有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解

有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解
有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解

有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解

先胡乱问几个大问题:

1.什么叫基于模型的设计?

2.为什么要基于模型的设计?

3.基于模型的设计过程中,需要做什么事情?

再问几个小问题:

1.模型验证是否必要?

2.模型验证有哪些工作可以做?

3.模型验证是否一定需要被控对象模型?

4.代码生成效率如何?

5.底层驱动是否要建模?

6.Embedded Coder(以前的RTW Embedded Coder)支持哪些芯片?

https://www.360docs.net/doc/198988230.html,、SIL、PIL、HIL的目的和实现方式?

8.如何定点化?

9.如何做代码集成?

什么叫基于模型的设计?

这是一个很大的话题,因为本人能力所限,仅讨论使用Simulink模型开发嵌入式软件的设计过程。也就是说,我只能聊基于模型的嵌入式软件设计。

我的理解是,通过对算法建模进行软件设计的过程,都可以叫基于模型的设计。当然,如果仅限于算法建模,把Simulink/Stateflow当做Visio使用,而不去进行其他环节的工作,这样的基于模型设计是不完整的,可能对你的开发效率不会有很大的提升。

如果想通过基于模型的设计提升软件开发团队的开发效率,提高软件品质,我觉得至少有如下几点可以考虑:

1.算法建模

2.算法模型的验证

3.文档自动化

4.代码生成

5. 代码和模型的等效性验证

传统的开发过程中,我们有一个环节,需求捕获,也即,从系统需求分解出软件需求。在基于模型的设计过程中,我们同样可以通过分析系统需求,获得软件需求。当然,根据系统需求的详细程度,我们可以考虑是否要写专门的软件需求。

在基于模型的软件设计中,我们主要关心的是系统的功能需求,或者说可以通过软件实现的功能需求。如果这部分需求在系统需求文档里已经有非常清楚的定义,那么我们可以以系统需求文档作为依据建立模型。

当然,如果系统需求不是足够清楚,那我们有必要编写专门的软件需求文档。如果不考虑Simulink/Stateflow的应用上的问题,也就是说,如果我们都是熟练的Simulink/Stateflow用户,那么建模过程的主要工作是需求分析,通俗点讲,

需求弄清楚了,建模也就是非常简单的事情了。当然,建模的时候,要考虑未来的验证、实现以及后期维护的问题。

我个人的体会,这个阶段,不要着急建模,一定要先弄清需求,另外,建模的时候,模型架构非常重要。

有了模型之后,接下来要做什么事情?代码生成?

这是很多比较初级的用户容易犯的错误,犯这个错误的用户,很大程度上是因为没有弄清楚为什么要做基于模型的设计?

为什么要做基于模型的设计?我相信很多用户没有仔细考虑这个问题,很多用户做基于模型的设计的理由是:国外的公司都这么做,同行其他公司都这么做......

弄清为什么要基于模型的设计,也就是要弄清楚基于模型的设计到底可以给我们带来哪些好处?

很多人会非常自然的想到,代码生成,代码生成可以提高软件开发效率。没错,代码生成是一个很大的好处,但,代码生成不是唯一的,也不是最大的好处。

最大的好处是,算法的早期验证,之前NASA有研究表明,开发初期引入的bug,如果到了晚期才发现出来,那么修复这一的bug,会产生非常大的费用。所以,我们期望能够尽早的发现开发过程中引入的bug。

如何尽早的发现设计上的错误?传统的开发模式里,我们使用review的方式去发现错误,在质量体系ISO9001里面有定义,任何一份设计,都必须要评审。评审的目的,也就是为了发现这个阶段的错误,以防错误被带到后续的开发过程中。

而评审的效率,却是非常低下的。我想凡是参加评审的网友都会有体会。比如,我在做完一份设计之后,我会邀请我的同事来评审我的工作,而参加评审的这些同事,往往不能有足够的时间了解我的这份工作,而只能在评审会上听我介绍我做的工作,这样的评审,可能会发现一些非常明显的问题,除此之外的,很难发现问题。

评审作为一种非常传统的验证方式,并不能及时发现设计过程中引入的各种错误。而仿真,从效率上讲,要远高于评审,仿真更容易发现设计中的问题。仿真是可以运行的,如果我们设定一些输入,运行模型之后,我们会得到相应的输出,我们很容易观测到此时的输出是否是我们期望的输出。另外还有好处,仿真的结果是确定的,给定输入,就会得到确定的输出,当然,期望输出也是确定的。而不像评审,同样的文字,对于不同人,可能理解成不同的含义。

代码生成和早期验证之外,基于模型的设计,还可以给我们带来其他好处,比如文档自动化。我们经常听到这样的说法:

?我们终于把软件发布出去了,现在可以有时间补文档了...

?下个月要audit了,所有同事都在补文档....

这里我要问:为什么要补文档?

补文档,我们可以从中得到两个方面的信息:

1.文档很重要,不能没有,至少从质量体系上要求我们必须有文档

2.工程师都不愿意写文档,是啊,如果愿意写文档的话,在开发过程中自然会把各类文档写起来的。

好,工程师不愿意写,开发过程中又不能少,如果计算机可以帮我们写,岂不是很美好的事情。基于模型的设计,可以帮助我们实现文档自动化,至少有相当大的一部分文档可以让计算机替我们写。

其实,基于模型的设计,还有一个天然的优势:图形化设计。

对于工程师来讲,图形化的东西,本身就比文字更容易理解,否则我们在软件开发过程中也不会去画流程图和状态机了

所以总结一下,基于模型的设计可以从以下方面给我们提供便利:

1. 图形化设计

2. 早期验证

3. 代码生成

4. 文档自动化

前面我大概论述了为什么要做基于模型的设计,或者说基于模型的设计可以给我们带来哪些好处。这些好处,最终会大大提高开发效率,并且改善软件品质。

下面,我在说说基于模型的设计里有哪些事情要做,刘博士说的没错,基于模型的设计,自然模型最重要,如何建模,毫无疑问是最为重要的环节。

在软件产品开发中,建模活动里,耗时最多的,就应该是需求分析了,需求分析不仅包括如何正确理解软件需求,而且要考虑如何通过模型实现,真正的画模型的时间,相比之下并不多,如果Simulink/Stateflow用的熟的话,真正打开MATLAB画模型的时间占建模阶段总时间的1/3都不到。

建模之后,接下来就是模型验证,验证,英文单词Verification,英文里面还有另外一个词Validation,确认,很多人不清楚这两个词之间的区别,通俗点讲:Verification是考察你是否正确的做了一件事,而Validation,则是考察你是否做出了正确的东西。一个强调的是过程,一个在乎的是结果。

闲话少说,咱们继续回到模型验证上来,通常模型验证包含如下活动:建模标准的检查、评审、单元测试、快速原型。(如果说的不完善,欢迎大家补充)建模标准的检查,可以通过模型检查工具自动完成,建模标准检查的意义,和传统开发模式里C编码标准的意义一致,这里不展开了。

模型验证之后,接下来就可以做代码生成了,有关代码生成,也专门讨论吧。

1.代码生成之后,需要做代码验证,基于模型的开发过程里面,SIL、PIL都是常用的代码验证方式。

2.在代码做完SIL或者PIL测试之后,要考虑软件集成了,即应用层软件,也就是通过Simulink模型生成的软件,和底层驱动软件之间的集成。

3.软件集成之后,后面的事情,基本上和传统的开发模式差不多了,当然,相对于传统的开发模式,你可以多一个HIL环节出来,不过话又说回来,即便是传统的开发模式,也一样可以有HIL这个环节的。

有关HIL的实现及目的,以后再说。

再说说模型验证的必要性。

我在进入MathWorks之后,接触过很多客户,不少客户在最初引入基于模型设计的时候,根本不在意模型验证工作,他们经常在模型编译通过之后就拿去生成代码,有了代码之后将代码下载到各种快速原型设备上去测试算法,Simulink的仿真功能基本上成了摆设。并且在这个阶段,不管我如何苦口婆心的给他们介绍模型验证的重要性,在他们那边,却总有各种各样的借口去省略模型验证环节,“项目时间太紧,模型来不及测”,“我们知道规范的开发流程,但是现在人手不够”。

当然,这类用户经常在这样折腾了一段时间之后,还是要回到模型测试上来,他们最终会发现,在HIL设备上测试算法,实在太难,当然,也有坚持的,坚持的结果就是他们所谓的基于模型的设计,开发效率比传统的开发模式高不了多少。

其实,这个问题我们可以这么去看,模型阶段的测试,我们是可以分模块进行的,而HIL上测试,基本上是集成之后的软件。比如,一个软件有10个模块,在HIL设备上,你很难分离出每个模块的bug,而如果是按模块做单元测试,则就是针对的一个具体的模块。打一个不算恰当的比方,我们都知道一块2克拉的钻石,价格肯定不是一块1克拉钻石的两倍。类似的,如果每个软件模块有2

个bug,那么你从集成好的软件里去消除这20个bug,耗费的精力肯定不是从每个单元模块里去消除bug所耗精力的总和。

说白了,早期验证是非常重要的,很多软件工程的教材里都有相关的统计数据说明早期验证的重要性,对应到基于模型的开发过程,能在模型级别做的验证,一定不要拖到后续的环节中。

中国有句老话,“心急吃不了热豆腐”,“项目时间紧”或者“人手不够”不能成为我们忽略模型测试的借口。

继续说一下MBD开发过程中都有哪些验证工作要做。

模型出来并且可以编译之后,首先要做建模标准检查,这个过程使用工具(比如MathWorks公司的Simulink Verification & Validation提供的model advisor)自动化的完成,检查过后,修改模型中不符合公司建模规则的项目。

接下来,就可以进行模型评审了,也就是说,评审的模型有两个前提,一是可以编译的,二是符合公司建模规则的。这两个前提可以帮助我们消除模型中的一些低级错误,避免在评审过程中有太多的时间花费在这些错误上。因为评审是建模的工程师和其他同事共同参与的活动,做到上述两个前提,也是对其他同事工作时间的一种尊重。

评审之后,建模的工程师会修改评审中发现的问题,问题多的话,一般会要求修改之后再进行“再评审”,直到在评审中不会发现大量问题。

接下来,我们可以使用Simulink Design Verifier进行模型的结构分析,借助于Simulink Design Verifier自动生成测试用例的功能,去检查结构上是否存在问题,比如是否有不合理的逻辑设计,是否有运行不到的分支等。

再往后,就可以进行模型单元级别的功能测试了。软件开发过程中,对单元测试的要求是很高的,一般会根据应用的安全性、可靠性要求,给出测试的覆盖率要求。

这个过程中工作量最大的应该是测试用例设计以及测试向量的生成。测试用例设计,我们一般会根据需求去设计测试用例,当然,也会结合模型结构设计测

试用例,这样说来,这里的测试,已经包含了黑盒测试和白盒测试。有了测试用例,如何把测试用例转换为测试向量,这也是非常重要的环节。我们知道,在MBD开发过程中,代码都可以自动生成,其他环节,我们要努力做到自动化实现。我们可以使用MATLAB脚本开发一些转换工具用于将测试用例转换为测试向量,我们还可以通过脚本实现测试过程的自动化。

测试的指标,即测试覆盖率是否达到公司的要求或者行业的要求。

单元级别的功能测试完成之后,我们自然会进行集成测试,当然,集成测试是分阶段、有步骤的,我们可以先把一些单元模块集成为组件级,进行组件级的集成测试,然后再将组件集成为系统级,进行系统级测试。集成测试和单元测试关注的内容不同,集成测试,我们更关注于单元模块之间的借口关系、调用关系等等,所以,单元测试中要求的判定覆盖率、MCDC覆盖率等,在集成测试中没有这样的要求。

条件允许的情况下,集成测试之前或者之后,可以通过快速原型的方式和实物相连,进行测试。

集成测试通过之后,我们基本上可以认为模型或者说算法是正确的了。接下来,我们就可以进行代码生成了。

代码生成之后,会跟着做SIL、PIL、HIL等测试,所有这些In-the-Loop测试都不是必须的,工程师应该根绝项目的实际情况,选择合理的测试方案,当然,建议SIL测试不要省略,原因在于这种测试的确非常方便做,并且也的确会发现一些代码生成过程中出现的问题。

前面提到模型验证,下面再说说代码生成。代码生成的前提是模型已经是验证过的模型,或者说,是正确的模型。

正确的模型包含两层含义,模型做过足够多的验证,验证的结果都是正确的。前面提到的各种验证方式,都有必要做,对于功能测试来讲,还有必要达到足够高的覆盖率要求。

做到以上这些,就可以考虑进行代码生成工作了,代码生成是否就是按一下“Code Generation”按钮的工作呢?工程项目开发中,没那么简单,代码生成过程中,工程师要做的主要工作是数据管理工作,除此之外,还会有一些代码相关的配置,比如函数原型、比如代码文件等等。

数据管理主要是对Simulink/Stateflow模型中的两类数据进行管理,一是信号,一是参数。对应于C代码,我们可以简单的把信号对应到变量上,而参数,则是不通过程序运行而发生变化的,参数的变化,一般是通过人工调节完成的,也就是参数调节,参数调节的目的是为了选择合适的参数以得到最佳的性能。

数据管理的方式,使用的是数据对象进行数据管理,这里的“对象”二字,和我们经常听到的“面向对象编程”里面的“对象”意义相同。Simulink为用户事先定义好两个包,一个是Simulink Package,一个是mpt Package。以Simulink Package 为例,包里面有类,分别为Simulink.Signal和Simulink.Parameter两个类。用户可以通过这两个类定义相应的对象(Object),然后通过类提供的属性(Property)定义数据的属性。其实这两个类里面除了属性之外,还定义了方法(Method),一般情况下,我们管理数据,使用属性就够了。

当然,不管是Simulink Package还是mtp Package,都不能完全满足用户的所有要求,所以,很多时候,需要用户定义自己的Package。依然按照面向对象里面的一些概念,我们可以从Simulink Package或者mpt Package继承并创建自

己的包。所有我们关心的数据都通过数据对象的方式做了定义之后,接下来的工作,就是按下按钮,生成代码了。

因为前面预留的帖子不够多,所以,就继续在这个帖子里讨论一下自动生成的代码吧。

首先说一下大家很关心的效率问题,代码效率,我之前做过对比,比一般的工程师写的代码效率要高,当然,我相信对于那种C代码高手,一定可以写出效率更高的代码。不过我想强调的是,自动生成的代码,是可以用的,不要有任何心理障碍,毕竟,我们项目开发中的多数工程师也不是绝对的C语言高手。另外,关于效率,我最近也做过一次对比,就在这个帖子最开头提到的那个贴子里,虽然代码没有人去做编译,但从代码行数来看,和一个写了6年C代码的工程师的代码基本差不多。

再说说代码可读性的问题,很多人和我强调代码的可读性不如手写的好,我有条件的承认这一点。为什么是有条件的承认呢,我想说,如果你对模型做足够多的配置,生成的代码可读性基本上可以和手写的差不多。当然,我更想强调,在基于模型的开发过程中,我们是不读代码的(如果一定要读,那也是读那个.h 文件),我们有其他方式保证代码是正确的,无须读代码。

再有一个问题,就是代码的集成问题,很多人也比较关心自动生成的代码如何集成到底层代码或者如何与其他手写代码做集成的问题,我一般会问他,如果这个模块的代码是手写的,你会怎么集成?他当然知道手写代码该怎么集成,好,自动生成的代码也同样可以集成。做代码集成的时候,我们关心的就是那个.h

文件。

有关底层驱动的建模,我一直认为在产品化项目开发中,底层驱动是没有必要建模的。原因如下:

1)底层驱动在Simulink环境下不能仿真;

2)底层驱动建模需要熟悉另外一种脚本语言——TLC;

3)产品化项目的底层软件往往很大,有些项目的底层软件甚至大于应用层软件,如此大的软件转换成Simulink下的TLC实现,不容易操作。

当然,有人会说,一旦有了底层驱动模型,就可以非常方便的实现Simulink 模型到单片机hex文件的一键式实现,的确这样做貌似让整个开发过程的自动化程度得以提升,但是,不要忘记,你要开发出一个安全、可靠的底层模块库,会需要大量的时间投入,尤其在使用TLC设计的时候,TLC本身就是另外一种新的语言,同时这种语言所提供的调试环境也不尽如人意;相反,如果不使用这种一键式的模式,而是采用手工集成的方式实现自动生成的应用层代码与底层代码做集成,也是非常简单,非常轻松的事情。

总结一下,一键式的实现hex文件生成并不能明显提高开发效率,而开发出这样一个底层模块库,却需要花费大量的时间。

到MathWorks工作以来,经常被客户问到这样的问题:MATLAB的代码生成支持什么芯片?

支持什么芯片?MATLAB生成的是ANSI C代码,支持所有编译器,也就是支持所有芯片。当然,我说的是应用层代码的生成,不包括底层驱动代码。

我也知道很多人问这个问题的时候,心里面想着的是Target Support Package 这样一个工具包,这个包里面的确提供了一些MCU或者DSP的底层驱动模块,借助于这些模块,我们可以生成底层代码。不过,继续强调一下,在很多工程化

的项目里,这不是一个产品化的解决方案,这种方案更适合于做算法的快速验证。也正是因为这不是一个产品化的方案,所以这个产品的用户非常少,以至于MATLAB从2011a开始,不再单独销售这个模块,并不承诺以后会继续更新这个模块,这个模块连同IDE Link被打包到Embedded Coder产品中,只有你购买了Embedded Coder,你就可以使用这个模块了。

再说说In-the-Loop测试的问题吧。

我们经常听到的有MIL、SIL、PIL、HIL等,在基于模型设计的开发过程中,是否都要做这些In-the-Loop测试?

我认为所有的In-the-Loop都不是一定要做的,不过,我非常建议不要省略SIL环节。

1)MIL,模型在环测试,在Simulink环境里,除建立控制器模型之外,还需要建立被控对象模型,讲控制器和被控对象连接起来并形成闭环,让控制器去控制被控对象。

是否一定要做这个In-the-Loop呢?或者说,是否一定要有被控对象模型呢?其实不一定,这取决于模型验证的可能方式。在不少应用里,控制器模型的输出是开关量,工程师可以很方便的通过设定输入并给出期望输出,这样的情况,被控对象是没必要的,比如,汽车电子里面的车身控制,控制一个灯的开或者关,只需要知道输出是ON或者OFF即可,没必要去做一个灯泡的模型放到Simulink 里。

2)SIL,软件在环测试,软件在环测试,应该说是从模型在环测试引申过来的,区别只是把控制器的模型换成了由控制器模型生成的C代码编译成的

S-function,SIL的目的是为了验证生成的代码和模型在功能上是否一致,或者说验证生成的代码和模型在功能上是否等效。

验证等效性,是否一定需要被控对象模型?不必要,既然验证生成的代码和模型的一致性,那只需要给生成代码和用于代码生成的模型相同的输入,比较它们在相同的输入条件下,输出是否一致即可。

3)PIL,PIL有两个目的,一是为了等效性验证,二是为了测量模型生成的代码在目标处理器上的运行时间。有关运行时间的测量,如果你选择的处理器足够强大,或者你非常把握目标代码的运行不会超限,那么PIL的意义就要打折扣了。

4)HIL测试的目的是为了验证控制器的,HIL过程中,会把被控对象的模型生成C代码并编译成可执行的文件放到工控机上运行,以便工控机替代真是的被控对象,然后把控制器和工控机连接起来,实现闭环控制,从控制器的角度上看,就相当于工作到实际控制系统之中。HIL经常被用于以下几种情形:

a)被控对象非常昂贵,如果控制器不成熟会导致被控对象的损害;

b)被控对象失效会危及人身安全;

c)开发过程中,先开发出了控制器,而被控对象还没有开发出来。

概念数据模型设计讲解

、新建概念数据模型 1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。 2)完成概念数据模型的创建。以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。(以后再更详细说明).

3)选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties ”属性项,弹出如图所示对话框。在“General ”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在 “Notes ”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签,可以点击 按钮,这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1 )在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置 就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy 工具。如图所示

2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General ”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 、添加实体属性 1 )在上述窗口的“ Attribute ”选项标签上可以添加属性,如下图所示

迴扌 ftitity Propertr 已s - Entity 2 (Entity ?) 注意: 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中 Data Item 的Unique code 和Allow reuse 选项有关。 P 列表示该属性是否为主标识符 ;D 列表示该属性是否在图形窗口中显示 ;M 列表示该属性是否为强制的, 即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的,那么, 这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。 2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹岀属性对话框,如下图所示 General Attributes | Idenhfiers ] Notes 1 Rules 表示是否为主标识符 ami \ Code Data 7ype Donwiri M 建立标识符 b 尸单于…』 二、二如馨;二 __ 1 = …— 一追力 q“属性 描入属性 衣示该属性为融' 制不能为空值广 T 厂厂 厂厂*r r'匚厂 r 厂广亡看 rr 厂厂F 广厂厂厂厂厂「厂广厂厂 □K | 匚 anew A.PF.M | Help 袤示是否在图形窗口中 II H'+'lll-oRIIH- ?laii' + 'IIB'-'HII' 一上丄 J-:'- ■ :

试述数据模型的概念

试述数据模型的概念,数据模型的作用和数据模型的三个要素: 答案: 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义,包括三个方面: 1、概念数据模型(Conceptual Data Model):这是面向数据库用户的实现世界的数据模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的DBMS 无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。 2、逻辑数据模型(Logixal Data Model):这是用户从数据库所看到的数据模型,是具体的DBMS所支持的数据模型,如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向拥护,又要面向系统。 3、物理数据模型(Physical Data Model):这是描述数据在储存介质上的组织结构的数据模型,它不但与具体的DBMS有关,而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素: 一般而言,数据模型是严格定义的一组概念的集合,这些概念精确地描述了系统的静态特征(数据结构)、动态特征(数据操作)和完整性约束条件,这就是数据模型的三要素。 1。数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是对系统静态特征的描述,包括两个方面: (1)数据本身:类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 (2)数据之间的联系:数据之间是如何相互关联的,例如关系模型中的主码、外码联系等。 2 。数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合,主要指检索和更新(插入、删除、修改)两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(如优先级)以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特性的描述。 3 。数据完整性约束 数据完整性约束是一组完整性规则的集合,规定数据库状态及状态变化所应满足的条件,以保证数据的正确性、有效性和相容性。

有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解

有关基于模型的设计(MBD)一些概念和理解 先胡乱问几个大问题: 1.什么叫基于模型的设计? 2.为什么要基于模型的设计? 3.基于模型的设计过程中,需要做什么事情? 再问几个小问题: 1.模型验证是否必要? 2.模型验证有哪些工作可以做? 3.模型验证是否一定需要被控对象模型? 4.代码生成效率如何? 5.底层驱动是否要建模? 6.Embedded Coder(以前的RTW Embedded Coder)支持哪些芯片? https://www.360docs.net/doc/198988230.html,、SIL、PIL、HIL的目的和实现方式? 8.如何定点化? 9.如何做代码集成? 什么叫基于模型的设计? 这是一个很大的话题,因为本人能力所限,仅讨论使用Simulink模型开发嵌入式软件的设计过程。也就是说,我只能聊基于模型的嵌入式软件设计。 我的理解是,通过对算法建模进行软件设计的过程,都可以叫基于模型的设计。当然,如果仅限于算法建模,把Simulink/Stateflow当做Visio使用,而不去进行其他环节的工作,这样的基于模型设计是不完整的,可能对你的开发效率不会有很大的提升。 如果想通过基于模型的设计提升软件开发团队的开发效率,提高软件品质,我觉得至少有如下几点可以考虑: 1.算法建模 2.算法模型的验证 3.文档自动化 4.代码生成 5. 代码和模型的等效性验证 传统的开发过程中,我们有一个环节,需求捕获,也即,从系统需求分解出软件需求。在基于模型的设计过程中,我们同样可以通过分析系统需求,获得软件需求。当然,根据系统需求的详细程度,我们可以考虑是否要写专门的软件需求。 在基于模型的软件设计中,我们主要关心的是系统的功能需求,或者说可以通过软件实现的功能需求。如果这部分需求在系统需求文档里已经有非常清楚的定义,那么我们可以以系统需求文档作为依据建立模型。 当然,如果系统需求不是足够清楚,那我们有必要编写专门的软件需求文档。如果不考虑Simulink/Stateflow的应用上的问题,也就是说,如果我们都是熟练的Simulink/Stateflow用户,那么建模过程的主要工作是需求分析,通俗点讲,

概念(ER)模型与关系模型设计作业整理

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计(ER图) 问题:由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题: 学生参与社团的资格审查和会员登记;会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查,设计数据库的概念模型(E-R图),并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查: *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体:运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系: 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用(联系)发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性: 运动员:学号、性别、姓名 院系:名称、编号 项目:编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据,就应将其设为当前联系的属性。 个人参与:分组、成绩 团体参与:分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性,如有则将多余的删除。 1.8模型检验:上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系 运动员(学号、性别、姓名,院系.编号) 院系(编号、名称) 项目(编号、名称、时间、组别、场地)

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 (原创)

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。 物理数据模型的内容包括确定所有的表和列,定义外键用于确定表之间的关系,基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

概念ER模型与关系模型设计作业

概念E R模型与关系模型 设计作业 Revised by BLUE on the afternoon of December 12,2020.

2015-2016第二学期 数据库 工业工程2014 作业整理 概念设计ER图到关系模型简约做法 一、为学生考勤建立数据库-----概念模型设计(ER图) 问题:由班长为班级的每门课程建立考勤 **自行完成关系模型 二、学生社团活动问题: 学生参与社团的资格审查和会员登记;会员参与活动记录。 **自行完成关系模型 概念设计ER图到关系模型完整做法 根据业务调查,设计数据库的概念模型(E-R图),并将E-R图转换为关系图。 一、关于运动比赛 1.1业务调查: *记录运动员的姓名性别所属队 *记录项目、比赛时间和比赛场地 *成绩统计 1.2找出业务发生过程中相互作用的实体:运动员、院系、项目 1.3将实体之间的作用关系转化为联系: 运动员属于院系 运动员参与项目 院系参与(团体)项目 1.4找出实体之间的作用(联系)发生时的数量关系是1:1、或者1:n还是n:m 1.5按照业务发生时的意义选择每个实体的属性: 运动员:学号、性别、姓名 院系:名称、编号 项目:编号、名称、时间、组别、场地 1.6找出联系的属性。如果实体之间发生作用时产生了不属于两个实体中的任何一个的数据,就应将其设为当前联系的属性。 个人参与:分组、成绩 团体参与:分组、成绩 1.7检查有没有重复的属性,如有则将多余的删除。 1.8模型检验:上述ER图所表达 *记录运动员的姓名性别所属队——可以满足 *记录项目、比赛时间和比赛场地——可以满足 *成绩统计——可以满足 1.9将E-R模型转换为关系模型 *首先将实体转换为关系

概念数据模型设计讲解

一、新建概念数据模型 1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。 2)完成概念数据模型的创建。以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。(以后再更详细说明).

3)选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties”属性项,弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签,可以点击 按钮,这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1)在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy工具。如图所示

2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 息。. 三、添加实体属性 1)在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性,如下图所示。

注意: 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。 P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的,即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的,那么,这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。 2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹出属性对话框,如下图所示。

概念模型设计

渤海大学自动化办公聊天室系统 系统概念模型(E-R图) 张佳佳(10060140)渤海大学信息科学与技术学院

将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计。它是整个数据库设计的关键。概念结构是独立于计算机硬件结构、独立于支持数据库的DBMS。概念结构设计的方法有: 1)自顶向下:首先定义全局概念结构的框架,然后逐步细化。 2)自底向上:首先定义各局部应用的概念结构,然后将它们集成起来,得到全局概念结构。 3)逐步扩张:首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩充。 4)混合策略:即将自顶向下和自底向上相结合,用自顶向下策略设计一个全局概念结构的框架,以它为骨架集成由自底向上策略中设计的各局部概念结构。 在对本系统数据库的具体设计过程中,所采用的是自底向上的设计方法,即自顶向下地进行需求分析,得到每一集体的应用需求,然后反过来根据每一子需求,采用自底向上法分步设计每一局部E-R模型,综合各局部E-R模型,逐层向上回到顶端,最终产生全局E-R模型。 1.局部概念模型设计 根据需求分析得出,在登录系统中有一下实体。 用户(教师、学生、管理员) E—R图如下所示: 用户(user)E-R图 头像 姓名 账号 电子邮件 密码性别 用户 个人介绍状态 籍贯

教师E-R图:学生E-R图: 用户user 教师学生系统管 理员 学生 学号 姓名 性别 入学年 入学 年份 学院 专业 教师 姓名 性别 学院 教工 号 教龄 密码 密码

系统管理员E-R图: 2.用户信息表中有以下实体(学院专业) 学院E-R图系统管理员 账号密码 学院 学院ID 学院名称

数据模型设计要点

数据模型设计要点

目录 1.数据模型设计的输入4 2.数据模型设计必须的几个阶段4 2.1.概念数据模型设计(Conceptual Data Model) (5) 2.2.逻辑数据模型设计(Logical Data Model) (6) 2.2.1.设计范式要求 7 2.2.1.1.第一范式 7 2.2.1.2.第二范式 7 2.2.1. 3.第三范式 8 2.2.1.4.逆第三范式 9 2.2.2.其他要求 10 2.2.2.1.数据类型定义 10 2.2.2.2.实体名称定义 10 2.2.2. 3.主键定义 10 2.2.2.4.实体关系定义 10 2.2.2.5.数据量估算 11 2.2.2.6.索引定义 11 2.3.物理数据模型(Physical Data Model) (12) 2.3.1.物理库设计 12 2.3.1.1.数据库Server设计 12 2.3.1.2.表空间设计 12 2.3.1.3.用户及权限设计 13 2.3.2.物理表设计 13

2.3.2.1.数据类型设计 13 2.3.2.2.存储设计 13 2.3.2.3.主外键设计 13 2.3.2.4.索引设计 14 2.3.2.5.生成建表语句 14 3.数据模型设计相关工具软件14 4.数据模型设计的产出及规格要求14 4.1.概念数据模型设计阶段 (14) 4.2.逻辑数据模型设计阶段 (15) 4.3.物理数据模型设计阶段 (15)

1.数据模型设计的输入 传统的瀑布型的开发模型下,其特点是需求驱动。相应的,数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出,包括需求规格说明书(需求分析说明书)、数据字典。 分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确,所以适合用螺旋式开发模型,逐步迭代。但由于分析型应用是数据驱动,所以数据模型的设计要求更高,需要根据业务和数据的实际情况,进行快速全面分析,并有充分的管理思维,才能设计出比较理想的数据模型。其输入就不仅限于传统的瀑布开发模型下的需求规格说明书和数据字典,而是要从业务层面分析各个现有业务实体,以管理思维的角度,进行必要的抽象、归纳和挖掘,结合未来管理需要,明确潜在业务实体,以及各业务实体之间的关系,最终予以设计实现。 2.数据模型设计必须的几个阶段 无论是瀑布模型还是螺旋模型,数据模型的设计都必须经历概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计三个阶段。 其中,概念数据模型设计的主要工作是提取概念实体并分析其关系,这是最关键的工作,直接影响后续工作的质量;逻辑数据模型设计的主要工作是设计各逻辑实体的属性、主键、索引以及各实体之间的关系,此部分与物理数据库无关;物理数据模型设计的主要工作是结合具体的物理数据库平台进行存储设计。 这三个阶段并不是完全单向的,而是可以反向调整。假设后面的阶段发现有问题,可以转到上一阶段进行必要的修改后继续进行。但一定不能不管前一阶段的结果,放任自流地进行后面阶段的工作。 2.1.概念数据模型设计(Conceptual Data Model) 本阶段的任务是对业务领域的各概念实体进行归纳和总结的过程。该过程以分析概念实体以及它们之间的关系为目标,而不是以细化概念实体的各项属性为目标。 该阶段工作非常重要,是进行其他阶段工作的基础。

数据仓库模型的设计.doc

2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是,在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合,所以数据仓库的概念模型设计,首先要对原有数据库系统加以分析理解,看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等,然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面,通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式,可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面,数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的,它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计,因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库,我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求,但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些?

. 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样,我们可以划定一个当前的大致的系统边界,集中精力进行最需要的部分的开发。因而,从某种意义上讲,界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析,因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2,确定主要的主题域 在这一步中,要确定系统所包含的主题域,然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述,描述的内容包括: . 主题域的公共码键; . 主题域之间的联系: . 充分代表主题的属性组。 2.5.2逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。在这一步里进行的工作主要有: . 分析主题域,确定当前要装载的主题; . 确定粒度层次划分; . 确定数据分割策略; . 关系模式定义; . 记录系统定义 逻辑模型设计的成果是,对每个当前要装载的主题的逻辑实现进行定义,并将相关内容记录在数据仓库的元数据中,包括: . 适当的粒度划分;

概念模型设计

1、概念模型设计(E-R图) E-R图也称实体-联系图,提供了标识实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。E-R图的基本类型:实体(矩形)属性(椭圆)联系(菱形,无向线段)(一对一联系1:1,一对多联系1:N,多对多联系N:N) 例:再简单的教务管理系统中,有如下语义约束: 一个学生可选修多门课程,一门课程可被多个学生选修,因此学生和课程之间是多对多的联系;一个老师课讲授多门课程,一门课程可以由多个教师讲授,因此教师和课程之间也是多对多的联系;一个系可有多个教师,一个教师只能属于一个系,因此系和教师之间是一对多的联系,同样系和学生之间也是一对多的联系。 2、信息与数据 数据是人们用来反映客观世界而记录下来的可以鉴别的物理符号,或者说数据是用各种可以鉴别的物理符号记录下来的客观事实。数据的含义包括两个方面:客观性(数据对客观事实的描述,它反映了某一客观事实的属性,这种属性是通过属性名和属性值同时来表达的,缺一不可)可鉴别性(是数据对客观事实的记录,这种记录是通过一些特定的符号来表现的,常用的特定符号包括:声、光、电、数字、文字、字母、图形、图表和图像等)信息是经过加工后的数据,它对接收者有用,对决策或行为有现实或潜在价值。信息与数据可以看做原材料和成品的关系:相对/绝对,主观/客观,抽象/具体 3、Business processes:(workflows of material,information,knowledge)(sets of activities,steps)(may be tied to functional area or be cross-functional)Businesses:can be seen as collection of business processes Business processes may be assets or liabilities 4、信息与决策:信息是管理的基础,管理的决策理论学派认为:管理就是决策,而决策过程就是收集、处理和使用信息的过程。 决策分类: 决策类型决策方法 传统方法现代方法 MIS包括各种管理方法结构化决策习惯;标准作业过程;适 当的组织机构 非结构化决策判断力、直觉;经验规则;DSS;ESS;人机对话运行 线索 5、企业系统规划法: IBM公司70年代剔除的一种系统规划方法,适用于信息系统规划,该方法的四个关键步骤:定义管理目标,定义管理功能性,定义数据分类,定义信息结构6、supply chain management(SCM) systems (manage firm’s relationships with suppliers)(share information about:orders,production,inventory levels,delivery of

概念模型和数据模型 课堂练习和习题

概念模型和数据模型课堂练习和习题 一、单项选择题 1. 数据模型一般来说是由三个部分组成(即三要素),其中不包括C A.完整性规则 B.数据结构 C.恢复 D.数据操作 2. 按照数据模型分类,数据库系统可以分为三种类型: A. 大型、中型和小型 B. 西文、中文和兼容 C. 层次、网状和关系 D. 数据、图形和多媒体 3. 在关系数据库中,要求基本关系中所有的主属性上不能有空值,其遵守的约束规则是( ) . A.参照完整性规则 B. 用户定义完整性规则 C.实体完整性规则 D. 域完整性规则 4. 在( )中一个结点可以有多个双亲,节点之间可以有多种联系. A.网状模型 B. 关系模型 C.层次模型 D. 以上都有 5.用二维表结构表示实体以及实体间联系的数据模型称为() A.网状模型 B. 层次模型C.关系模型 D. 面向对象模型6.层次模型的特点是( ) A.只有一个叶结点 B.只有两个叶结点 C.只有一个根结点 D.至少有一个根结点7.在一个用于表示两个实体间联系的关系中,用来表示实体间联系的是该关系中的( ) A.关键字 B.任何多个属性集 C.外部关键字 D.任何一个属性 8.E-R图是( ) A.表示实体及其联系的概念模型 B. 程序流程图 C.数据流图 D. 数据模型图 9.在下面给出的内容中,不属于DBA职责的是( ) A.定义概念模式 B.修改模式结构 C.编写应用程序 D.编写完整性规则 10.学校中有多个系和多名学生,每个学生只能属于一个系,一个系可以有多名学生,从学生到系的联系类型是( ) A.多对多 B.一对一 C.多对一 D.一对多 11.描述数据库中全体数据的逻辑结构和特征是() A.内模式 B. 模式 C. 外模式 D. 存储模式 12.下列关于数据库三级模式结构的说法中,哪一个是不正确的?() A.数据库三级模式结构由内模式、模式和外模式组成 B.DBMS在数据库三级模式之间提供外模式/模式映象和模式/内模式映像 C.外模式/模式映象实现数据的逻辑独立性 D.一个数据库可以有多个模式 13.数据库系统的体系结构是() A.两级模式结构和一级映象 B.三级模式结构和一级映象 C.三级模式结构和两级映象 D.三级模式结构和三级映象 14.概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类最著名的模型是( ) . A.层次模型 B. 关系模型 C. 网状模型 D. 实体-联系模型 15.关系数据模型是目前最重要的一种数据模型,它的三个要素分别为( ).

概念模型设计(E-R图)

用户信息实体E—R图 试题类型实体E—R图

系统参数实体E—R图 学生成绩实体E-R图

学生考试试卷实体E—R图 试题库实体E-R图 用access建立一个数据库文件,用来存储试题及用户的验证信息。当管理员登陆时,首先提示要输入验证信息,当输入用户信息后,通过 sql 语言查询administrator表,判断此管理员是否合法,如果不合法,则显示提示信息,否则,进入考试系统。管理员进入后

可通过程序对test 表内容进行添加,查询和删除。学生登录,则需要学生的姓名和学号通过查询employee表,如果用户合法,由服务器抽取试题并显示到考生屏幕上,否则学生无法登录考试。试题的抽取又需要通过subject表,抽取题库中的某一科所对应的题,当考生做完题并递交后,由系统自动评分,显示成绩并将学生姓名和成绩存入user 表。 在本系统中,数据库的建立是用 ACCESS 实现的。其中包括四个表:administrator、employee、test、user和subject。 administrator表存储管理员信息, employee表存储用户信息,test表存储单科考试内容,这里的test表用来存储客观题,还可建立test1表用来存储主观题,user 表存储用户成绩, subject表存储课程名,这样的话,本系统可以实现对任何科目的考试,先通过subject表选择科目,通过字段filename确定对应的test 表,再通过test 表提取对应科目的题库。在这里test 表包含多个表,它们的字段相同,具体题目不同,每一门课程的试题对应一张表。 administrator表结构如下: employee表结构如下: test表结构如下:

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。

[设计]概念模型设计

[设计]概念模型设计 1、 概念模型设计(E-R图) E-R图也称实体-联系图,提供了标识实体类型、属性和联系的方法,用来描述 现实世界的概念模型。E-R图的基本类型:实体(矩形)属性(椭圆)联系(菱形,无向线段)(一对一联系1:1,一对多联系1:N,多对多联系N:N)例:再简单的教务管理系统中,有如下语义约束:一个学生可选修多门课程,一门课程可被多个学生选修,因此学生和课程之间是多对多的联系;一个老师课讲授多门课程,一门课程可以由多个教师讲授,因此教师和课程之间也是多对多的联系;一个系可有多个教师,一个教师只能属于一个系,因此系和教师之间是一对多的联系,同样系和学生之间也是一对多的联系。 2、信息与数据 数据是人们用来反映客观世界而记录下来的可以鉴别的物理符号,或者说数据 是用各种可以鉴别的物理符号记录下来的客观事实。数据的含义包括两个方面:客观性(数据对客观事实的描述,它反映了某一客观事实的属性,这种属性是通过属性名和属性值同时来表达的,缺一不可)可鉴别性(是数据对客观事实的记录,这种记录是通过一些特定的符号来表现的,常用的特定符号包括:声、光、电、数字、

文字、字母、图形、图表和图像等)信息是经过加工后的数据,它对接收者有用, 对决策或行为有现实或潜在价值。信息与数据可以看做原材料和成品的关系: 相对/绝对,主观/ 客观,抽象/ 具体 3 、Business processes:(workflows of material,information,knowledge)(sets of activities,steps)(may be tied to functional area or be cross-functional) Businesses:can be seen as collection of business processes Business processes may be assets or liabilities 4、信息与决策: 信息是管理的基础,管理的决策理论学派认为: 管理就是决策,而决策过程就是收集、处理和使用信息的过程。决策分类: 决策类型决策方法 传统方法现代方法 结构化决策习惯;标准作业过程;适MIS包括各种管理方法 当的组织机构 非结构化决策判断力、直觉;经验规则; DS S ; ES S ;人机对话运行 线索 5 、企业系统规划法: IBM公司70年代剔除的一种系统规划方法,适用于信息系统规划,该方法的四 个关键步骤: 定义管理目标,定义管理功能性,定义数据分类,定义信息结构 6、supply chain management(SCM) systems ( manage firm 's relationships with suppliers)(share information about:orders,production,inventory levels,delivery of products and services)(goal:right amount of products to destination with least amount of time and lowest cost) 7、Knowledge management systems(KMS)

数据库模型的概念、作用和三要素

数据库模型的概念、作用和三要素 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中,表示实体类型及实习类型间联系的模型成为“数据模型”。数据模型是数据库管理的教学形式框架,是用来描述一组数据的概念和定义的,包括三个方面: 1. 概念数据模型(Conceptual Model):这是面向数据库用户的实现世界的数据模型,主要用来描述世界的概念化结构,它使数据库的设计人员在设计的初始阶段,摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题,集中精力分析数据以及数据之间的联系等,与具体的DBMS无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型,才能在DBMS中实现。 2. 逻辑数据模型(Logical Data Model):这是用户从数据库看到的数据模型,是具体的DBMS 所支持的数据模型,如网状数据模型、层次数据模型等等。此模型既要面向用户,又要面向系统。 3. 物理数据模型(Physical Data Model):这是描述数据在存储介质上的组织结构的数据模型它不但与具体的DBMS有关,而且还和操作系统以及硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性,大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成,而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。 数据模型的三要素: 一般而言,数据模型是一组严格定义的概念的集合。这些概念精确地描述了系统的静态特征(数据结构)、动态特征(数据操作)和完整性约束条件,这就是数据模型的三要素。 1. 数据结构 数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成部分,数据结构指对象和对象间联系的表达和实现,是系统静态特征的描述,包括两个方面: (1)数据本身:类型、内容、性质。例如关系模型中的域、属性、关系等。 (2)数据之间的联系:数据之间是如何相互联系的,例如关系模型中的主码、外码等联系。 2. 数据操作 对数据库中对象的实例允许执行的操作集合,主要指检索和更新(插入、删除、修改)两类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则(如优先级)以及实现操作的语言。数据操作是对系统动态特征的描述。 3. 完整性约束条件 数据完整性约束是一组完整性规则的集合,规定数据库状态及状态变化所应满足的条件,以保证数据的正确性、有效性和相容性。

建筑模型设计理念

家是我们心灵的归宿,是我们生活的支柱。在每个人心中都有一个家,一个完美的家。也正因为内心体验着完美,使每个人都因为心中的那份完美而勤劳的奔波。家是什么?在美国落杉矶,有一个醉汉躺在街头,朋友把他扶起来,一看是当地的富翁。当朋友说要送他回家时,富翁说:"家?我没有家。"朋友指着不远处的别墅问:"那是什么?"富翁说:"那是我的屋子而已"。在我们这个世界,许多人都认为,家是一间房子或一个庭院。然而,当你或你的亲人一旦从那里搬走,一旦那里失去了温馨和亲情,你还认为那儿是家吗?对名人来说,那里是故居;对一般老百姓来说,只能说曾在那里住过,那里已不在是家了。所以温馨的家才是我们幸福的来源,我们需要家,但是更需要的是一个温馨的家。因此我们模型名字为温馨满屋。 二、制作目的 通过本次制作建筑模型,充分的带动同学的创造力和思维想象能力,运用自己的专业知识来更好的表达自己心目中向往的温馨屋子,体会不同的交流心得与合作。 三、设计思想 与大部分实用性的屋子不同,本模型主要突出屋子的温馨简单的感觉,让人在宁静中回归自然,体会自然与家和谐的温馨,紧紧扣住温馨的主题,把握绿的色彩,整体呈现一种轻松休闲的感觉。 四、制作原则 1功能性原则:体现专业特色,教学功能。 2安全性原则:使用无毒材料。 3经济性原则:使用乡土植物材料及常见板材。 五、总体布局 温馨满屋,让你体会简单的生活。模型整体以一栋欧式亭子与一栋彩色小屋为主,屋子四周加以绿化修饰,用白色竹栏围成四方形组成庭院,在竹栏门口旁摆设一个美国式家门的邮箱,让人体会出小屋温馨可巧的一面。尽量体验出模型的层次感。 1屋子——雅馨屋 彩色小屋通过墙体的色彩配合突出家的缤纷,结合现代风格的屋顶绿化,既有传统的风韵,又不失现代的时尚,整个布局传统与现代结合,既有田间风情u,又是一个舒适温馨的休息之所,给人以温馨,时尚,典雅的感觉,故命名为雅馨屋 2花亭空透——随想亭 亭是庭院最简单又随处可见的建筑物,它具有点景和观景的双重功能,而且通过其特殊的形象,可以体现以圆法天,以方象地,纳宇宙于芥粒的哲理。此处

概念模型、逻辑模型、物理模型区别(HZQ)

数据库设计 概念模型、逻辑模型、物理模型区别 侯在钱 目录 1.模型种类 (2) 1.1.概念模型 (2) 1.2.逻辑模型 (3) 1.3.物理模型 (3) 1.4.模型区别 (3) 1.4.1.对象转换 (4) 1.4.2.其它对比 (4) 2.常用工具 (5) 2.1.ERWIN (5) 2.1.1.逻辑模型 (5) 2.1.2.物理模型 (5) 2.1.3.常用操作 (6) 2.2.PowerDesigner (8) 2.2.1.概念模型 (8) 2.2.2.逻辑模型 (9) 2.2.3.物理模型 (9) 2.2.4.常用操作 (10)

1.模型种类 一般在建立数据库模型时,会涉及到几种模型种类:概念模型、逻辑模型、物理模型。数据库设计中概念模型和逻辑模型区别比较模糊,所以在数据库设计工具ERWIN中只提供了逻辑模型和物理模型,而在PowerDesigner早期版本中也只提供了概念模型和物理模型两种模型,只是在PowerDesigner15版本中提供了三种模型:概念模型、逻辑模型、物理模型。 1.1.概念模型 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述,不是对软件设计的描述。 表示概念模型最常用的是"实体-关系"图。 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。在E-R图中,使用了下面几种基本的图形符号。 实体,矩形 E/R图三要素属性,椭圆形 关系,菱形

关系:一对一关系,一对多关系,多对多关系。 1.2.逻辑模型 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。 1.3.物理模型 物理模型是对真实数据库的描述。数据库中的一些对象如下:表,视图,字段,数据类型、长度、主键、外键、索引、是否可为空,默认值。 概念模型到物理模型的转换即是把概念模型中的对象转换成物理模型的对象。 1.4.模型区别

设计概念模型设计

[设计]概念模型设计 1、 概念模型设计(E-R图) E-R图也称实体-联系图,提供了标识实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。E-R图的基本类型:实体(矩形) 属性(椭圆) 联系(菱形,无向线段)(一对一联系1:1,一对多联系1:N,多对多联系N:N) 例:再简单的教务管理系统中,有如下语义约束: 一个学生可选修多门课程,一门课程可被多个学生选修,因此学生和课程之间是多对多的联系;一个老师课讲授多门课程,一门课程可以由多个教师讲授,因此教师和课程之间也是多对多的联系;一个系可有多个教师,一个教师只能属于一个系,因此系和教师之间是一对多的联系,同样系和学生之间也是一对多的联系。 2、信息与数据 数据是人们用来反映客观世界而记录下来的可以鉴别的物理符号,或者说数据是用各种可以鉴别的物理符号记录下来的客观事实。数据的含义包括两个方面:客观性(数据对客观事实的描述,它反映了某一客观事实的属性,这种属性是通过属性名和属性值同时来表达的,缺一不可)可鉴别性(是数据对客观事实的记录,这种记录是通过一些特定的符号来表现的,常用的特定符号包括:声、光、电、数字、文字、字母、图形、图表和图像等)信息是经过加工后的数据,它对接收者有用,

对决策或行为有现实或潜在价值。信息与数据可以看做原材料和成品的关系:相对/绝对,主观/客观,抽象/具体 3、Business processes:(workflows of material,information,knowledge)(sets of activities,steps)(may be tied to functional area or be cross-functional) Businesses:can be seen as collection of business processes Business processes may be assets or liabilities 4、信息与决策:信息是管理的基础,管理的决策理论学派认为:管理就是决 策,而决策过程就是收集、处理和使用信息的过程。决策分类: 决策类型决策方法 传统方法现代方法 结构化决策习惯;标准作业过程;适MIS包括各种管理方法 当的组织机构 非结构化决策判断力、直觉;经验规则; DSS;ESS;人机对话运行 线索 5、企业系统规划法: IBM公司70年代剔除的一种系统规划方法,适用于信息系统规划,该方法的四个关键步骤:定义管理目标,定义管理功能性,定义数据分类,定义信息结构 6、supply chain management(SCM) systems (manage firm’s relationships with suppliers)(share information about:orders,production,inventory levels,delivery of products and services)(goal:right amount of products to destination with least amount of time and lowest cost) 7、Knowledge management systems(KMS)

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