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  • 数据字典及其使用

    万次阅读 多人点赞 2015-11-01 00:33:11
    数据字典 1.1 什么是数据字典 将如下这些具有相同类型的配置项,配置到系统的数据字典表中,方便系统维护,由超级管理员统一在后台进行数据字典维护,如果用户需求要增加变更配置项,只需要修改数据字典表记录...

    1      数据字典

    1.1     什么是数据字典

    将如下这些具有相同类型的配置项,配置到系统的数据字典表中,方便系统维护,由超级管理员统一在后台进行数据字典维护,如果用户需求要增加变更配置项,只需要修改数据字典表记录即可,不需要修改代码。

     

    1.2     数据字典需求

    相同类型的配置项:

    在系统中创建一个张记录数据字典类型  数据字典类型表记录数据的类型(例如用户状态)

    创建一张表记录数据字典明细:(例如用户状态为正常  暂停)

    数据字典明细表

     

    将上边变化灵活的配置项叫做:“普通配置项

    将上边固定的配置项(每个配置顶都有一个代码):“业务代码

     

    1.3     数据字典表结构

    字典类型表DICTTYPE:

    记录数据字典类型

     

    字典明细表DICTINFO:

    记录数据字典明细

       

     

    字典明表中如何存储普通配置项和业务代码。

     

    普通配置项存储:

    普通配置项名称存储在DICTINFO表中info字段

    普通配置项对应的类型id存储在DICTINFO表中TYPECODE

    查询普通配置顶:

     

    业务代码存储:

    业务代码对应的名称存储在DICTINFO表中info字段

    业务代码对应的类型id存储在DICTINFO表中TYPECODE

    业务代码存储在DICTINFO表中DICTCODE(是和普通配置顶的区别)


    业务代码查询:

     

     

    1.4     数据字典使用

     

    1、在页面上的下拉框中显示业务代码或普通配置

    比如:在系统用户查询页面,查询条件就是用户类型,用户类型不能在jsp上硬编码,需要在action方法中取出用户类型所有配置项,在jsp页面动态遍历。

     

    2、在查询业务表需要关联查询出业务代码对应的名称

    在查询业务表时,根据业务代码,关联查询出代码对应的名称。

    关联查询字典明细时指定业务代码和类型id


    3、在查询业务表需要关联查询出普通配置项所对应的名称

    关联查询字典明细时指定明细表的主键

     


    1.5     小结

    普通配置项:对业务数据进行简单的归类,这些归类受用户要求变化较灵活,将这些配置项作普通配置项配置数据字典表。

     

    业务代码:系统运行所必须的,在系统设计时定义的固定代码,这些代码可能需要在程序代码进行硬编码。

    1.6     数据字典在系统中应用

     

    1.6.1          用户查询页面用户类型下拉框

     

    用户类型:属于业务代码

    获取用户类型下所有明细:

    从数据字典明细表查询,根据typecode查询


    Action:

    修改用户查询页面方法,调用systemConfigService查询用户类型信息,将用户类型列表信息传入页面。

       // 用户查询页面

       @RequestMapping("/queryuser")

       public String queryuser(Modelmodel) throwsException {

          // 将页面所需的数据取出传入页面

          List<Dictinfo>groupList =systemConfigService.findDictinfoByType("s01");

         

          model.addAttribute("groupList",groupList);

          return "/base/user/queryuser";

       }

     

    页面:

    将用户类型下拉框值,改成遍历groupList列表。

    <TD class="left">用户类型:</TD>

                    <td><select name="sysuserCustom.groupid">

                          <option value="">请选择</option>

                          <!-- <option value="1">卫生局</option>

                          <optionvalue="2">卫生院</option>

                          <optionvalue="3">卫生室</option>

                          <optionvalue="4">供货商</option>

                          <optionvalue="0">系统管理员</option> -->

                          <c:forEach items='${groupList}' var="dictinfo">

                          <option value="${dictinfo.dictcode}">${dictinfo.info}</option>

                          </c:forEach>                  

                    </select>

                    </TD>

    1.6.2          用户查询列表中用户类型列

     

    Dao:

    修改用户查询列表mapper,添加一列需要关联用户类型的代码查询代码对应的名称。

     

    页面:

    修改datagrid的列定义,

    {

          field : 'groupname',//对应json中的key

          title : '用户类型',

          width : 120,

          /* formatter : function(value, row,index) {//通过此方法格式化显示内容,value表示从json中取出该单元格的值,row表示这一行的数据,是一个对象,index:行的序号

             if(value =='1'){

                return "卫生局";

             }else if(value =='2'){

                return "卫生院";

             }else if(value =='3'){

                return "卫生室";

             }else if(value =='4'){

                return "供货商";

             }else if(value =='0'){

                return "系统管理员";

             }

          } */

       }

    普通配置项下拉框

    查询出普通配置项列表,

    页面中下拉框遍历list(option的value是${dictinfo.id})

     

    <c:forEach items="${list}" var="dictinfo">

                          <option value="${dictinfo.id }">${dictinfo.info}</option>

    </c:forEach>

     

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  • Python数据字典处理Excel,并统计总数,出饼图

    万次阅读 热门讨论 2018-06-09 13:48:52
    现在给大家分享使用matplotlib画图,也是读取本地Excel表格中的数据来画图,但是这个我们采用数据字典,可以统计Excel中的数据。而且今天分享的这个方法很实用,有很大的扩展性。很多画图的方法都可以采用这个代码;...

         之前给大家分享了使用pyechats库画折线图和柱状图,也是读取Excel表格中数据来画图的,这里我使用的是Python3;现在给大家分享使用matplotlib画图,也是读取本地Excel表格中的数据来画图,但是这个我们采用数据字典,可以统计Excel中的数据。而且今天分享的这个方法很实用,有很大的扩展性。很多画图的方法都可以采用这个代码;

        现在也是给大家逐一讲解,这有利于大家理解和学习,可以更好的学习Python,后面会附上完整的代码运行结果截图,首先我们需要导入读取Excel的库xrld,和画图的库matplotlib。安装方法我就不多说了,这些库和之前安装库的方法基本是一样的。

    导入所需的库,如下:

    import xlrd
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    
    from datetime import date,datetime

    打开本地Excel表格,并读取相应的列和行:

    # 打开文件
        workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\ASUS\Desktop\txt1\python3\yxz22.xlsx')
        # 获取所有sheet
        #print(workbook.sheet_names()) # [u'sheet1', u'sheet2']
        # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
        sheet1 = workbook.sheet_by_index(0) # sheet索引从0开始
        # sheet的名称,行数,列数
        #print(sheet1.name,sheet1.nrows,sheet1.ncols)
        # 获取整行和整列的值(数组)
        rows = sheet1.row_values(0)
        cols4 = sheet1.col_values(4)# 获取第四行内容
        cols3 = sheet1.col_values(3) # 获取第三列内容
        cols2 = sheet1.col_values(2)
        cols1 = sheet1.col_values(1)
        cols0 = sheet1.col_values(0)

    接下来就是采用数据字体统计Excel中表格中相同的对象数据,同时把它存入数组a和数组b中:

    dic={}#采用数据字典统计文章类型数目
        for item in cols0:
            if item in dic.keys():
                dic[item]+=1
            else:
                dic[item]=1
        a=[]
        b=[]
        for key in dic:
            a.append(key)        
            b.append(dic[key])

    之后根据上面数组a和数组b中的值进行基本的数学计算,算出每种相同的数据类型在总的类型数量中所占的比例,这里所使用的的数学的基本算法:

     for u in b:
            i=u/t
            size.append(i)
            plt.plot(size)

    然后根据刚刚计算的结果导入到画图的库中,然后画图饼图:

     plt.pie(size,labels=label,colors="rgb",autopct='%1.lf%%',shadow=True,startangle=90)

    以下就是完整的代码的:

    import xlrd
    import numpy as np
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    
    from datetime import date,datetime
    
    def read_excel():
        # 打开文件
        workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\ASUS\Desktop\txt1\python3\yxz22.xlsx')
        # 获取所有sheet
        #print(workbook.sheet_names()) # [u'sheet1', u'sheet2']
        # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
        sheet1 = workbook.sheet_by_index(0) # sheet索引从0开始
        # sheet的名称,行数,列数
        #print(sheet1.name,sheet1.nrows,sheet1.ncols)
        # 获取整行和整列的值(数组)
        rows = sheet1.row_values(0)
        cols4 = sheet1.col_values(4)# 获取第四行内容
        cols3 = sheet1.col_values(3) # 获取第三列内容
        cols2 = sheet1.col_values(2)
        cols1 = sheet1.col_values(1)
        cols0 = sheet1.col_values(0)
        
        dic={}#采用数据字典统计文章类型数目
        for item in cols0:
            if item in dic.keys():
                dic[item]+=1
            else:
                dic[item]=1
        a=[]
        b=[]
        for key in dic:
            a.append(key)        
            b.append(dic[key])
        plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常显示中文标签
        size=[]
        t=sum(b)#统计总的发表篇幅
        label=a
        #计算每种类型所占的比例
        for u in b:
            i=u/t
            size.append(i)
            plt.plot(size)
        plt.title('文章类型比例图')
        plt.pie(size,labels=label,colors="rgb",autopct='%1.lf%%',shadow=True,startangle=90)
        #plt.axis('equal')
        plt.show()
        
    
    if __name__ == '__main__':
        read_excel()

    下面就是结果截图:


    这个是我爬取某个博客存入Excel中的数据,经过刚才的代码读取,最终画出来的饼图;

    好了,今天就分享到这里了,如果有什么疑问或者需求请给我留言,或许我能够解决一二!

    展开全文
  • powerdesigner制作数据字典

    千次阅读 2019-05-23 13:50:43
    powerdesigner制作数据字典@TOC 配置好数据库连接之后,点击File→New Model 这步是默认的点OK就行。 数据传输完之后点击保存。 选择好保存路径后,关闭软件(关闭时注意选择保存),然后再重现打开。 ...

    powerdesigner制作数据字典@TOC

    配置好数据库连接之后,点击File→New Model
    在这里插入图片描述

    这步是默认的点OK就行。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    数据传输完之后点击保存。
    在这里插入图片描述

    选择好保存路径后,关闭软件(关闭时注意选择保存),然后再重现打开。
    在这里插入图片描述

    重新打开PowerDesigner软件

    在这里插入图片描述

    点击Report
    在这里插入图片描述

    然后点快快
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    完成。

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  • 最近老师让做一个毕业设计,要使用[b]数据字典[/b]!!我上网查了半天,也只是说数据字典的概念!!看完之后还是不知道如何编程!我准备使用Jsp网页技术和mysql数据库制作这个系统,可是不知道怎么用[b]数据字典[/b]...
  • 对数据库中数据字典的理解

    千次阅读 2019-06-03 20:26:48
    最近在做数据库设计大作业,要从零开始设计一个小规模的数据库,完E-R图之后给老师检查,老师说我需求分析做的不好,没有体现业务流程,数据字典也不完整,要把数据字典完整的表示出来,流程也不能少。这下把我整...

    问题来源
    最近在做数据库设计大作业,要从零开始设计一个小规模的数据库,画完E-R图之后给老师检查,老师说我需求分析做的不好,没有体现业务流程,数据字典也不完整,要把数据字典完整的表示出来,流程也不能少。这下把我整懵了,本来学习数据库的时候就对数据字典的概念十分模糊,现在要整这么专业的东西,我菜鸟一枚都不知该如何入手。表我能建出来,关系也能理得清,E-R图都画出来了,数据字典这个到底需要怎么做,不是把每个表的字段都表示出来就可以了吗?为什么老师还是说不完整?
    于是带着疑问,我又翻开了去年的数据库课本。

    数据字典定义
    数据字典是关于数据库中数据的描述,即元数据,而不是数据本身。
    它是进行详细的数据收集和数据分析所得的成果。
    看完这个我依然搞不明白数据字典该怎么写。。。。(没错我就是这么菜。。。)
    于是乎:搜搜搜

    我能理解的观点是:就像普通的字典一样,数据字典就是用来对数据进行定义和解释的。当你不知道这个数据是什么的时候,就可以通过数据字典来理解,这里的数据包括表信息、数据容器的名称、创建时间、创建者或属者、物理存放位置等基础元信息,还包括外部实体、参照完整性等与其他对象的关联信息。

    数据字典组成
    数据字典由数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程组成。

    数据字典的作用
    1.管理系统数据资源——数据字典提供了管理和收集数据的方法;
    2.实现数据标准化——在数据库中,数据的名称、格式和涵义等在不同的场合下容易混淆,数据字典提供使之标准化的工具,它可以给这些内容予以统一的名称、格式和涵义;
    3.使系统的描述文体化——所有和系统有关的描述,都可以对数据字典中的信息进行查询、插入、删除和修改;
    4.作为设计的工具——由于数据字典中存放着与数据库有关的各种信息和原始资料,就为数据库设计提供了有力的工具;
    5.为数据库提供存取控制和管理——数据库在接受每一个对数据库的存取请求时,都要检查用户标识、口令、子模式、模式和物理模式等。所以从某种意义上讲,数据字典控制了数据库的运行;
    6.供数据库管理员(DBA)进行各种查询——以便了解系统性能、空间使用状况和各种统计信息,及时掌握数据库的动态。所以数据字典是 DBA 观察数据库的眼晴和窗口。

    总结
    数据字典是数据库的核心,数据字典不单单是对数据库中表的描述,所有数据库中的数据都可以通过数据字典找到相关定义,所以要设计数据字典就要全面考虑所有的数据,建立数据字典是数据库设计需求分析阶段必不可少的。

    参考:
    CSDN问答模块+
    https://www.jianshu.com/p/63b2f4f2e02b

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