一个序列”。 展开全文
数据流(data stream)是一组有序,有起点和终点的字节的数据序列。包括输入流和输出流。数据流最初是通信领域使用的概念,代表传输中所使用的信息的数字编码信号序列。这个概念最初在1998年由Henzinger在文献87中提出,他将数据流定义为“只能以事先规定好的顺序被读取一次的数据的一个序列”。
信息
外文名
data stream
提出时间
1998年
发展原因
2个
计算类型
可分为两类:基本计算和复杂计算
释    义
以规定顺序被读取一次的数据序列
中文名
数据流
数据模式
4个
概念提出人
Henzinger
数据流产生背景
数据流应用的产生的发展是以下两个因素的结果:已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据最早出现于传统的银行和股票交易领域,后来则也出现为地质测量、气象、天文观测等方面。尤其是互联网(网络流量监控,点击流)和无线通信网(通话记录)的出现,产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联,这主要是因为地理信息的维度较大,容易产生这类大量的细节数据。需要以近实时的方式对更新流进行复杂分析。对以上领域的数据进行复杂分析(如趋势分析,预测)以前往往是(在数据仓库中)脱机进行的,然而一些新的应用(尤其是在网络安全和国家安全领域)对时间都非常敏感,如检测互联网上的极端事件、欺诈、入侵、异常,复杂人群监控,趋势监控(track trend),探查性分析(exploratory analyses),和谐度分析(harmonic analysis)等,都需要进行联机的分析。在此之后,学术界基本认可了这个定义,有的文章也在此基础上对定义稍微进行了修改。例如,S. Guha等[88]认为,数据流是“只能被读取一次或少数几次的点的有序序列”,这里放宽了前述定义中的“一遍”限制。为什么在数据流的处理中,强调对数据读取次数的限制呢?S. Muthukrishnan[89]指出数据流是指“以非常高的速度到来的输入数据”,因此对数据流数据的传输、计算和存储都将变得很困难。在这种情况下,只有在数据最初到达时有机会对其进行一次处理,其他时候很难再存取到这些数据(因为没有也无法保存这些数据)。
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  • 数据流

    千次阅读 2019-01-29 11:47:12
    为了方便地操作Java语言的基本数据类型的数据,可以使用数据流数据流有两个类:(用于读取和写出基本数据类型的数据) DataInputStream 和 DataOutputStream 分别“套接”在 InputStream 和 OutputStream 节点...

    为了方便地操作Java语言的基本数据类型的数据,可以使用数据流。

    数据流有两个类:(用于读取和写出基本数据类型的数据)

    DataInputStream 和 DataOutputStream

    分别“套接”在 InputStream 和 OutputStream 节点流上

    DataInputStream中的方法

         boolean readBoolean() byte readByte()

         char readChar() float readFloat()

         double readDouble() short readShort()

         long readLong() int readInt()

         String readUTF()                                 void readFully(byte[] b)

    DataOutputStream中的方法

    将上述的方法的read改为相应的write即可。

    package com.xatu.IO;
    
    import java.io.DataInputStream;
    import java.io.DataOutputStream;
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.FileOutputStream;
    import java.io.IOException;
    import java.lang.annotation.Target;
    
    import org.junit.Test;
    
    public class DataStreamTest {
    	@Test
    	public void writeFile() {
    		FileOutputStream fos = null;
    		DataOutputStream dos = null;
    		try {
    			fos = new FileOutputStream("二进制文件");
    			dos = new DataOutputStream(fos);
    			int i =100;
    			boolean b1= false;
    			boolean b2 = true;
    			float f = 3.14f;
    			long l = 12;
    			String str = "fdgsr烦不烦";
    			dos.writeInt(i);
    			dos.writeBoolean(b1);
    			dos.writeBoolean(b2);
    			dos.writeFloat(f);
    			dos.writeLong(l);
    			dos.writeUTF(str);
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}finally {
    			if (dos != null)
    				try {
    					dos.close();
    				} catch (IOException e) {
    					e.printStackTrace();
    				}
    		}
    	}
    	@Test
    	public void readFile() {
    		FileInputStream fis = null;
    		DataInputStream dis = null;
    		try {
    			fis = new FileInputStream("二进制文件");
    			dis = new DataInputStream(fis);
    			int num = dis.readInt();
    			boolean b1 = dis.readBoolean();
    			boolean b2 = dis.readBoolean();
    			float num2 = dis.readFloat();
    			long l = dis.readLong();
    			String str = dis.readUTF();
    			System.out.println(num);
    			System.out.println(b1);
    			System.out.println(b2);
    			System.out.println(num2);
    			System.out.println(l);
    			System.out.println(str);
    			
    		} catch (Exception e) {
    			e.printStackTrace();
    		}finally {
    			if(dis != null)
    				try {
    					dis.close();
    				} catch (IOException e) {
    					e.printStackTrace();
    				}
    		}
    	}
    }
    

     

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  • import { Component, OnInit } from '@angular/core'; import { CommonService } from '../../services/common.service';... // 处理数据 }) ) .subscribe(res => { console.log(res); }) } }
  • 数据流图的画法

    万次阅读 多人点赞 2015-06-28 09:48:30
    一、数据流图的基本组成成分 数据流:是由一组固定成分的数据组成,表示数据...除了流向数据存储或从数据存储流出的数据不必命名外,每个数据流必须要有一个合适的名字,以反映该数据流的含义。 加工:加工描述了输

     

    数据流图的画法   

     

    参考:http://blog.csdn.net/xianshengsun/article/details/7439537

     
     
     
     

    一、数据流图的基本组成成分

    数据流:是由一组固定成分的数据组成,表示数据的流向。值得注意的是,数据流图中描述的是数据流,而不是控制流。除了流向数据存储或从数据存储流出的数据不必命名外,每个数据流必须要有一个合适的名字,以反映该数据流的含义。

    加工:加工描述输入数据流到输出数据之间的变换,也就是输入数据流经过什么处理后变成了输出数据。作用是把输入数据加工成所要的输出数据每个加工都有一个名字和编号。编号能反映该加工位于分层的数据流图的哪个层次和哪张图中,能够看出它是由哪个加工分解出来的子加工。

    数据存储:数据存储表示暂时存储的数据。每个数据存储都有一个名字。

    外部实体:外部实体是指系统外的人员或组织,指出数据所需要的发源地或系统所产生的数据的归属地。

                           

                     

       外部实体               加工             数据存储

     

    二、分层数据流图的设计方法    

       

    第一步:画子系统的输入输出

    画顶层图: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那些外部实体,就可以画出输入输出图。

     

    第二步:画子系统的内部

    画0层图:把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。

    加工的分解:从一个加工画出一张数据流图的过程就是对加工的分解。

          1)确定加工方法:

    1.数据流的组成或值变化的地方决定加工。

    2.根据系统的功能决定加工。

    2)确定数据流的方法:

    一起到达,一起处理的数据可看成数据流。

    3)关于数据存储:

    对于以后要使用的数据,可以组织成为一个数据存储来表示。

     

    第三步,画加工的内部

    1)把每个加工看作一个小系统;

    2)把加工的输入输出数据流看成小系统的输入输出流。

    3)象画0层图一样画出每个小系统的加工的数据流图。

     

    第四步,画子加工的分解图

    对第三步分解出来的DFD图中的每个加工,重复第三步的分解过程,直到图中尚未分解的加工不可再分解。至此,得到了一套分层数据流图。

     

    第五步,对数据流图和加工编号

    对于一个软件系统,其数据流图可能有许多层,每一层又有许多张图。为了区分不同的加工和不同的DFD子图,应该对每张图进行编号,以便于管理。

    ●     顶层图只有一张,图中的加工也只有一个,所以不必为其编号。

    ●     0层图只有一张,图中的加工号分别是0.1、0.2、…,或者1, 2 。

    ●     子图就是父图中被分解的加工号。

    ●     子图中的加工号是由图号、圆点和序号组成,如:1.12,1.3 等等。

     

    应该注意的问题:

           1.       应适当的为数据流、加工、数据存储以及外部实体命名,名字应该反映该成分的实际含义,避免使用空洞的名字。

    2.       画数据流图,不是画控制流。

    3.       一个加工的输出数据流,不应与输入数据流同名,及时他们的组成完全相同。

    4.       允许一个加工有多条数据流流向另一个加工,也允许一个加工有两条相同的输出数据流流向不同的加工。

    5.       保持父图与子图的平衡。也就是说,父图中的某加工的输入输出流必须与他的子图的输入输出数据流在数量上和名字上相同。值得注意的                      是,如果父图中的一个输入(输出)数据流对应于子图中的几个输入(输出)数据流,而子图中组成这些数据流的数据项的全体正好是父图                  中的这一个数据流,那么他们仍然算是平衡的。

    6.       在自顶向下的分解过程中,若一个数据存储首次出现时,只与一个加工有关系,那么这个数据存储应作为这个加工的内部文件而不必画出。

    7.       保持数据守恒,也就是,一个加工的所有输出数据流中的数据必须能从该加工的输出流中直接获得,或者通过该加工能产生的数据。

    8.       每个加工必须既有输入数据流,又有输出数据流。

    9.       在整套数据流图中,每个数据存储必须既有读的数据流,又有写的数据流。但是在某张子图中,可能只有读没有写,或者只有写没有读。

    特别注意上面的几点,都是考试的目标。近两年考试的内容都集中到2、5、6、8的几点上。

     

    三、例子

     

    数据流图(DFD):数据流图,简称DFD,是SA方法中用于表示系统逻辑模型的一种工具,它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程,由于它只反映系统必须完成的逻辑功能,所以它是一种功能模型。

    下图是一个飞机机票预订系统的数据流图,它反映的功能是:旅行社把预订机票的旅客信息 (姓名、年龄、单位、身份证号码、旅行时间、目的地等)输入机票预订系统。系统为旅客安排航班,打印出取票通知单(附有应交的账款)。旅客在飞机起飞的前一天凭取票通知单交款取票,系统检验无误,输出机票给旅客。

    数据流图的画法转载 - 扬扬 - yang_ping111的博客

    3.3.1 基本图形符号

    数据流图有四种基本图形符号:

     :箭头,表示数据流;

        〇:圆或椭圆,表示加工;

        = :双杠,表示数据存储;

        □:方框,表示数据的源点或终点。

          (1) 数据流。数据流是数据在系统内传播的路径,因此由一组成分固定的数据组成。如订票单由旅客姓名、年龄、单位、身份证号、日期、目的地等数据项组成。由于数据流是流动中的数据,所以必须有流向,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)加工(又称为数据处理)。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(又称为文件),指暂时保存的数据,它可以是数据库文件或任何形式的数据组织。

          (4)数据源点或终点,是本软件系统外部环境中的实体(包括人员、组织或其他软件系统),统称外部实体。一般只出现在数据流图的顶层图。

    3.3.2画数据流图的步骤

          (1)首先画系统的输入输出,即先画顶层数据流图。顶层流图只包含一个加工,用以表示被开发的系统,然后考虑该系统有哪些输入数据、输出数据流。顶层图的作用在于表明被开发系统的范围以及它和周围环境的数据交换关系。下图为飞机机票预订系统的顶层图。

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    (2)画系统内部,即画下层数据流图。不再分解的加工称为基本加工。一般将层号从0开始编号,采用自顶向下,由外向内的原则。画0层数据流图时,分解顶层流图的系统为若干子系统,决定每个子系统间的数据接口和活动关系。例如,在上面的机票预订系统按功能可分成两部分,一部分为旅行社预订机票,另一部分为旅客取票,两部分通过机票文件的数据存储联系起来,0层数据流图如图3-4。

          (3)注意事项。

          ①命名。不论数据流、数据存储还是加工,合适的命名使人们易于理解其含义。

          ②画数据流而不是控制流。数据流反映系统“做什么”,不反映“如何做”,因此箭头上的数据流名称只能是名词或名词短语,整个图中不反映加工的执行顺序。

          ③一般不画物质流。数据流反映能用计算机处理的数据,并不是实物,因此对目标系统的数据流图一般不要画物质流。

          ④每个加工至少有一个输入数据流和一个输出数据流,反映出此加工数据的来源与加工的结果。

          ⑤编号。如果一张数据流图中的某个加工分解成另一张数据流图时,则上层图为父图,直接下层图为子图。子图及其所有的加工都应编号。

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    ⑥父图与子图的平衡。子图的输入输出数据流同父图相应加工的输入输出数据流必须一致,此即父图与子图的平衡。

          ⑦局部数据存储。当某层数据流图中的数据存储不是父图中相应加工的外部接口,而只是本图中某些加工之间的数据接口,则称这些数据存储为局部数据存储。

          ⑧提高数据流图的易懂性。注意合理分解,要把一个加工分解成几个功能相对独立的子加工,这样可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。

      图3-6给出了采用这套符号画出的等价于图3-2的DFD。

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    3.3.3流程图的实例

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  • 数据流数据流框架

    千次阅读 2018-07-29 15:39:38
    1,数据流是行为与响应的抽象。 用户在页面上输入表单、按下按钮、拖拽等行为,页面会根据用户的行为给出一些响应,如刷新、跳转、局部刷新、Ajax局部刷新、数据更新等。以对象、方法来把它们抽象出来,这就是数据...

    1,数据流是行为与响应的抽象。

    用户在页面上输入表单、按下按钮、拖拽等行为,页面会根据用户的行为给出一些响应,如刷新、跳转、局部刷新、Ajax局部刷新、数据更新等。以对象、方法来把它们抽象出来,这就是数据流。使用数据流可以帮助我们明确行为以及行为对应的响应。

     

    2、React与数据流的关系

    React是纯V的框架,只负责视图,把视图做成了组件化,不涉及任何的数据和控制,需要数据流进行支撑才能完成一个完整的前端项目。

     

    3、主流的数据流框架:

    1)FlUX基本概念:一种单项数据流或单向数据绑定的思想。

    Flux将一个应用分成四个部分:

    A、Dispatcher:所有的行为由一个统一的Dispatcher去分发,维持 Store 之间的依赖关系;

    要把CounterStore 注册到全局唯一的 Dispatcher上去,Dispatcher 有一个函数叫做 register,接受一个回调函数作为参数,返回值是一个 token,这个 token 可以用于 Store 之间的同步。当通过 register 函数把一个回调函数注册到 Dispatcher 之后,所有派发给 Dispatcher的 action 对象,都会传递到这个回调函数中来

    CounterStore.dispatchToken = AppDispatcher.register((action) => {
        if (action.type === ActionTypes.INCREMENT) {
            counterValues[action.value]++;
            CounterStore.emitChange();
        } else if (action.type === ActionTypes.DECREMENT) {
            counterValues[action.value]--;
            CounterStore.emitChange();
        }
    });

    B、Store:负责存储数据和处理数据相关逻辑,Store保持着数据,也保存着当前页面的状态, 根据用户的行为以及页面当前的状态。一个 Store 也是一个对象,这个对象存储应用状态,同时还要接受 Dispatcher 派发的动作,根据动作来决定是否要更新应用状态 。

    用消息的方式建立Store和View的联系,让Store 扩展为EventEmitter对象,利用 EventEmitter的函数完成对Store状态更新的广播、添加监听函数和删除监听函数等操作 。

     

    C、Action:驱动 Dispatcher 的 JavaScript 对象,代表一个动作的纯数据,不自带方法。作为管理, action 对象必须有一个名为 type 的字段,代表这个 action 对象的类型。定义 action 通常需要两个文件,一个定义 action 的类型,一个定义 action 的构造函数(也称为 action creator ),分成两个文件的主要原因是在 Store 中会根据 action 类型做不同操作,也就有单独导人 action 类型的需要。

    export const increment = (counterCaption) => {
        AppDispatcher.dispatch({
            type: ActionTypes.INCREMENT,
            value: counterCaption
        })
    };

    D、View:视图部分,负责显示用户界面。存在于 Flux 框架中的 React 组件(view)需要实现以下几个功能:

    创建时要读取Store上状态来初始化组件内部状态;

    当Store上状态发生变化时,组件要立刻同步更新内部状态保持一致;

    View 如果要改变 Store 状态,必须而且只能派发 action。

     

    Flux优点: “单向数据流”的管理方式

    在Flux的理念里,如果要改变界面,必须改变Store中的状态,如果要改变Store中的状态,必须派发一个action对象,追溯一个应用的逻辑很简单。

     

    Flux的缺点:

    (1)Store之间依赖关系:

    在 Flux 的体系中,如果两个 Store 之间有逻辑依赖关系,就必须用上 Dispatcher 的 waitFor 函数。而dispatchToken的产生,是由Store 控制的, 虽然Flux解决了 Store 之间的依赖关系,但是明显的模块依赖并不好。

    (2)难以进行服务器端渲染

    在Flux的体系中,有一个全局的 Dispatcher,然后每一个Store都是一个全局唯一的对象,和一个浏览器网页只服务于一个用户不同,在服务器端要同时接受很多用户的请求,如果每个 Store 都是全局唯一的对象,那不同请求的状态肯定会混乱。

    (3)Store 混杂了逻辑和状态

    Store 封装了数据和处理数据的逻辑,但当我们需要动态替换一个Store的逻辑时只能把这个Store整体替换掉,那也就无法保持Store中存储的状态。

     

    2)Redux(Reducer+Flux):

    Redux适用场景:多交互、多数据源。

    用户的使用方式复杂,不同身份的用户有不同的使用方式多个用户之间可以协作,与服务器大量交互,View要从多个来源获取数据

    某个组件的状态,需要共享,某个状态需要在任何地方都可以拿到

    一个组件需要改变全局状态,或者需要改变另一个组件的状态

     

    Redux 的设计思想:

    (1)Web 应用是一个状态机,视图与状态是一一对应的。

    (2)所有的状态,保存在一个对象里面。

     

    基本概念和 API

    1、Store:保存数据的地方,整个应用只能有一个 Store。(createStore)

    Store 允许使用store.subscribe方法设置监听函数,一旦 State 发生变化,就自动执行这个函数。

     

    2、State:Store对象包含所有数据,时点的数据集合,就叫做State。一个State对应一个View。只要 State 相同,View 就相同。(store.getState())

     

    3、Action:State的变化,会导致View的变化。但是,用户接触不到 State,只能接触到 View。所以,State的变化必须是View导致的。Action就是View 发出的通知,表示State应该要发生变化了,它会运送数据到Store。Action 是一个对象,其中的type属性是必须的。

    store.dispatch()是 View 发出 Action 的唯一方法。

    4、Reducer:Store收到 Action以后,必须给出一个新的 State,这样 View 才会发生变化,这种State的计算过程就叫做 Reducer。Reducer函数可以作为数组的reduce方法的参数,一系列 Action对象按照顺序作为一个数组。Reducer 函数最重要的特征是,它是一个纯函数。也就是说,只要是同样的输入,必定得到同样的输出。Reducer 函数里面不能改变 State,必须返回一个全新的对象。

    Reducer接受 Action 和当前State作为参数,返回一个新的State:

    const reducer = function (state, action) {
      return new_state;
    };

    store.dispatch方法会触发 Reducer 的自动执行。为此,Store 需要知道 Reducer 函数,做法就是在生成 Store 的时候,将 Reducer 传入createStore方法。

    const store = createStore(reducer);

    工作流程:

          A、首先,用户发出Action。store.dispatch(action);

          B、Store 自动调用 Reducer,并且传入两个参数:当前 State和收到的 Action,并会返回新的 State 。

                     let nextState = todoApp(previousState, action);

          C、State 一旦有变化,Store 就会调用监听函数。

                     store.subscribe(listener);

          D、listener可以通过store.getState()得到当前状态。如果使用的是 React,这时可以触发重新渲染 View。         

    function listerner() {
        let newState = store.getState();
        component.setState(newState);  
    }

     

    Redux的缺点:

      一个组件所有的数据,必须由父组件传过来,而不能像flux中直接从store取。

      当一个组件相关数据更新时,即使父组件不需要用到这个组件,父组件还是会重新render,可能会有效率影响。

     

    Redux的优点:

    Redux不仅使我们能够以有条理的方式存储数据,而且使我们能够在应用的任何位置快速获取该数据。只需告诉Redux到底哪个组件需要哪个数据,它就会为你处理后续一切工作。

    Redux的基本原则之一是存在单一数据源:Store。也就是说,Store包括应用的全局状态,全存储在一个对象树中。状态集中到一个位置后,调试和检测过程也会简单很多。

     

    Flux和Redux的区别:

    1、Redux 只有一个 store

    Flux 里面会有多个 store 存储应用数据,并在 store 里面执行更新逻辑,当 store 变化的时候再通知 controller-view 更新自己的数据。

    Redux 将各个 store 整合成一个完整的 store,并且可以根据这个 store 推导出应用完整的 state。同时 Redux 中更新的逻辑也不在 store 中执行而是放在 reducer 中。

    2、没有 Dispatcher

    Redux 中没有 Dispatcher 的概念,它使用 reducer 来进行事件的处理,reducer 是一个纯函数,这个函数被表述为(previousState, action) => newState,它根据应用的状态和当前的 action 推导出新的 state。

    Redux 中有多个 reducer,每个 reducer 负责维护应用整体 state 树中的某一部分,多个 reducer 可以通过combineReducers方法合成一个根reducer,这个根reducer负责维护完整的 state,当一个 action 被发出,store 会调用 dispatch 方法向某个特定的 reducer 传递该 action,reducer 收到 action 之后执行对应的更新逻辑然后返回一个新的 state,state 的更新最终会传递到根reducer处,返回一个全新的完整的 state,然后传递给 view。

    3、最大的区别就是对 store/reducer 的抽象

    Flux 中 store 是各自为战的,每个 store 只对对应的 controller-view 负责,每次更新都只通知对应的 controller-view;而 Redux 中各子 reducer 都是由根reducer统一管理的,每个子reducer的变化都要经过根reducer的整合。

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  • 理解实时数据流与离线数据流

    千次阅读 2019-07-16 19:53:19
    1.离线数据流: 该数据流日常周期性的(每周执行一次/每日执行一次/每小时执行一次)将某些数据源(Mysql/Oracle/CSV/…)等历史数据(全量数据/增量数据)迁移到某个存储引擎上(Hive/Hbase/….)。 2.实时...

    1.离线数据流:

    • 该数据流日常周期性的(每周执行一次/每日执行一次/每小时执行一次)将某些数据源(Mysql/Oracle/CSV/…)等历史数据(全量数据/增量数据)迁移到某个存储引擎上(Hive/Hbase/….)。

     

    2.实时数据流:

    • 该数据流一直保持运行状态实时的抽取(pull/push方式)数据源的数据,并在毫秒/秒级别写入存储引擎,在数据使用以及传输上达到实时效果(冲数据产生 -> 数据被使用haoshihenduan)。

     

    3.T + 1:

    • 该含义常用在离线数据流中,代表T日产生的数据,T + 1 日被抽渠道数据仓库/数据库中。

     

    4.增量数据/全量数据抽取:

    • 增量数据:一个相对含义,针对于现在数据库的分区(按天做分区)我们只抽取数据源(例如mysql)中某一个时间标识的增量抽取方式。(例如 2019-07-06 <= time < 2019-07-07….)。

    • 全量数据:一个相对含义,针对于现在的数据库,我们每次抽取数据源表的抽取状态下的全部数据select * from xxxx, 然后将数据写入目的数据库。

     

    下图为实时数据流的例子:

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  • 数据流图的画法,如何画数据流

    千次阅读 2020-04-15 16:19:58
    1.数据流图的定义: 数据流图是结构化分析方法中使用的工具,它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程,由于它只反映系统必须完成的逻辑功能,所以它是一种功能模型。 数据流图英文缩写DFD(Data Flow ...
  • 数据流图案例

    万次阅读 多人点赞 2019-03-12 22:30:57
    数据流图(DFD)是结构化系统分析方法的主要表达工具,数据流图,主要是为了说明在一个项目中,数据的处理与流动情况。 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;一:数据流图的基本成分: &nbsp;&nbsp;&...
  • 数据流图、数据字典

    千次阅读 2020-01-21 17:24:06
    结构化分析方法使用:数据流图和数据字典 数据流图 1.只能表示主要的基本逻辑功能,不考虑实现 2.描述系统逻辑模型的一种常用的工具,不存在任何物理元素,只表示信息处理情况 数据流图的层次结构: 为了...
  • 物理数据流图和逻辑数据流图的区别 物理数据流图 关注的是系统中的物理实体,以及一些具体的文档,报告和其他输入/输出硬拷贝。物理数据流图用做系统构造和实现的技术性蓝图。 逻辑数据流图 强调参与者所做的事情,...
  • java数据流

    千次阅读 2018-11-13 14:44:27
    Java数据流 Java数据流分为两种:字节流(Byte)和字符流(Character) 标准流 字节流:以8位为为单位对二进制数据进行操作对数据不进行转换。这些类都是InputStream和OutputStream的子类. FileInputStream(File ...
  • 数据库设计--数据流图(DFD)

    万次阅读 多人点赞 2015-08-01 12:56:19
    1、数据流图的定义 数据流图(DFD)是结构化分析方法中使用的工具,它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程,由于它只反映系统必须完成的逻辑功能,所以它是一种功能模型。在结构化开发方法中,数据流图是需求...
  • 数据流图和数据字典

    千次阅读 2019-04-08 10:12:57
    数据流数据流图(Data Flow Diagram):简称DFD,它从数据传递和加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的...
  • JAVA数据流概念及标准数据流的实现

    千次阅读 2017-06-30 22:52:26
    1、数据流的概念计算机程序中,获取数据的方式有多种,比如:程序中直接给出、键盘输入、从数据文件中读取、从数据库中读取、通过网络读取等。 为了更有效地进行数据的输入/输出操作,Java将各种数据源的数据,抽象...
  • 控制流和数据流

    万次阅读 2018-03-06 00:04:48
    数据流 数据流——描述程序运行过程中数据的流转方式及其行为状态 在MVC模型中,Model层的本质就是“数据”,数据在MVC的各个构成要素中流转并且在不同的层次扮演着不同的角色。当程序运行起来之后,我们会发现...
  • 数据流分析

    千次阅读 2019-03-22 17:49:44
    最近在看Accurate Recovery of Functions in COTS Binaries,但是关于数据流分析没看懂,找到了这篇博客,感觉写的很好,加深了自己理解 引子 编译器后端会对前端生成的中间代码做很多优化,也就是在保证程序语义...
  • C#数据流:文件流、内存流、网络流

    千次阅读 2017-10-06 16:28:56
    System.IO下的Stream类是所有数据流的基类,当我们对数据进行逐字节操作时,首先需要将数据转换为数据流。C#数据流主要分为三类:FileStream、MemoryStream、NetworkStream,还有常用的StreamReader、S
  • 在面向数据流的设计方法中,一般把数据流图中的数据流划分为 (16) 两种。 (16)A.数据流和事务流 B.变换流和数据流 C.变换流和事务流 D.控制流和事务流 数据流的类型决定映射的方法。数据流有两种类型:变换...
  • 详解单向数据流与双向数据绑定

    千次阅读 2019-06-06 17:54:58
    在学习和接触 Vue 的过程中,接触到 Vue 的两个特性,单向数据流与双向数据绑定,他们是什么,特点如何,以及彼此之间的关系和联系又有什么,接下来,我们深入的探究一下它们。 单向数据流 数据流,表明的是数据...
  • Java中的IO流之数据流和对象流

    千次阅读 2018-08-13 14:21:52
    数据流和对象流 数据流 数据输出流 数据输出流允许应用程序以适当方式将基本 Java 数据类型写入输出流中。然后,应用程序可以使用数据输入流将数据读入。 通过 API 可以看到在 DataOutputStream 中是可以输出很...

空空如也

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