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  • 数据表设计与mysql入门(一)

    万次阅读 多人点赞 2018-07-18 22:17:33
    这篇文章旨在带领新进的同学对基本的数据库知识、数据表逻辑设计、mysql数据库有一个基本了解,以便快速上手实际业务。

    前言

      目的:这篇文章旨在带领新进的同学对基本的数据库知识、数据表逻辑设计、mysql数据库有一个基本了解,以便快速上手实际业务

    数据库漫游

    从一个实例出发

      比如将一堆数据存储在一个文件中(比如每个人的年龄),假如数据很少,那么光是人眼看就可以轻松的找到某一条数据。但是当一个文件存储的数据很多的时候,这时候人眼根本找不过来,并且这个文件也因为体积过大而打开速度及其慢。怎么办呢?
      拆分。将数据分别存储在多个文件中,规定每个文件只能存100条数据,然后文件名按照所存储的年龄段命名。这时想要查找某一条数据,人眼就可以选择对应的文件从中筛选出目标数据。假如又要存储每个国家的位置该怎么办呢?
      分别存储。人的年龄数据和每个国家的位置信息我们都分别存储到不同的文件中。所以,现在我们电脑上的文件们就如下图所示:
    这里写图片描述
      我们现在有两个文件组,一组文件存储的是人的年龄,一组文件存储的是国家位置信息。这时,我们想要查找某个国家的位置,我们就从文件1和文件2中查找信息,当然,我们也可以做一些优化,比如规定亚洲非洲的国家存储在文件1中,其他国家存储在文件2中,这样子就可以少查找一个文件,减轻眼睛的负担。
      现在问题又来了,假如我们要存储全球每个人的年龄怎么办?文件数目会呈现几何增长,就算是20岁这个年龄段都会有成千上万的文件,我们人眼怎么找的过来呢?当然,我们可以手动做一堆优化,但是边存储边优化会把人累死,完了还要再查找。所以我们开发了一款管理软件,我们只要按照一定规定告诉他存储什么,然后告诉他我们要查找什么,这样子就方便了,就可以做到自动化。
      所以,我们这一套存储系统可以分成两大块,如下图所示:
    这里写图片描述
      底层的存储配合上层的管理形成一个完整的数据管理系统。这套系统解放了我们的生产力,并且由于公司中有很多部门都共用这套系统,所以我们对其进行了更多的优化,具体如下:

    • 公司中每个部门都可以新建一个文件夹,用于数据存储
    • 每个文件夹中可以创建不同的文件组,每个文件组内保存的数据结构都是一样的,比如用户信息文件组只能保存用户信息,而不能保存国家信息。文件组中是一个个的文件,这些文件如何拆分不需要使用者考虑,使用者只需要选择好文件组,输入需要存储的数据,然后点击存储即可。查询时,使用者只需要告诉系统去哪个文件组中查询什么数据即可,比如查询中国的位置信息。
    • 对于公司中的一些极客,他们不想在管理系统界面上点击,而是向通过指令去实现操作,因为这样看起来更酷。所以我们又设计了一组指令,比如当极客们在系统上输入select age from 文件组1 where name = geek 这样的指令时(当然前提他得选择自己的部门,也就是先选择好是哪个文件夹),系统就会解析这条指令,系统读到select 就知道极客想做的操作是查询数据,读到age 知道是要查询年龄这个数据,读到from 文件组1 就知道要去文件组1中去查找年龄,读到where name = geek 就知道要查找的条件是什么,那么综合看起来就是要查找姓名是geek这个人的年龄信息。

    好了,以上基本就把和数据库相关的点介绍了一遍,现在来和常见的mysql数据库管理系统做一个对比:

    管理系统mysql
    文件夹数据库
    文件组
    文件组的数据结构表中的字段
    文件数据的底层存储结构

      可以看出,mysql实际应该叫做数据库管理系统,对标我们设计的管理系统。mysql具体也分为上层管理模块和底层存储模块。我们为每个项目在mysql中创建一个数据库,然后设计数据表结构(存储什么数据,比如年龄、时间、姓名等这种),之后就可以通过指令来告诉mysql存储获取读取什么数据了。mysql本身也对存储等做了许多的优化,就类似我们上面提到的。

    进一步认知

      我们可以将mysql和Excel这款软件做一个类比。Excel大家都很熟悉,创建一个excel文件后,excel文件中还包括sheet1、sheet2这种子表格。我们可以把每个excel文件当作一个数据库,把每个sheet当作一个数据表,然后每个sheet中可以自定义表格的各项列名,之后既可以往表格中填充数据了。这样子是不是形象了很多?

    数据库分类

      数据库主要可分为两类:关系型数据库和非关系型数据库,除此之外还有时序数据库等其他小众一点的数据库。
    关系和非关系型数据库的区别主要在于底层存储结构的不同。
      mysql属于关系型数据库,每一张表都可以看作是一个“关系”,也即底层存储结构是关系表这种结构,算作是数学上的概念,我也没深入了解过。各位可以自行深入研究。
      比如mongoDB就属于非关系型数据库(NoSQL),他的底层存储结构就是另外一种JSON格式的文档,所以也叫做文档型数据库。
      这一块知识目前作为了解即可,有兴趣请自行搜索。

    数据表逻辑设计漫游

      经过上面的介绍,我们知道在存储数据之前,需要设计好表的结构,比如存储什么类型的信息等等,那么如何设计呢?开发中我们需要遵守一些约定。
      往下走之前,需要先有基本的认知:比如下面的用户信息表格:

    用户名密码邮箱手机号
    张三1234123810938372@qq.com15757821111
    李四1312813617368@qq.com15757841231

      这张表格中,每一行都对应一个用户的信息,然后这个表格有四个字段(列名),每个字段都表示用户的一个属性。这样能理解就可以了。

      现在有一个场景:有几对夫妻,每对都是夫妻二人共同购买了一间房子,也共同购买了两辆以上的车。现在要存储每个人的信息,房子信息,车信息,如何存储呢?
    首先建立人的信息表,具体如下:

    身份证号姓名性别手机号年龄

    然后建立房子的信息表:

    地址使用面积建筑面积

    最后建立车的信息表:

    车牌车龄车型

      好了,第一步就建立好了,可以看出每张表都是一个独立的表格,人的信息表只存储人的数据,车的信息表只存储车的数据。假设我们已经往里面填充了一些数据,那么现在有个问题:我现在拥有C这个人的身份证号信息,那么我如何查找C拥有的车的信息呢?
      答:无法查找。
      这答案显而易见,上面三个表格之间根本没有任何关联关系,彼此都是相互独立的,那么我怎么可能根据人的某项信息来找到他下面的车呢?看来我们的表的存储结构设计的有待完善。
      既然人、车、房之间在现实中本来就有关联关系,那么我们设计的表格中也应该有关联关系才对。经过分析,我们可以发现,每个人都只有一间房子,而一间房子反过来又和多个人(这里是夫妻二人)有关系;每个人都有多辆车,而每辆车又属于多个人(这里是同属于夫妻二人)。这些就是他们之间的关系。
      所以我们的改进如下:

    • 房子和人之间是一对多的关系:一个人只有一套房子,一个房子对应夫妻两个人。所以我们在人的数据表中加入一列,表格如下:
    身份证号姓名性别手机号年龄房子地址
    • 人和车之间是多对多的关系:一个人拥有好几辆车,每辆车又会对应两个人(夫妻二人)。面对多对多的这种关系,我们提取出一张中间表,而不再对人的表和车的表进行修改:
    身份证号车牌号

    可以看出,这张表就通过身份证号和车牌号建立了人和车之间的关联关系。

    • 车和房子之间没有直接的联系,所以不再进行处理

    好了,现在我们根据一个人的身份证号来查询这个人下面的房子信息怎么查询呢?

    直接根据身份证号在人的信息表中找到一行(也即这个人),然后就可以看到这行数据中的房子地址了,我们拿到房子地址后就可以根据地址去房子的数据表中查找该房子的具体信息了。

    那么,如何根据身份证号查询车的信息呢?

    我们去人-车关联表中查找到这个身份证号对应的几个车牌号,然后就可以根据这几个车牌号去车的数据表中查询有关的数据信息了。

    数据表设计规则总结

    数据库设计是有几大范式的,但是他们都比较高深莫测,实际开发中我们遵循下面的规则即可:

    1. 每张表只存储一类数据,比如用户表就存储用户信息;(做关联用的列不算,比如上面例子中人的表中还存储了房子的地址,但是地址是做关联用的)
    2. 设计表之前首先要划分清楚各模块是什么,比如用户模块、车、房子,然后理清楚各模块间的关系,两张表之间如果存在关联关系,则该关系可以分为三种:一对一,一对多,多对多。
    3. 分别先独立的设计各个表的结构,这样设计完后是一张张相互独立没有关联的表
    4. 然后按照两表之间的关系来进行完善即可。

    那么两表之间的关系如何完善呢?

    • A和B之间是1对1关系,则将一张表的唯一字段(唯一能够确定一行数据的)放入另外一张表中:比如用户表和手机表是1对1的关系,那么我们可以将用户身份证号放入手机表中,作为手机表的列名(字段)之一。
    • A和B之间是1对多 关系,则将“一”这一端的唯一字段放入“多“的一端中:比如用户表和衣服表,一个用户有多件衣服,一件衣服只属于一个用户,那么就将身份证号放入衣服表中即可
    • A和B之间是 多对多 关系,则建立一张中间表,把AB两表中的唯一键放入中间表即可:比如手机表和APP表,一个手机可以安装多个APP,一个APP可以被多个手机安装。那么我们将APP的ID号和手机的手机号一同放入一张中间表(也叫关联表)中即可。

    遵照上面的规则去设计数据库中的数据表就没有什么问题了。

    下篇文章会讲述实际建立一张数据表时需要注意的东西,以及通过程序来操作mysql的一些知识。

    下面是补充阅读:

    要求:必看

    • 《mysql必知必会》:网上有pdf可以自行搜索下载,也可跟我来要。附一个CSDN下载连接:MySQL必知必会pdf下载 如果从这个下载连接下的话,那么pdf打开后书签页中章节标题标有【】 的章节就跳过不看。
    • 数据库设计入门视频教程:该视频免费,看完后会有一个更深的把握,总时长估计1个半小时,视频地址:数据库设计那些事
    展开全文
  • 商城 商品模块 数据库 表设计

    万次阅读 多人点赞 2017-05-12 23:30:04
    要实现一个商城,对于商品模块中的数据库表设计不懂,主要是:相同类别的产品的产品参数相同,不同类别的不同,这里就不懂要怎么设计了,所以上网找几篇博客了解什么是SPUSKUARPU PHP商城 商品模块 数据库 表设计...

    要实现一个商城,对于商品模块中的数据库表设计不懂,主要是:相同类别的产品的产品参数相同,不同类别的不同,这里就不懂要怎么设计了,所以上网找几篇博客了解



    什么是SPU、SKU、ARPU

    这是一篇存档性笔记,我自己存档一下对这3个词的理解。如果你已经明了了这3个词的意思,请直接忽略之

    首先,搞清楚商品与单品的区别。例如,iphone是一个单品,但是在淘宝上当很多商家同时出售这个产品的时候,iphone就是一个商品了。

    商品:淘宝叫item,京东叫product,商品特指与商家有关的商品,每个商品有一个商家编码,每个商品下面有多个颜色,款式,可以有多个SKU。

    SPU = Standard Product Unit (标准化产品单元)

    SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。

    例如,iphone4就是一个SPU,N97也是一个SPU,这个与商家无关,与颜色、款式、套餐也无关。以化妆品为例,下图是拍拍商城给出的SPU信息:
    这里写图片描述

    在商品信息电子化过程中,商品的特性可以由多个“属性及对应的属性值对”进行描述。“属性及对应的属性值对”完全相同的商品,可以抽象成为一个SPU。同 时,这些“属性及对应的属性值对”也在SPU中固化下来,逐步标准化。基于SPU的商品信息结构,可以实现丰富的应用,比如商品信息与资讯、评论、以及其 它SPU的整合。

    P.s:从这个意义上讲,我认为比较购物的产品库以SPU为标准来建立是最合适的。

    SKU=stock keeping unit(库存量单位)

    SKU即库存进出计量的单位, 可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。 例如纺织品中一个SKU通常表示:规格、颜色、款式。

    也有人解释说SKU就是库存的最小单位,在服装行业,正常情况是“单款单色单码”,国内品牌有把“单款单色”当做一个SKU、也有把“单款”的几个色当一个SKU、也有把一块面料的几个个款式当一个SKU,这些都是误读。

    同时,引申出另外一个概念:SKC:单款、单色。如果一定要打比方的话:SKC是一个桔子,SKU是一瓣桔子,但不管怎么说,一个桔子是桔子,一瓣桔子也是桔子。

    不过,SKU是物理上不可分割的最小存货单元。在使用时要根据不同业态,不同管 理模式来处理。比如一香烟是50条,一条里有十盒,一盒中有20支,这些单位就要根据不同的需要来设定SKU。比如仓储批发式大卖场,一定是按照一箱来设 定的。普通大卖场一定是按照条来设定的。烟酒专卖店一定是按照盒来设定的。过去上海等地的街边小店一定是按一支来设定的。这样一支就是烟的最小零售单位。 但要根据自己的业态和服务模式来设定。

    P.s:关于什么是SKU、SKC,可以参考阿福先生的这篇博客

    【总结一下】:SPU是标准化产品单元,区分品种;SKU是库存量单位,区分单品;商品特指与商家有关的商品,可对应多个SKU

    ARPU=Average Revenue Per User(每用户平均收入)

    ARPU注重的是一个时间段内运营商从每个用户所得到的利润。因此,高端的用户越多,ARPU越高。在这个时间段里,从运营商的运营情况来看,ARPU值高说明利润高,这段时间效益好。

    原文地址:http://www.ikent.me/blog/3017


    PHP商城 商品模块 数据库 表设计

    这里写图片描述

    表关系:
    分类表 <= 商品表 <= SKU表(库存表)
    分类表 <= 属性名 <= 属性值
    商品表 <= 商品和属性关系表 => 属性名|属性值

    业务逻辑:
    1.同一商品不同SKU库存和售价不同.
    2.不同类型的商品具有不同的属性名和属性值(如汽车和服饰),所以属性需要支持后期添加和维护.
    3.在某个商品分类下通过属性筛选商品.
    4.商家某件商品的销量统计,该件商品内几个不同SKU的销量统计.
    5.更多…

    分类表:
    (商品分类编号, 分类名称, 父分类编号)
    (1, 男装, 0)
    (2, 裤子, 1)
    (3, 外套, 1)
    (4, 内裤, 1)
    (5, 袜子, 1)
    
    商品表:
    (商品编号, 商品名称, 商品分类编号, 卖家编号, SPU销量, 评论数)
    (1, '裤子名', 2, 1, 0)
    (2, '外套名', 3, 1, 0)
    (3, '内裤名', 4, 1, 0)
    (4, '袜子名', 5, 1, 0)
    
    SKU表(库存表):
    (SKU编号, 商品编号, SKU属性, 价格, 库存, SKU销量)
    (1, 1, [1:1,2:3], 99, 400, 0) 其中 [1:1,2:3] 表示 "颜色为黑色,尺码为X"
    (2, 1, [1:1,2:4], 99, 200, 0) 其中 [1:1,2:4] 表示 "颜色为黑色,尺码为XL"
    (3, 1, [1:2,2:3], 99, 300, 0) 其中 [1:2,2:3] 表示 "颜色为白色,尺码为X"
    (4, 1, [1:2,2:4], 99, 100, 0) 其中 [1:2,2:4] 表示 "颜色为白色,尺码为XL"
    上面只列出商品1这个分类的4个SKU.
    
    属性名:
    (属性名编号, 属性名, 商品分类编号, 父属性编号)
    (1, 颜色, 2, 0)
    (2, 尺码, 2, 0)
    (3, 品牌, 2, 0)
    上面只列出裤子这个分类的3个属性名.
    
    属性值:
    (属性值编号, 属性值, 属性名编号)
    (1, 黑色, 1)
    (2, 白色, 1)
    (3, X,  2)
    (4, XL, 2)
    (5, 七匹狼, 3)
    (6, 九牧王, 3)
    上面只列出裤子这个分类的6个属性值.
    
    商品和属性关系表:
    (自增编号, 商品编号, 属性名编号, 属性值编号)
    (1, 1, 1, 1) 商品1颜色为黑色
    (2, 1, 1, 2) 商品1颜色为白色
    (3, 1, 2, 3) 商品1尺码为X
    (4, 1, 2, 4) 商品1尺码为XL
    上面只列出商品14个属性关系.
    
    商品和属性筛选表:
    (商品编号, 商品具有的属性值编号)
    (1, [1,2,3,4])
    用SQL全文检索实现筛选.
    如:
    select * from 商品表 
    inner join 商品和属性筛选表 
    on 商品表.商品编号 = 商品和属性筛选表.商品编号
    where 商品表.商品分类编号 = 2 
    and 商品和属性筛选表.商品具有的属性值编号 MATCH '1 3'
    order by 商品表.评论数 DESC LIMIT 10 OFFSET 20;
    
    商品搜索表:
    (商品编号, 商品标题和内容)
    (1, [无需词典,二元分词])
    用SQL全文检索实现搜索.
    

    里面有这么一些表结构设计思想:
    名值: id, name, value (用于实现自定义字段如属性的存储)
    父子: id, pid (用于实现关系树如分类和子分类的存储)
    其中”名值”的思想应该就是EAV(Entity-Attribute-Value)实体属性值模型思想.
    留意过WordPress数据表的也会看到类似设计:
    wp_postmeta(meta_id,post_id,meta_key,meta_value)
    wp_commentmeta(meta_id,comment_id,meta_key,meta_value)
    wp_usermeta(umeta_id,user_id,meta_key,meta_value)
    wp_options(option_id,option_name,option_value,autoload)
    “父子”存储无限极分类:
    wp_term_taxonomy(term_taxonomy_id,term_id,taxonomy,parent)

    上面提到的无需词典的二元分次算法示例:

    <?php
    function cws($str) {
    //找出字符串中的英文单词和数字
    if(preg_match_all('%[A-Za-z0-9_-]{1,}%', $str, $matches)) {
    $arr = $matches[0];
    }
    //以非中文(中文包括简体和繁体)进行正则分割
    $sections = preg_split('%[^\x{4e00}-\x{9fa5}]{1,}%u', $str);
    foreach($sections as $v) {
    //注意:foreach中多次正则匹配会降低性能
    switch(true) {
    case ($v === ''): continue; break;
    case (mb_strlen($v, 'UTF-8') < 3): $arr[] = $v; break;
    case (preg_match_all('%[\x{4e00}-\x{9fa5}]%u', $v, $matches)):
    //前后俩俩组合,实现冗余分词.
    //如"中国好声音"将被分词为: 中国 国好 好声 声音
    $size = count($matches[0]);
    for($i = 0; $i <= $size-2; $i++) {
    $word = '';
    for($j = 0; $j < 2; $j++) {
    $word .= $matches[0][$i+$j]; //echo $i.' '.$j.' '.$matches[0][$i+$j]."\n";
    }
    $arr[] = $word; //echo "\n";
    }
    break;
    }
    }
    return array_unique($arr);
    }

    © 著作权归作者所有
    分类:工作日志 字数:1050
    标签: 商品库 商城 SKU SQL 数据库设计

    原文链接:https://my.oschina.net/eechen/blog/857845


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  • 结构化设计模块设计

    千次阅读 2019-06-24 15:09:25
    结构化设计包括架构设计、接口设计、数据设计和过程设计等任务。它是一种面向数据流的设计方法,是以结构化分析阶段所产生的成果为基础,进一步自顶而下、逐步求精和模块化的过程。 1.概要设计与详细设计的主要...

    结构化设计

    结构化设计包括架构设计、接口设计、数据设计和过程设计等任务。它是一种面向数据流的设计方法,是以结构化分析阶段所产生的成果为基础,进一步自顶而下、逐步求精和模块化的过程。

    1.概要设计与详细设计的主要任务

    概要设计阶段的主要任务是设计软件的结构、确定系统是由哪些模块组成,以及每个模块之间的关系。它采用结构图(包括模块、调用、数据)来描述程序的结构,此外还可以使用层次图和 HIPO(层次图加输入/处理/输出图)。

    常使用的工具包括程序流程图、盒图、 PAD(Problem Analysis Diagram,问题分析图)、PDL(ProgramDesign Language,程序设计语言)。

    2 . 程序流程图和盒图

    程序流程图的特点是简单、直观、易学,但它的缺点也正是由于其随意性而使得画出来的流程图容易成为非结构化的流程图。而盒图正是为了解决这一问题设计的,它是一种符合结构化程序设计原则的图形描述工具。

    盒图的主要特点是功能域明确、无法任意转移控制、容易确定全局数据和局部数据的作 用域、容易表示嵌套关系、可以表示模块的层次结构。

    模块设计

    模块是指执行某一特定任务的数据结构和程序代码。通常将模块的接口和功能定义为其外部特性,将模块的局部数据和实现该模块的程序代码称为内部特性。 模块设计时,最重要的原则就是实现信息隐蔽和模块独立

    设计的目标是高内聚、 低耦合。

    耦合性从低到高

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  • 软件设计-模块设计

    千次阅读 2019-04-25 18:22:58
    模块设计1.1 耦合:模块之间的联系紧密程度1.2 内聚:模块内部各元素联系的紧密程度1.3 其他1.4 模块设计注意事项 1. 模块设计 模块设计基本原则:信息隐蔽,模块独立 1.1 耦合:模块之间的联系紧密程度 1. 非直接...

    1. 模块设计

    模块设计基本原则:信息隐蔽,模块独立

    1.1 耦合:模块之间的联系紧密程度

    在这里插入图片描述
    1. 非直接耦合
    两个模块之间没有直接关系,它们之间的联系完全时通过主模块的控制和调用来实现的。耦合度最低,模块独立性最强
    2. 数据耦合
    模块之间有调用关系,传递的是简单的数据值
    3. 标记耦合
    模块之间有调用关系,传递的是数据结构。如数组名、文件名,其实传递的是这个数据结构的地址。
    4. 控制耦合
    模块之间有调用关系,传递的是控制变量(如开关、标志等),被调用模块通过控制变量的值有选择地执行某一功能。
    5. 外部耦合
    多个模块都访问同一全局简单变量,不是同一数据结构,不是通过参数表传递该变量的信息
    6. 公共耦合
    多个模块都访问同一公共数据环境,如全局数据结构,共享通信区.
    7. 内容耦合
    一个模块直接使用另一个模块的内部数据,或则通过非正常入口而转入另一个模块内部,是最差的耦合。

    1.2 内聚:模块内部各元素联系的紧密程度

    在这里插入图片描述
    1. 功能内聚
    模块内所有元素共同完成某一功能,联系紧密,缺一不可,是最强的内聚类型。
    2. 顺序内聚
    模块完成多个功能,这些功能顺序执行,各功能之间有数据传递。
    3. 通信内聚
    模块内所有处理元素都在同一个数据结构上操作,或则指各处理使用相同的输入数据或者产生相同的输出数据。
    4. 过程内聚
    模块完成多个功能,这些功能顺序执行,各功能之间可能没有数据传递。
    5. 时间内聚
    把需要同时执行的动作组合在一起,所有动作在统一时间段内执行。如初始化
    6. 逻辑内聚
    把机重相关的功能组合在一起,每次调用时,由传送给模块的参数来确定该模块应完成哪一种功能。
    7. 偶然内聚
    模块内各部分之间没有联系,或则有联系,这种联系也很松散,最弱的内聚类型。如初学C语言时,所有代码都写在主函数里面。

    1.3 其他

    1. 深度:软件结构中模块控制的层数
    2. 宽度:软件结构中同一个层次上的模块总数的最大值
    3. 扇出:一个模块直接控制(调用)的下层模块数
    4. 扇入:一个模块被几个上级模块调用。

    1.4 模块设计注意事项

    1. 保持模块的大小适中
    2. 尽可能减少调用的深度
    3. 扇入大,扇出小。
    4. 顶层高扇出,中间层扇出减少,低层高扇入
    5. 保证模块是单入口、单出口的
    6. 模块的作用域应该在模块之内
    7. 功能应该是可预测的
    展开全文
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  • 数据权限设计研究-行数据权限

    万次阅读 2019-01-17 19:22:56
    数据权限设计研究-行数据权限关于权限设计功能权限数据权限前提数据分类几种场景设计方案与思路映射提供过滤sql的方法测试实际应用查询新增修改删除修改数据的私有,公开,部门属性私有改为部门私有改为公开部门改...
  • 模块设计(程序流程图)

    千次阅读 2018-11-21 22:41:38
    模块设计 程序流程图
  • C语言模块化程序设计

    千次阅读 2017-09-07 22:29:29
    C语言模块化程序设计 ... (2) 某模块提供给其它模块调用的外部函数及数据需在.h中文件中冠以extern关键字声明;  (3) 模块内的函数和全局变量需在.c文件开头冠以static关键字声明;  (4) 永远
  • 当实际工作需要把excel数据读取出来,或者把一些统计数据写入excel中时,一个设计丰富,文档便于寻找的模块就会显得特别的有吸引力,本文对openpyxl模块的一些常见用法做一些记录,方便工作中查询(好记性不如...
  • 数据流程图,业务流程图,模块结构图

    万次阅读 多人点赞 2017-10-22 21:29:09
    三种图有没有一种傻傻分不清的感觉。首先我们应该清楚,三种图都是在结构化开发方法用到的,结构化开发方法和面向对象开发方法... 模块结构图用来分析子系统模块结构及模块间联系    。。。。。未完待续
  • 数据管理系统设计

    千次阅读 2019-08-15 10:55:43
    数据表管理模块2. 模型管理模块2.1 数据表模型管理2.2 SQL模型3. 维度管理模块4. 指标管理模块数据管理系统设计 1. 数据表管理模块 数据表信息维护需要如下信息: 的元数据信息(引擎、字段等) 类型...
  • 微服务架构设计实践 目 次1 序言2 微服务3 软件架构设计思想4 微服务架构设计实践4.1 项目概述4.2 架构准备阶段4.3 概念架构阶段4.4 细化架构阶段4.4.1 业务架构4.4.2 数据架构4.4.3 应用架构4.4.4 技术架构4.4.5 ...
  • 软件设计划分模块

    千次阅读 2019-02-21 10:08:43
    软件设计中划分模块的一个准则是( )。 A.低内聚低耦合 B.高内聚低耦合 C.低内聚高耦合 D.高内聚高耦合 答案 B 耦合性和内聚性是模块独立性的两个定性标准,是互相关联的。在软件设计中,各模块间的内聚性...
  • 数据库订单表设计详解

    万次阅读 多人点赞 2019-06-23 09:53:25
    数据库表设计 商品存放商品,包含商品的名称、描述、图片链接等等,存储商品的属性。 类目有类目id,类目名字。一个类目下有多个商品,每件商品又归属到某个类目。因此类目和商品是一对多的关系。 订单...
  • 系统架构设计模块拆分维度和原则

    千次阅读 2017-07-07 19:24:14
    在我们从零开始做一个新系统的时候,会首先进行系统功能模块架构设计,那么是直接做一个大而全的垂直的MVC系统,使用一个war包进行发布管理,还是需要按一些规则进行模块拆分,设计成SOA或者微服务系统比较好呢?...
  • 数据库设计-简化字典

    万次阅读 2019-03-31 16:18:59
       在进行数据库设计时,我们经常会遇到各种各样的业务需求,从而设计出各种各样的。而想要做好一个数据库,不但需要前期对各种业务需求的深度理解,还需要在后期项目完善的过程中对数据库更新修改从而使得...
  • 模块增加删减方便 其实整理代码结构,最主要想实现的就是: 高内聚 低耦合 这样的代码方便移植管理,流程接口明确。 一般的架构图主要就是两部分: 分层 分模块 随便上百度搜了一张嵌入式的软件...
  • JAVA项目中数据库设计思路

    万次阅读 2017-11-10 18:56:15
    数据库相关知识 范式(NF): 符合某一种级别的关系模式的集合,表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度 三范式: 第一范式:对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解... 两个之间的数据
  • 菜鸟学-业务流程图、数据流图、模块结构图

    万次阅读 热门讨论 2015-10-11 15:11:10
    身为一个菜鸟,要善于站在巨人的肩膀上,今天就用借用巨人的“门卫”思想,把这三种图用一个故事串联起来。 1、哪来? 一眼瞅到这三个新鲜的专业名词...此图真是一目了然啊:业务流程→数据流程→模块结构图,分别建立物
  • 权限管理模块数据库设计

    千次阅读 2019-06-05 19:56:57
    今天面试谈到一个权限管理,总结下权限管理模块的数据库部分设计 我们比较常见的就是基于角色的访问控制,用户通过角色与权限进行关联。简单地说,一个用户拥有多个角色,一个角色拥有多个权限。这样,就构造成...
  • 电商-支付模块设计

    千次阅读 2018-09-19 23:54:07
    关于支付模块,首先引入两个概念,订单和支付流水。 订单,比如我们每下一单,就有一个订单。 支付流水,我们每支付一次就会有一次支付流水。 即:每个订单允许被支付多次。 问:为什么每个订单允许被支付多次?...
  • 订单功能模块设计与实现

    万次阅读 多人点赞 2018-03-08 16:33:13
    https://www.cnblogs.com/fengli9998/p/6417117.html在商城项目中,之前我们介绍了购物车功能模块的实现,商品加入到购物车之后,就是到购物车结算,然后显示购物车的商品列表,点击去结算,然后到了未提交前的订单...
  • 软件设计模块之间7种耦合关系

    千次阅读 2020-06-05 16:11:06
    如果一个模块访问另一个模块时,彼此之间是通过数据参数(不是控制参数、公共数据结构或外部变量)来交换输入、输出信息的,则称这种耦合为数据耦合; 如果一组模块通过数据结构本身传递,则称这种耦合为标记耦合; ...
  • objectBrower中 ...有时候想区分模块把一组分类存放在各自的 PhysicalDiagram 中 选中一个 PhysicalDiagram (不选中菜单栏功能键不出) view ->>> Diagram ->>> new Diagram ->>> PhysicalDiagram
  • 前言:如今很多数据中心建设的水平是参差不齐的,尤其是能源消耗问题,如散热、供电、成本等限制了数据中心的有效利用,它们除了低效而盲目的状态外,还面临重复建设等问题,因此传统...

空空如也

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