数据元语义描述的变更管理

论文摘要

逻辑数据模型是软件开发的基础和关键。随着时间的推移,业务发展的不断变化,用户需求变了需要调整计划或者设计,逻辑模型需要及时的更新,来适应新的需求与变化。因此,为了进一步提高模型的性能,而且不改变模型的结构。本文提出了数据元语义描述的变更管理研究,即修改完善逻辑模型中的数据元语义描述,优化逻辑模型。本文研究了数据元语义描述以及数据模型优化的相关理论和技术,对现有模式演化方法进行分析比较,提出了数据元语义描述变更的方法：采用类EXPRESS语言来描述修改规则,对数据元的语义约束进行调整和完善。本文的主要研究内容如下：(1)模型优化指标的研究。通过对逻辑模型结构特征,及其形成规律的的分析研究,将模型看成一个复杂网络模型,提出优化指标原理,通过量化的统计与分析,给出了明确的优化指标,并给出指标计算方法。(2)数据元语义描述的变更方法。根据优化指标和扩展规则,完善数据元语义描述。(3)数据元的变更管理。为了跟逻辑模型保持一致性,数据字典,视图等必须及时更新。并研究了自动绘制ER图的方法,这样可以更方便的理解、分析模型。综合本文的研究,阐述了优化扩展的实现情况,包括应用的关键技术和变更管理的实现。通过实验数据验证了本文提出的方法的可行性和有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 数据元及其语义描述研究现状
• 1.2.2 逻辑数据模型优化研究现状
• 1.3 研究任务
• 1.3.1 研究目标
• 1.3.2 研究任务
• 1.3.3 论文的结构
• 1.4 本章小结
• 第二章 基于数据元语义描述的变更原理
• 2.1 相关概念的定义
• 2.2 可视化的数据元语义描述
• 2.3 本文的数据模型
• 2.3.1 模型中相关概念术语
• 2.3.2 逻辑数据模型特点
• 2.3.3 模型应用实例
• 2.4 数据元语义描述变更的总体框架设计
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于数据元语义描述的变更
• 3.1 模型优化指标的研究
• 3.1.1 基于语义的模型优化指标基本原理
• 3.1.2 优化指标分析的方法
• 3.2 模型扩展的原则
• 3.3 模型的扩展
• 3.3.1 逻辑模型分类关系表示
• 3.3.2 实体间关系的建立
• 3.3.3 模型扩展的实现
• 3.4 数据元与逻辑模型的关系
• 3.5 本章小结
• 第四章 数据元的变更管理
• 4.1 数据字典的更新
• 4.1.1 数据字典的规范原理
• 4.1.2 数据字典的设计
• 4.1.3 更新数据字典
• 4.2 数据元语义描述的变更
• 4.3 应用视图管理
• 4.3.1 视图数据字典
• 4.3.2 更新视图
• 4.4 模型界面管理
• 4.5 本章小结
• 第五章 模型质量评估
• 5.1 质量评估的必要性
• 5.2 模型评估指标
• 5.3 评估方法
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 论文摘要