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  • 泛微Ecology9表结构,包括:工作流程、表单建模、门户管理、人力资源、知识管理、财务管理、车辆管理、短信模块、工作微博、公文管理等
  • 数据字典什么

    千次阅读 2021-02-04 02:12:19
    展开全部数据e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333366306434字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述,其目的是对数据流程图的各个元素做出详细的说明,使用数据字典为...

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    数据e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333366306434字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述,其目的是对数据流程图中的各个元素做出详细的说明,使用数据字典为简单的建模项目。简而言之,数据字典是描述数据的信息集合,是对系统中使用的所有数据元素的定义的集合。

    数据字典不是可以拿在手上翻阅的字典。数据字典包含:数据项,数据流,数据结构,数据存储,处理过程五个部分。同时也是详细数据收集和数据分析的结果。

    ad748b897b640fe27e8504d4e74a8468.png

    扩展资料:

    数据字典在需求分析阶段被建立。

    数据字典是一个预留空间,一个数据库,这是用来储存信息数据库本身。

    数据字典可能包含的信息,例如:数据库设计资料,数据内部储存的SQL程序,用户权限,用户统计,数据库的过程中的信息,数据库增长统计,数据库性能统计。

    数据字典则是系统中各类数据描述的集合,是进行详细的数据收集和数据分析所获得的主要成果。其中数据项是数据的最小组成单位,若干个数据项可以组成一个数据结构。数据字典通过对数据项和数据结构的定义,来描述数据流、数据存储的逻辑内容。

    数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合.数据字典还有另一种含义,是在数据库设计时用到的一种工具,用来描述数据库中基本表的设计,主要包括字段名、数据类型、主键、外键等描述表的属性的内容。

    以Oracle数据库字典为例:数据字典分为数据字典表和数据字典视图。

    Oracle数据库字典通常是在创建和安装数据库时被创建的,Oracle数据字典是Oracle数据库系统工作的基础,没有数据字典的支持,Oracle数据库系统就不能进行任何工作。数据字典中的表是不能直接被访问的,但是可以访问数据字典中的视图。

    数据字典表里的数据是Oracle系统存放的系统数据,而普通表存放的是用户的数据。为了方便的区别这些表,这些表的名字都是用"$"结尾,这些表属于SYS用户。

    数据字典表由$ORACLE_HOME/rdbms/admin/sql.bsq 脚本创建, 这个脚本里又调用了其他的脚本来创建这些数据字典表。 在那些创建脚本里有基表的创建SQL。

    Oracle 对数据字典表的说明:

    These underlying tables store information about the database. Only Oracle Database should write to and read these tables. Users rarely access the base tables directly because they are normalized and most data is stored in a cryptic format.

    这些数据字典表,只有Oracle 能够进行读写。

    SYS用户下的这些数据字典表,存放在system 表空间下面,表名都用"$"结尾,为了便于用户对数据字典表的查询, Oracle对这些数据字典都分别建立了用户视图,这样即容易记住,还隐藏了数据字典表表之间的关系。

    Oracle针对这些对象的范围,分别把视图命名为DBA_XXXX, ALL_XXXX和USER_XXXX。

    数据字典视图分2类:静态数据字典(静态性能视图) 和 动态数据字典(动态性能视图)。

    静态数据字典中的视图分为三类,它们分别由三个前缀构成:user_*、 all_*、 dba_*。

    user_*:该视图存储了关于当前用户所拥有的对象的信息。(即所有在该用户模式下的对象)

    all_*:该视图存储了当前用户能够访问的对象的信息, 而不是当前用户拥有的对象。(与user_*相比,all_* 并不需要拥有该对象,只需要具有访问该对象的权限即可)

    dba_*:该视图存储了数据库中所有对象的信息。(前提是当前用户具有访问这些数据库的权限,一般来说必须具有管理员权限)

    这些视图由SYS用户创建的,所以使用需要加上SYS,为了方便, Oracle为每个数据字典表的视图头建立了同名字的公共同义词(public synonyms). 这样简单的处理就省去了写sys.的麻烦。

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  • JAVA数据字典

    千次阅读 2021-03-13 20:47:17
    能够解释在数据库存储的数据表示是神马含义,能够让代码与业务联系起来有着尤为重要的作用例如,地区码为1003,这样就能够查询出id为1003的所有数据,就能够查询出不同的取值范围,知道不同的取值范围的语义数据...

    在开发大型的工程的时候,需要“数据字典”——常用的字符串、常量等等全部都定义在数据字典中。能够解释在数据库中存储的数据表示是神马含义,能够让代码与业务联系起来有着尤为重要的作用

    例如,地区码为1003,这样就能够查询出id为1003的所有数据,就能够查询出不同的取值范围,知道不同的取值范围的语义

    数据字典在数据库的数据结构

    create table PM_DICT_ENUM (

    PK_ID VARCHAR(36) not null,----主键

    DICT_CODE VARCHAR(16),

    ENUM_CODE VARCHAR(16),

    ENUM_NAME VARCHAR(64),

    RESERVE VARCHAR(36),

    SORTINDEX INT,

    ENUM_EN_NAME VARCHAR(64),

    constraint PK_PM_DICT_ENUM primary key (PK_ID)

    );

    数据字典在JAVA类中的标示方法

    /** 字典枚举定义 */

    public class DictEnum {

    /** 1001-业务类型 */

    public static class BusiType {

    /** 10-汇兑 */

    public static final String EXCHANGE = "10";

    /** 11-储蓄 */

    public static final String SAVINGS = "11";

    /** 12-国际 */

    public static final String INTERNATIONAL = "12";

    /** 13-基金 */

    public static final String FUNDS = "13";

    /** 数据字典哈希表 **/

    public static Map dataMap = JSONUtil

    .parseJSON2Map("{\"10\":\"汇兑\",\"11\":\"储蓄\",\"12\":\"国际\",\"13\":\"基金\"}");

    }

    }

    Java

    文件定义一个类,然后有很多内部类(代表不同的模块),里面定义好不同的结果代表什么意思,在注视中一定要说明,这样有助于开发,提高代码的可读性,内部类和内部类的常量全部都是静态的,代表的是一种状态。常量要大写,就是

    JAVA

    中的枚举方式

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  • 数据字典什么

    万次阅读 多人点赞 2018-12-20 17:59:05
    数据字典 数据字典是一种通用的程序设计方法。可以认为,不论什么程序,都是为了处理一定的主体,这里的主体可能是人员、商品(超子)、网页、接口、数据库表、甚至需求分析等等。当主体有很多的属性,每种属性...

    数据字典

    数据字典是一种通用的程序设计方法。可以认为,不论什么程序,都是为了处理一定的主体,这里的主体可能是人员、商品(超子)、网页、接口、数据库表、甚至需求分析等等。当主体有很多的属性,每种属性有很多的取值,而且属性的数量和属性取值的数量是不断变化的,特别是当这些数量的变化很快时,就应该考虑引入数据字典的设计方法。

    数据字典有两种形式

    一、把主体的属性代码化放入独立的表中,不是和主体放在一起,主体中只保留属性的代码。这里属性的数量是不变的,而属性取值的数量可以是变化的。

    二、用一个表来放结构相同的所有属性信息,不同属性的不同取值统一编码,用“类型”来区别不同的属性,主体中保留属性代码的列表。这样主体所拥有的属性数量就是可变的了。

    第二种数据字典比第一种更抽象,层级更高,也更具一般性、通用性。

    这两种形式的归纳有些抽象,为说明这两种数据字典和它们的各种优点,下面举个简单的例子来说明:

    现在有个需求,要在程序中处理“职员”信息。这里的主体就是“职员”,开始时“职员”有“国籍”、“证件”和“学历”等属性。

    比如,对于一个“职员信息”页面上的“国籍”下拉列表,我们可以就用第一种的数据字典来存储不同的国家。如果不采取这样的方法,就需要手动的把所有可能的国家名称敲到页面上。这首先有个效率的问题,每个需要用到国籍的地方都要敲一次,要敲多久?还有,如果有一天,像南斯拉夫,突然国家换名了,是不是要所有涉及的页面都要手动地改变呢?

    又比如,如果有一天一个代码的名称需要换一个,是不是要到数据库中把已经经存在的所有数据都更新一遍呢?如“证件”,现在叫“身份证”,有一天想改为叫“居民身份证”。原来如果没有用数据字典,就意味着,要把“身份证”这几个字存到《职员表》等信息表中:

    《职员表》

    姓名  证件  性别

    张三  身份证 男

    李四        身份证   女

    ....

    这样,改名后就要手动改数据库。但如果使用了数据字典,《职员表》里面存的就是:

    《职员表》

    姓名  证件  性别

    张三  001           男

    李四       001           女

    ....

    另外增加了《证件表》:

    《证件表》

    证件id  证件名

    001      身份证

    002      暂住证

    ...

    《证件表》就是第一种数据字典。要改变证件名称时,只要把其中的“身份证”改成“居民身份证”就好了,只需修改一次。而且,《职员表》不用做任何修改,页面上如果用到“证件”,也不用做修改。

    还有在程序中有时需要判断业务逻辑时,用:“select *  from 职员表 where证件= ***”,原来***是“身份证”,使用数据字典后,就是001。证件改名后,就不用手动到程序里去改,程序也就不用重新测试、发布等等。

    但第一种数据字典也有局限性。

    使用第一种数据字典后,程序中除“职员”类外,还就需要有一个“国籍”类、一个“证件”类和一个“学历”类,对应的数据库中也需要增加一张“国籍”表、一张“证件”表和一张“学历”表。“职员”类则需要包含一个对“国籍”类的引用、一个对“证件”类的引用和一个对“学历”类的引用,对应的数据库中“职员”表中也需要三个外键分别指向“国籍”表、“证件”表和“学历”表。这样的设计在类似“国籍”和“学历”这样的属性比较少时是可行的,但是随着系统复杂性的增加,系统中会出现大量结构类似的信息表和信息类,数量一直会增加到一个不可接受的地步。这里的“职员”,已经有了国籍、证件和学历三个属性,但如果职员还要增加“职位”属性,那么必然要多出个“职位表”,如果还有其它...那即,当取得一条主体的完全数据时,那将进行几十个表的联接(join)操作。

    如何解决呢?

    通过分析上述问题,可以发现的一个特征是:这些信息类的内容都是需要动态维护的,但是所需的属性是一样的,对应的数据库表中包含的字段也是一样的。关键的字段就是两个:“标识”和“名称”。“标识”用于表示不变的主键,“名称”用于表示程序界面上显示的文字。

    第二种数据字典就是为了解决上述问题而设计的。

    还是以上面的例子为例。在系统中去掉《国籍表》、《证件表》、《学历表》….,引入《系统代码分类表》和《系统代码表》:

    《系统代码分类表》

    分类标识           分类名称

    Country              国籍

    ID                       证件

    《系统代码表》

    标识                   分类                  内容

    001                    Contry              中国

    002                    Contry              美国

    …..

    501                    ID                    身份证

    502                    ID                    暂住证

    ……

    《系统代码表》的“分类”字段都指向《系统代码分类表》中的“分类标识”。这样,在程序需要获得国籍信息时,只要通过“Country”这个标识去《系统代码表》中检索就可以了。这样的设计也便于建立一个单独的程序模块来维护所有的这些公共信息。

    对于《职员表》,使用第一种数据字典时,其表结构是:

    职员ID、姓名、国籍ID、证件ID、学历ID…….

     

    采用第二种数据字典后,其表结构是:

    职员ID、姓名

    另外增加《属性表》,该表是《职员表》和《系统代码表》的关系表,其表结构是:

    属性ID、职员ID、系统代码表_标识

    如:

    《职员表》

    职员ID            姓名

    1                     张三

    2                     李四

    …..

    《属性表》

    属性ID            职员ID                系统代码表_标识

    1                         1                         001  (表示张三是中国籍)

    2                         1                         501  (表示张三的证件是身份证)

    3                         2                         002  (表示李四是美国籍)

    4                         2                         501  (表示李四的证件是身份证)

    …..

    可以看出《职员表》的设计大为简化,系统也更加灵活了,完全可以适应主体属性的大量变更了。程序的设计应用第二种数据字典时和数据库表的方法一样。

    数据字典的优点

    1. 在一定程度上,通过系统维护人员即可改变系统的行为(功能),不需要开发人员的介入。使得系统的变化更快,能及时响应客户和市场的需求。
    2. 提高了系统的灵活性、通用性,减少了主体和属性的耦合度
    3. 简化了主体类的业务逻辑
    4. 能减少对系统程序的改动,使数据库、程序和页面更稳定。特别是数据量大的时候,能大幅减少开发工作量
    5. 使数据库表结构和程序结构条理上更清楚,更容易理解,在可开发性、可扩展性、可维护性、系统强壮性上都有优势。

    数据字典的缺点

    1. 数据字典是通用的设计,在系统效率上会低一些。
    2. 程序算法相对复杂一些。
    3. 对于开发人员,需要具备一定抽象思维能力,所以对开发人员的要求较高。

    所以,当属性的数量不多时,用第一种数据字典即可。对于大型的,未定型的系统,可以采用第二种数据字典来设计。至于具体的系统里怎么设计,还是要在看实际情况来找寻通用性和效率二者间的平衡。无论怎么做,关系理论和范式仍是基础。

    数据字典的一般设计

    下面给出一个用数据库实现的第二种数据字典表的设计。要注意这个设计不是唯一的,完全可以用XML、字符串等形式来设计数据字典。

    数据字典表(Dictionary):

    字段名

    类型

    说明

    编号

    Char(16)

    间断增量(Not Null,PK)

    分类名称

    Varchar(64)

    用来进行过滤选取字典表相关域

    内容

    Varchar(255)

       

    父级编号

    Char(16)

    取Dictionary的编号(FK),用来进行等级设计。使之成为树型结构。

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    2011-06-15 11:37:23
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  • Python字典数据结构

    千次阅读 2019-08-10 00:45:19
    字典又称为哈希表(hashmap)、映射(map),它是以key-value的方式进行存储,通过key进行存储、查找操作的效率非常高。

    关于我
    一个有思想的程序猿,终身学习实践者,目前在一个创业团队任team lead,技术栈涉及Android、Python、Java和Go,这个也是我们团队的主要技术栈。
    Github:https://github.com/hylinux1024
    微信公众号:终身开发者(angrycode)

    字典又称为哈希表(hashmap)、映射(map),它是以key-value的方式进行存储,通过key进行存储、查找操作的效率非常高。在Python编码中字典也是非常非常常用的一种数据结构。
    今天就看下Python中有哪些实现字典的数据结构。
    本文中提到的代码都是Python3.7中执行的。

    字典的存储其实很像一个数组。在字典中的key对象是必须实现__hash____eq__方法的。在字典在查找时会计算keyhash值,然后通过模运算快速的定位到“数组”的下标,如果这个下标只有一个元素,那么就直接返回该value;如果有多个元素都存储在同一个下标里面,就再使用__eq__方法进行比较,相同者返回。

    0x00 dict

    dict估计是最常用到的一种数据结构了,可以存储Python中的对象。

    >>> d = {'one':1,'two':2,'three':33}
    >>> d
    {'one': 1, 'two': 2, 'three': 33}
    # 在for循环中默认是遍历keys
    >>> keys = [k for k in d]
    >>> keys
    ['one', 'two', 'three']
    # 也可以使用
    >>> keys = [x for x in d.keys()]
    >>> keys
    ['one', 'two', 'three']
    # 遍历values
    >>> values = [v for v in d.values()]
    >>> values
    [1, 2, 33]
    # 如果要遍历key,value可以使用dict.items()方法,它返回一个(k,v)元组
    >>> kvs = [(k,v) for k,v in d.items()]
    >>> kvs
    [('one', 1), ('two', 2), ('three', 33)]
    

    现在Python3.6以上版本中的dict是非常强大的,遍历时会保持元素插入Python中的顺序

    >>> d = {'z':2,'a':'111','b':0.99}
    >>> d
    # 输出时保持元素的插入顺序
    {'z': 2, 'a': '111', 'b': 0.99}
    

    当获取一个不存在的key,将会抛出KeyError

    >>> d['k']
    Traceback (most recent call last):
      File "<pyshell#172>", line 1, in <module>
        d['k']
    KeyError: 'k'
    

    如果不想抛出异常错误信息,那么可以使用get方法,并可以指定当key不存在时,返回默认值。这个方法在实际的编码中也是非常实用的。

    # 当`key`不存在时,指定返回默认值
    >>> d.get('k',314)
    314
    

    例如在WEB应用解析服务器端返回的json数据时,常常会把json数据解析成一个字典,如果服务端的某个字段缺失了,而客户端使用下标的方法来进行访问元素时,就会出现KeyError。要让自己的程序更加健壮,那么就可以使用get方法。

    0x01 collections.OrderedDict

    OrderedDict能保持元素的存储顺序,如果你使用的Python版本还比较低,或者为了兼容旧版本的Python,而且你的需求中对元素的插入顺序比较重要的话,那么可以使用这个类。

    >>> import collections
    >>> d = collections.OrderedDict(one=1, two=2, three=3)
    >>> d
    OrderedDict([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
    >>> d['one']
    1
    >>> d['four']
    # 同样地,如果key不存在,也会抛出KeyError
    KeyError: 'four'
    >>> d.get('four',4)
    4
    >>> d.keys()
    odict_keys(['one', 'two', 'three'])
    >>> d.items()
    odict_items([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
    

    0x02 collections.defaultdict

    当获取一个不存在的key时提供默认值。defaultdict在构造的时候就需要提供一个默认类型,用于当key不存在时,构造默认的类型。

    例如我构造一个用户未读数列表,通过用户ID来获取用户的未读数,当在字典中没有找到用户ID时,默认的未读数就是0。

    >>> from collections import defaultdict
    # 使用defaultdict构造一个用户未读数字典,并传入int类型作为默认值的类型
    >>> user_unreads = defaultdict(int)
    # 给ID为123,121,120的用户添加的未读数
    >>> user_unreads[123]=2
    >>> user_unreads['121']=3
    >>> user_unreads['120']=9
    >>> user_unreads
    defaultdict(<class 'int'>, {123: 2, '121': 3, '120': 9})
    >>> user_unreads['121']
    3
    # 当获取一个不存在的字典中的用户ID时,使用默认值
    >>> user_unreads['129']
    0
    

    defaultdict构造函数还是可以使用其它类型,例如list

    >>> dd = defaultdict(list)
    >>> dd
    defaultdict(<class 'list'>, {})
    >>> dd['user_list']
    []
    >>> dd['user_list'].append('jack')
    >>> dd['user_list'].append('tom')
    >>> dd['user_list'].append('rose')
    >>> dd
    defaultdict(<class 'list'>, {'user_list': ['jack', 'tom', 'rose']})
    

    0x03 collections.ChainMap

    ChainMap类可以方便地处理多个字典的操作。例如将两个字典拼接到一起

    >>> from collections import ChainMap
    >>> d1 = {'one': 1, 'two': 2}
    >>> d2 = {'three': 3, 'four': 4}
    >>> chain = ChainMap(d1, d2)
    >>> chain
    ChainMap({'one': 1, 'two': 2}, {'three': 3, 'four': 4})
    >>> chain['two']
    2
    >>> chain['five']
    # 获取一个不存在的key,会抛出KeyError
    KeyError: 'five'
    

    0x04 types.MappingProxyType

    types.MappingProxyType类可以构造一个只读的字典,这个对数据的封装和控制非常有用。例如当我们不希望有人修改我们的数据时,可以考虑使用这个类。

    该类内部其实是对内置dict的封装,对外提供一个只读接口,当被封装的类修改了,这MappingProxyType的对象也会发生变化。

    >>> from types import MappingProxyType
    # 构造一个普通的字典
    >>> writable = {'one': 1, 'two': 2}
    # 通过MappingProxyType构造函数封装字典
    >>> read_only = MappingProxyType(writable)
    >>> read_only['one']
    1
    >>> read_only['one'] = 23
    # 如果对mappingproxy对象进行修改,则会抛出异常
    TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment
    # 可以对原始对象进行修改,这个修改也会立刻响应到mappingproxy对象中去
    >>> writable['one'] = 42
    >>> read_only
    mappingproxy({'one': 42, 'two': 2})
    

    0x05 总结一下

    一般来说,内置dict对象已经足以满足我们大部分的需求开发,这也是我们使用字典这种数据类型的首选的数据结构。如果你有其它一些特殊需求,可以看看这里列出的OrderedDictdefaultdictChainMapMappingProxyType

    0x06 学习资料

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    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...
  • 【SpringBoot】廿四、SpringBoot实现数据字典

    万次阅读 多人点赞 2020-07-17 11:41:44
    数据字典是指对数据的数据项、数据结构、数据流、数据存储、处理逻辑等进行定义和描述,其目的是对数据流程图的各个元素做出详细的说明,使用数据字典为简单的建模项目。简而言之,数据字典是描述数据的信息集合...
  • oracle 导出数据字典的小工具

    热门讨论 2012-11-06 08:24:47
    oracle 导出数据字典的小工具 能导成word形式的带表格的数据字典,非常好用从网上转载的,不会的可以留言啊
  • 百胜ERP数据字典

    热门讨论 2012-07-12 11:42:32
    百胜系统ERP 数据字典 ,找百胜软件内部才弄到的,好东西哦
  • 1 lucene字典 &nbsp; &nbsp; &nbsp; 使用lucene进行查询不可避免都会使用到其提供的字典功能,即根据给定的term找到该term所对应的倒排文档id列表等信息。实际上lucene索引文件后缀名为tim和tip的文件...
  • 数据结构与算法C++描述(9)---字典

    千次阅读 2017-10-25 10:25:45
    1.字典的概念字典是一些节点的集合,每个节点包含数据域和key(键值)域。字典可以通过公式化描述或链表描述的方式创建。本文将通过链表描述的方式创建字典字典的键值是依次递增的,并对字典进行如下操作: 字典的...

空空如也

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