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任务一 需求分析

一、需求分析是什么​

需求分析就是：

  • 数据需求分析：“系统要存储和使用哪些数据？这些数据是什么样的？”即：数据库设计的依据。
  • 功能需求分析：“用户需要用这些数据做什么？”？” 即：数据库的行为。
  • 性能需求分析：“系统需要多快？能服务多少人？” 即：即非功能性的质量指标。
  • 其他需求分析：“有什么特殊限制和要求？海量数据？确保足够安全？“。即：数据库系统存储需求和安全性需求

在数据库设计中，需求分析的本质就是「搞清楚用户到底需要什么」，是数据库设计的基础环节，为后续的概念设计、逻辑设计、物理设计提供精准的依据，不会偏离方向。

二、如何进行需求分析​

1.数据需求分析​

目标：明确系统需要存储和管理哪些数据。

分析方法：

  1. 找出核心实体

    • 找出业务中的关键“名词”确定实体。比如：学生、课程、班级、教师等；
    • 方法：分析业务流程文档，标记所有重要事物

  2. 定义实体属性

    • 对每个实体，列出所有需要记录的信息项
    • 示例：学生实体 → 学号、姓名、性别;课程实体 → 课程号、课程名、课时等；

  3. 梳理实体关系

    • 分析实体如何关联
    • 方法：询问业务规则
      • “学生和班主任之间的关联”（1对多）
      • “学生和课程的「选课」关联”（多对多）

  4. 确定数据约束

    • 哪些字段必须填？（非空约束）
    • 哪些字段值必须唯一？（唯一约束）
    • 数据格式要求？（电话必须是11位）

产出物：数据流图(DFD) + 数据字典

2.功能需求分析​

目标：明确用户需要对数据做什么操作。

分析方法：

  1. 找出业务用例

    • 列出用户要完成的主要任务
    • 查询操作：比如查询某个学生的所有成绩、统计某门课程的选课人数；
    • 增删改操作：比如添加新学生、删除过期课程、修改成绩；
    • 统计分析操作：比如按班级统计平均分、按学期生成成绩报表。

  2. 分析每个用例的数据操作

    • 对每个用例，分解为具体的CRUD操作：
      • 客户下单 = 创建订单（C）、扣减库存（U）、记录日志（C）
      • 查询订单 = 读取订单信息（R）

  3. 定义操作规则

    • 业务逻辑是什么？
    • 示例：只有“已支付”的订单才能发货；VIP客户享受9折优惠

  4. 明确权限控制

    • 谁可以执行什么操作？
    • 示例：普通员工只能查看本部门数据，经理可查看全公司

产出物：用例图 + 操作流程说明 + 权限矩阵

3.性能需求分析​

目标：明确用户对数据库有什么性能要求。

分析方法：

  1. 量化访问频率

    • 有多少用户？并发访问量？
    • 每天/每秒钟有多少次查询、更新操作？
    • 示例：预计1000个并发用户，每秒500次查询

  2. 确定响应时间要求

    • 关键操作必须在多长时间内完成？
    • 示例：商品搜索<2秒，生成月度报表<10分钟

  3. 分析数据规模

    • 初始数据量多大？
    • 每月/每年增长多少？
    • 示例：初始10万产品记录，每月新增1万

  4. 评估可用性要求

    • 系统需要多可靠？
    • 允许的宕机时间？
    • 示例：要求99.9%可用性（年宕机<8.8小时）

产出物：性能指标清单 + 容量规划表

4.其他需求分析​

目标：考虑数据安全、存储、合规等非功能性需求。

分析方法：

  1. 安全性需求

    • 哪些是敏感数据？（密码、身份证号）
    • 如何保护？加密存储？访问日志？
    • 示例：密码必须加密存储，登录失败3次锁定账户

  2. 存储需求

    • 数据保存多久？
    • 历史数据如何归档？
    • 示例：订单数据保留5年，3年以上数据移到归档库

  3. 合规需求

    • 是否受法规约束？（个人信息保护法）
    • 审计要求？
    • 示例：用户有权删除个人信息，需保留操作日志6个月

  4. 扩展性需求

    • 未来可能增加哪些功能？
    • 数据模型如何适应变化？
    • 示例：未来可能增加“会员等级”体系，需预留扩展字段

产出物：安全策略文档 + 合规检查表 + 扩展性设计说明

三、需求分析的主要步骤​

  1. 收集需求 通过访谈用户、发放问卷、观察业务流程、分析现有系统等方式，收集原始需求。 比如：和班主任沟通，了解需要存储哪些学生信息；和任课老师沟通，了解需要哪些成绩统计功能。

  2. 分析整理需求 对收集到的需求进行去重、分类、优先级排序，消除矛盾和模糊的描述，形成清晰的需求列表。 比如：将「学生信息」整理为学号、姓名、性别、专业等明确字段；将「成绩查询」整理为“按学生查询”“按课程查询”等具体场景。

  3. 验证需求 和用户确认整理后的需求，确保没有遗漏或误解，形成最终的需求共识。 比如：和用户核对“是否需要存储学生的联系方式”“是否需要支持批量导入成绩”等细节。

  4. 输出需求文档 生成正式的需求规格说明书，核心工具包括：

    • 数据流图（DFD）：用图形展示数据在系统中的流动和处理过程（比如学生信息如何录入、成绩如何生成报表）；
    • 数据字典（DD）：详细定义每个数据项的含义、类型、长度、约束等（比如“学号”是字符串类型，长度为8，唯一标识学生）。

四、需求分析的工具​

需求分析阶段的核心工具是数据流图（DFD）和数据字典，二者配合完成需求的可视化与规范化描述：

  1. 数据流图（DFD）
    • 作用：清晰表达数据与处理过程之间的流转关系。
    • 基本元素：外部实体（系统外的交互对象）、处理（数据加工环节）、数据流（数据的传输路径）、数据存储（数据的停留/保存位置）。
    • 示例：学生选课系统数据流图，展示了学生、教师等实体与选课、成绩登记等处理过程的数据交互。

数据流图

数据流图

  1. 数据字典
    • 作用：是各类数据描述的集合，是需求分析的核心成果之一，为后续设计提供数据的规范定义。
    • 核心组成：
      • 数据项：不可再分的最小数据单位，描述包含名称、含义、类型、长度、取值范围等，用于定义数据完整性约束。
      • 数据结构：反映数据间的组合关系，由数据项或其他数据结构嵌套组成。
      • 数据流：数据结构在系统内的传输路径，描述其来源、去向、组成及流量（平均/高峰期）。
      • 数据存储：数据的停留/保存位置，描述输入输出数据流、数据量、存取频度与方式。
      • 处理过程：对数据加工逻辑的说明性描述，包含输入输出数据流、功能说明、处理频度等。

五、案例：需求分析​

在学生课程成绩的需求分析阶段，我们会明确：

  • 数据需求：需要存储学生（学号、姓名、性别、专业、班级）、课程（课程号、课程名、课时）、成绩（学号、课程号、分数）、班级（班级名、班主任）；
  • 处理需求：支持学生查询自己的成绩、教师录入/修改成绩、管理员统计班级平均分；
  • 安全需求：学生只能看自己的成绩，教师只能修改自己授课课程的成绩。