简述数据库应用系统开发的一般过程？

一、简述数据库应用系统开发的一般过程？

数据库应用系统的开发是一项软件工程。一般可分为以下几个阶段：　　1.规划　　2.需求分析　　3.概念模型设计　　4. 逻辑设计　　5.物理设计　　6.程序编制及调试　　7.运行及维护。　　这些阶段的划分目前尚无统一的标准，各阶段间相互联接，而且常常需要回溯修正。　　在数据库应用系统的开发过程中，每个阶段的工作成果就是写出相应的文档。每个阶段都是在上一阶段工作成果的基础上继续进行，整个开发工程是有依据、有组织、有计划、有条不紊地展开工作。　　1.规划　　规划的主要任务就是作必要性及可行性分析。　　在收集整理有关资料的基础上，要确定将建立的数据库应用系统与周边的关系，要对应用系统定位，其规模的大小、所处的地位、应起的作用均须作全面的分析和论证。　　明确应用系统的基本功能，划分数据库支持的范围。分析数据来源、数据采集的方式和范围，研究数据结构的特点，估算数据量的大小，确立数据处理的基本要求和业务的规范标准。　　规划人力资源调配。对参与研制和以后维护系统运作的管理人员、技术人员的技术业务水平提出要求，对最终用户、操作员的素质作出评估。　　拟定设备配置方案。论证计算机、网络和其他设备在时间、空间两方面的处理能力，要有足够的内外存容量，系统的响应速度、网络传输和输入输出能力应满足应用需求并留有余量。要选择合适的os,dbms和其它软件。设备配置方案要在使用要求、系统性能、购置成本和维护代价各方面综合权衡。　　对系统的开发、运行、维护的成本作出估算。预测系统效益的期望值。　　拟定开发进度计划，还要对现行工作模式如何向新系统过渡作出具体安排。　　规划阶段的工作成果是写出详尽的可行性分析报告和数据库应用系统规划书。内容应包括：系统的定位及其功能、数据资源及数据处理能力、人力资源调配、设备配置方案、开发成本估算、开发进度计划等。　　可行性分析报告和数据库应用系统规划书经审定立项后，成为后续开发工作的总纲。　数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……　　2.需求分析　　需求分析大致可分成三步来完成。　　(1) 需求信息的收集, 需求信息的收集一般以机构设置和业务活动为主干线，从高层中层到低层逐步展开　　(2) 需求信息的分析整理, 对收集到的信息要做分析整理工作。数据流图(dfd, data flow diagram)是业务流程及业务中数据联系的形式描述。图4.1是一个简单的dfd 示例。　　数据字典(dd, data dictionary)详细描述系统中的全部数据。　　数据字典包含以下几个部分。　　· 数据项：是数据的原子单位。　　· 数据组项：由若干数据项组成。　　· 数据流：表示某一数据加工过程的输入/输出数据。　　· 数据存储：是处理过程中要存取的数据。　　· 数据加工过程数据加工过程的描述包括：数据加工过程名、说明、输入、输出、加工处理工作摘要、加工处理频度、加工处理的数据量、响应时间要求等。　　数据流图既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。数据字典是进行数据收集和数据分析的主要成果。　　(3) 需求信息的评审. 开发过程中的每一个阶段都要经过评审，确认任务是否全部完成，避免或纠正工作中出现的错误和疏漏。聘请项目外的专家参与评审，可保证评审的质量和客观性。　　评审可能导致开发过程回溯，甚至会反复多次。但是，一定要使全部的预期目标都达到才能让需求分析阶段的工作暂告一个段落.　　需求分析阶段的工作成果是写出一份既切合实际又具有预见的需求说明书，并且附以一整套详尽的数据流图和数据字典。　　3.概念模型设计　　概念模型不依赖于具体的计算机系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。　　建模是在需求分析结果的基础上展开，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是‘聚集’和‘概括’。　　er方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的er图再附以相应的说明书可作为阶段成果　　概念模型设计可分三步完成。　　(1) 设计局部概念模型　　① 确定局部概念模型的范围　　② 定义实体　　③ 定义联系　　④ 确定属性　　⑤ 逐一画出所有的局部er图，并附以相应的说明文件数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……　　(2) 设计全局概念模型　　建立全局er图的步骤如下：　　① 确定公共实体类型　　② 合并局部er图　　③ 消除不一致因素　　④ 优化全局er图　　⑤ 画出全局er图，并附以相应的说明文件。　　(3) 概念模型的评审　　概念模型的评审分两部分进行　　第一部分是用户评审。　　第二部分是开发人员评审。　　4.逻辑设计　　逻辑设计阶段的主要目标是把概念模型转换为具体计算机上dbms所支持的结构数据模型。　　逻辑设计的输入要素包括：概念模式、用户需求、约束条件、选用的dbms的特性。　　逻辑设计的输出信息包括：dbms可处理的模式和子模式、应用程序设计指南、物理设计指南。　　(1) 设计模式与子模式　　关系数据库的模式设计可分四步完成。　　① 建立初始关系模式　　② 规范化处理　　③ 模式评价　　④ 修正模式　　经过多次的模式评价和模式修正，确定最终的模式和子模式。　　写出逻辑数据库结构说明书。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……　　(2) 编写应用程序设计指南　　根据设计好的模式和应用需求，规划应用程序的架构，设计应用程序的草图，指定每个应用程序的数据存取功能和数据处理功能梗概，提供程序上的逻辑接口。　　编写出应用程序设计指南。　　(3) 编写物理设计指南。　　根据设计好的模式和应用需求，整理出物理设计阶段所需的一些重要数据和文档。例如，数据库的数据容量、各个关系(文件)的数据容量、应用处理频率、操作顺序、响应速度、各个应用的lra和tv、程序访问路径建议，等等。这些数据和要求将直接用于物理数据库的设计。　　编写出物理设计指南。　　5.物理设计　　物理设计是对给定的逻辑数据模型配置一个最适合应用环境的物理结构。　　物理设计的输入要素包括：模式和子模式、物理设计指南、硬件特性、os和dbms的约束、运行要求等。　　物理设计的输出信息主要是物理数据库结构说明书。其内容包括物理数据库结构、存储记录格式、存储记录位置分配及访问方法等。　　物理设计的步骤如下：　　(1) 存储记录结构　　设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。　　(2) 存储空间分配　　存储空间分配有两个原则：　　①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。　　②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。　　从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。　　(3) 访问方法的设计　　一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径;检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……　　(4) 物理设计的性能评价　　① 查询响应时间　　从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。　　在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。　　⊙ cpu服务时间和i/o服务时间的长短取决于应用程序设计。　　⊙ cpu队列等待时间和i/o队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。　　⊙ 设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。　　② 存储空间　　存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、dbms子程序、os子程序等。数据包括用户工作区、dbms工作区、os工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。　　存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。　　③ 开销与效率　　设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。　　⊙ 事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等操作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。　　⊙ 报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用cpu及i/o的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。　　⊙ 对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。　　在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。　　建立数据库时，dba依据物理数据库结构说明书，使用dbms提供的工具可以进行数据库配置。　　在数据库运行时，dba监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化操作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。　　6.程序编制及调试　　在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开　　程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点：数据库应用系统的开发是一项软件工程,本文介绍了数据库应用系统的开发步骤……　　(1) 建立数据库结构　　根据逻辑设计和物理设计的结果，用dbms提供的数据语言(ddl)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。　　(2) 调试运行　　数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试　　(3) 装入实际的初始数据　　在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作：　　(1) 制定数据库重新组织的可行方案。　　(2) 制定故障恢复规范　　(3) 制定系统的安全规范　　7.运行和维护　　数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是：　　(1) 维护数据库的安全性与完整性。　　按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。　　(2) 监察系统的性能。　　运用dbms提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。　　(3) 扩充系统的功能　　在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。

二、虚拟系统开发过程分为？

答：过程分为：虚拟构思，虚拟设计，虚拟制造，虚拟测试和分析产品等开发过程。

三、快速原型法的系统开发过程？

原型开发方法是指用快速开发工具构建一个系统原型，以便于分析用户需求和界面要求，主要有演化型原型和抛弃型原型。

前者逐步演化成用户使用的系统，后者分析万用户需求后抛弃，重新开发新的系统。

用户需求不清的软件开发，管理及业务不稳定，需求经常变化；规模小，不太复杂；开发信息系统的最终用户界面并且原型化方法利于确认各项系统服务的可用性。不适合于：大型、复杂系统，难以模拟；存在大量运算、逻辑性强的处理系统；管理基础工作不完善、处理过程不规范；大量批处理系统；目标不明确的软件开发。

四、大数据系统开发

大数据系统开发一直以来都是互联网行业领域中备受关注的热门话题。随着信息技术的快速发展和数据量的急剧增加，大数据技术不断被运用到各个领域，如金融、医疗、电商等，成为推动企业发展的重要驱动力之一。

什么是大数据系统开发？

大数据系统开发指的是利用大数据技术和工具来构建、优化和管理大规模数据处理系统的过程。这些系统可以处理来自各种来源的海量数据，提取有价值的信息，并为决策提供支持。大数据系统开发通常涉及数据收集、存储、处理、分析和可视化等环节。

大数据系统开发的重要性

大数据系统开发的重要性不言而喻。随着互联网的蓬勃发展和数字化转型的加速推进，企业需要处理更多更复杂的数据，以便更好地了解用户需求、优化业务流程、改进产品和服务。大数据系统的开发可以帮助企业实现数据驱动决策，提升竞争力。

大数据系统开发的关键技术

分布式存储：大数据系统通常需要处理分布式存储，如Hadoop Distributed File System（HDFS）、Amazon S3等。
并行计算：为了高效处理大规模数据，大数据系统开发通常采用并行计算技术，如MapReduce、Spark等。
数据挖掘与机器学习：利用数据挖掘和机器学习算法可以从海量数据中发现模式和规律，为业务决策提供有力支持。
实时处理：随着业务需求的变化，大数据系统开发需要实现实时数据处理和分析，以及时响应市场变化。
数据可视化：为了更直观地理解数据，大数据系统需具备数据可视化能力，通过图表、报表等形式呈现数据分析结果。

大数据系统开发的流程

大数据系统开发的流程通常包括以下几个阶段：

需求分析：明确业务目标和数据需求，确定系统功能和性能要求。
数据采集：从各个数据源采集数据，并进行清洗和预处理，保证数据质量。
数据存储：选择适合业务需求的数据存储方案，建立数据仓库或数据湖。
数据处理：利用相应的数据处理技术对数据进行处理和分析，如ETL、数据挖掘等。
系统构建：基于需求设计系统架构和流程，开发、测试和部署大数据系统。
系统优化：不断优化系统性能和效率，提高数据处理和分析的速度和准确性。

大数据系统开发的挑战

虽然大数据系统开发为企业带来了巨大的机遇，但同时也面临着一些挑战：

数据安全：随着数据量的增加，数据泄露和信息安全成为关注焦点。
数据质量：数据质量的问题会影响数据分析的准确性和效果。
技术复杂性：大数据系统开发涉及众多技术，技术更新换代快，需要不断学习和更新。
成本控制：构建和维护大数据系统需要巨大的投入，如何在成本控制下实现最大收益是一大挑战。

结语

总的来说，大数据系统开发在当今信息时代扮演着重要的角色，为企业提供了更多发展的可能性和机遇。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据系统开发将会变得更加普遍和重要，也将面临更多的挑战和发展机遇。

五、系统开发和数据分析的区别？

系统开发和数据分析是两个不同的领域，它们在目标、方法和应用方面存在明显的区别。系统开发是指根据特定需求和目标，通过设计、编码、测试和部署等一系列步骤，开发出能够解决问题或实现特定功能的软件系统。系统开发的主要目的是构建一个稳定、高效、可靠的软件系统，以满足用户的需求。在系统开发过程中，开发人员需要具备编程、算法、软件工程等技术知识和技能。数据分析是指通过收集、整理、分析和数据，从中提取有价值的信息和洞察，并为决策提供支持。数据分析的主要目的是通过对数据的深入理解和挖掘，揭示数据背后的规律和趋势，为企业或组织提供决策依据。在数据分析过程中，分析人员需要具备统计学、数据挖掘、机器学习等技术知识和技能。主要体现在以下几个方面：1. 目标不同：系统开发的目标是构建一个软件系统，解决特定问题或实现特定功能；数据分析的目标是从数据中提取有价值的信息和洞察，为决策提供支持。2. 方法不同：系统开发主要涉及软件工程的各个环节，包括需求分析、设计、编码、测试等；数据分析主要涉及数据的收集、整理、分析和，使用统计学、数据挖掘等方法。3. 应用领域不同：系统开发可以应用于各个领域，例如企业管理、电子商务、物流等；数据分析主要应用于市场调研、金融分析、运营优化等领域。总之，系统开发和数据分析是两个不同的领域，各自有着不同的目标、方法和应用。系统开发注重构建软件系统，解决问题或实现功能；数据分析注重从数据中提取有价值的信息和洞察，为决策提供支持。

六、系统开发过程中遵循的原则？

为了保证管理信息系统（MIS）的成功开发，在MIS开发中应遵循一定的原则。主要包括：

完整性。MIS是由各子系统组成的整体，具有系统的整体性特征。手工方式下，由于处理手段的限制，信息处理采用各职能部门分别收集和保存信息、分散处理信息的形式。计算机化的MIS必须从系统总体出发，克服手工信息分散处理的弊病，各子系统的功能要尽可能规范，数据采集要统一，语言描述要一致，信息资源要共享。保证各子系统协调一致地工作，避免信息的大量重复（冗余），寻求系统的整体优化。

相关性。组成MIS的各子系统各有其独立功能，同时又相互联系，相互作用。通过信息流把它们的功能联系起来，某一子系统发生了变化，其他子系统也要相应的进行调整和改变，因此，在MIS开发中，不能不考虑系统的相关性，即不能不考虑其他子系统而孤立地设计某一子系统。

适应性。MIS应对外界条件的变化有较强的适应能力。不能适应环境变化的系统是没有生命力的。由于MIS是一个很复杂的系统工程，故要求系统的结构具有较好的灵活性和可塑性。这样，当组织管理模式或计算机软硬件等发生变化时，系统才能够容易地进行修改、扩充等功能。

可靠性。只有可靠的系统才能得到用户的信任。因此在设计系统时，要保证系统软硬件设备的稳定性；要保证数据采集的质量；要有数据校验功能；要有一套系统的安全措施。只有这样，系统的可靠性才能得到充分保证。系统的可靠性是检验系统成败的主要指标之一。

经济性。经济性是衡量系统值不值得开发的重要依据。开发过程中，尽可能节省开支和缩短开发周期。新系统投入运行后，尽快回收投资，以提高系统的经济效益和社会效益。

七、vb数据库应用系统开发是什么？

1.需求分析

2.功能模块分析

3.E-R设计，对象与关系设计

4.界面与应用逻辑设计

5.数据库设计

6.代码编写

7.测试

八、系统开发和数据分析哪个适合女生？

我认为数据分析比较适合女生，因为女生比较有细心和耐心。

九、数据收集过程？

1.选择数据库，确定使用，在其中找到有关于上市公司的数据。

2.了解上市公司的分类，熟悉各级指标的分类依据和其具体内涵。

3.进行一次筛选：根据信用评级定义的本质选择所需要的指标，使得一切指标能有效反映企业的还款能力或还款意愿，最终确定数据范围找到有关于反映企业信用水平的各级指标。

4.选择研究领域：制造业和制造业下的部分子行业

5.提取已选定行业的选定数据，从2001年至2020年制作成表格。

十、简述专家系统开发过程

在当今信息技术飞速发展的时代，专家系统作为人工智能的一种代表性应用，受到了广泛关注和应用。专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机软件系统，通过模拟专家的知识和经验来解决复杂的问题。本文将简述专家系统开发过程，希望能为对人工智能和专家系统开发感兴趣的读者提供一些参考。

需求分析阶段

专家系统开发的第一步是需求分析阶段。在这一阶段，开发团队与用户充分沟通，了解用户需求、系统功能和性能要求。通过与领域专家交流，确定专家系统的具体目标和范围，明确系统需要模拟的专家知识领域。

知识获取阶段

知识获取是专家系统开发中最关键的一步。在这一阶段，开发团队需要收集领域专家的知识，包括规则、案例、经验等，这些知识将成为专家系统的核心。采用面对面访谈、问卷调查、文献研究等方式，获取专家知识并将其转化为计算机可理解的形式。

知识表示阶段

知识表示是将获取的专家知识转化为计算机可处理的形式的过程。常用的知识表示方法包括规则表示、框架表示、语义网络表示等。开发团队需要根据专家知识的特点选择合适的表示方法，确保专家系统能够准确、高效地模拟专家决策过程。

知识验证阶段

知识验证是专家系统开发中的一项重要工作，旨在验证专家系统所蕴含的知识是否准确、完整、一致。通过使用测试数据和案例对专家系统进行验证，发现并修正潜在的问题和错误，确保专家系统具有较高的准确性和可靠性。

系统实现阶段

系统实现阶段是将专家系统设计图纸转化为可操作的计算机程序代码的过程。开发团队根据前期工作的成果，使用专家系统开发工具或编程语言实现专家系统的功能和界面。在开发过程中，需要不断优化和调试系统，确保系统稳定运行。

系统集成与测试阶段

系统集成与测试是专家系统开发的最后阶段。在这一阶段，开发团队将各个模块进行集成，进行系统整体测试，验证系统的功能和性能是否符合需求。通过单元测试、集成测试、系统测试等方式，发现和解决系统的缺陷和问题。

系统部署与维护阶段

系统部署与维护是专家系统开发的最后一步，也是持续的工作。在系统部署阶段，开发团队将专家系统部署到用户环境中，进行用户培训和技术支持。在系统维护阶段，团队需持续监测系统运行情况，及时修复bug和优化系统性能，确保系统长期稳定运行。

总的来说，专家系统开发过程是一个复杂而系统的工程，需要开发团队充分理解用户需求、深入领域研究、合理选择技术手段并持续优化改进。只有通过不懈努力，才能开发出功能强大、稳定可靠的专家系统，为用户提供优质的智能决策支持和服务。