软考系统架构师考试重点精要44页

软件架构设计的思想与模式考试重点

软件架构师的职责：

1．技术负责，解决方案的提供者

2．与项目经理合作，制定计划，决定成员，组织团队

3．保证项目按几乎和走向完成

现代软件开发管理原理

1．把过程监理在架构优先的基础之上

2．建立一个能尽早面对风险的迭代式生命周期过程

3．设计方法向强调基于构件的开发转变

4．建立一个变更管理环境

5．通过支持双向工程的工具增强变更的自由度

6．用严格的、基于模型的符号标记系统

7．为过程配备工具进行客观的质量控制以及进展评估

8．使用基于演示的方法评估中间制品

9．计划在大量的使用场景中使用细节的进化等级进行中间发布

10．建立一个经济是哪个具有伸缩性的可配置的过程

数据库系统

数据仓库与传统数据的区别

数据仓库分为：数据集市、企业仓库和虚拟仓库

数据仓库主要包含了数据源、数据准备区、数据仓库数据库、数据集市/知识挖掘库已经各种管理工具和应用工具

数据仓库的参考架构：

1．数据仓库基本功能层：包括了数据源、数据准备区、数据仓库结构、数据集市或知识挖掘库，已经存取和使用部分。其基本功能是从数据源抽取数据，对所抽取的数据进行筛选、清理，将处理过的数据导入或者说加载到数据仓库中，根据用户的需求设立数据集市，完成数据仓库的复杂查询、决策分析和知识的挖掘等。

2．数据仓库管理层：由数据仓库的数据管理和数据仓库的元数据管理组成。数据仓库的管理层包含了数据抽取、新数据需求与查询管理，数据加载、存储、刷新和更新系统，安全性与用户授权管理系统以及数据归档、恢复和净化系统4个部分。

3．数据仓库环境支持层：包括了数据仓库数据传输层和数据仓库基础层组成。

数据挖掘：长期对数据库技术进行研究和开发的结果。

数据挖掘的特征：没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应该具有先知、有效和可实用三个特征。

数据挖掘的功能：

1．自动预测趋势和行为：数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性的信息，以往需要大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。

2．关联分析：关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。关联分为：简单关联，时序关联和因果关联。

3．聚类：数据库中的记录可划分为一系列的有意义的子集。

4．概念描述：

5．偏差检测：偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

数据挖掘常用的技术：

1．决策树：

2．神经网络

3．遗传算法

4．关联规则挖掘算法

数据挖掘分析方法：

1．关联分析

2．序列分析

3．分类分析

4．聚类分析

5．预测

6．时间序列分析

数据挖掘的流程：

1．问题定义：要想充分发挥数据挖掘的价值，必须对目标要有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么

2．建立数据挖掘库：把要挖掘的数据都收集到一个数据库中，而不是采用原有的数据库或数据仓库。因为大部分情况下需要修改要万巨额的数据，而且还会遇到采用外部数据的情况。另外还需要对数据进行各种纷繁复杂的统计分析，而数据仓库可能不支持这些数据结构。

3．分析数据：通常所进行的对数据深入调查的过程。

4．调整数据

5．模型化

6．评价与解释

数据库建模

使用数据模型比使用过程模型的优越性：

1．数据模型有助于分析员快速地确定业务词汇（比过程模型确定的更全面）

2．数据模型几乎总是比过程模型构造的快

3．一个完整的数据模型可以记录在一页纸上，而过程模型要十几页纸

4．过程模型经常使人容易陷入不必要的细节中

5．现有系统和建议系统的数据模型之间的相似性远比他们的过程模型的相似性高。

问题分析阶段的模型应该仅仅包括实体和关系，而不包括属性。

数据库建模过程：

1．获取实体

实体获取指南：

a.在与系统所有者和用户的面谈或JRP会议中，注意他们讨论的关键词

b.在面谈或JRP中，专门要求系统所有者和用户确定他们想收集、存储和生成信息的

事物。

c.确定实体的另一个技术的研究现有表格、文件和报告

d.如果用例描述在需求分析阶段被记录下来，那么它们就可能成为数据属性和实体的

来源

e.逆向工程中获取

注意：实体的名称应该是简单的、有意义的、面向业务的、实例的数量应该是很多的。2．构造上下文数据模型

3．基于键的数据模型

建立键的原则：

a.在每个实体实例的生命周期中，不会改变

b.键值不能为空

c.确保键值的有效性

d.在一定的情况下，使用智能键

e.对于对立的实体，使用代理键来替代大型复合键

4．泛化层次体系（建立超类与子类的体系）

5．具有完整属性的数据模型

a.组织内部认定的命名标准和认可的简写方式，由DBA维护

b.仔细选择每个属性的名称。除非属性可以被泛化成一个超类，否则最好给每个变量

一个唯一的名称。并不使用简写

c.现有表格和文件中的物理属性名称经常被简写以节省空间。

d.对于BOOL的属性，最好以问题的形式命名

e.外间是对非冗余规则的一个例外

f.一个属性的域不应该是逻辑的

6．规范化

7．将数据需求映射到地点

在将数据需求映射到地点的技术中，可以根据以下的问题来划分：

a.在每个地点需要实体和属性的哪些子集来完成工作？

b.需要什么级别的访问？

c.该地点可以创建实体实例吗？

d.该地点可以读取实体实例吗？

e.该地点可以删除实体实例吗？

f.该地点可以修改实体实例吗？

解决此问题的技术主要是：数据——地点——CRUD矩阵

数据库设计的目标：

1．提供对数据的有效存储、访问和修改

2．应该可靠——存储的数据具有高度的完整性、以促进用户信任数据

3．应该可适用和可扩展未预料到的新需求和新应用

4．支持信息系统的业务

数据库设计规则和指南：

1．每个基本实体、关联实体和弱实体都被实现成一个独立表

a.标识主键，并实现成为表中一个索引

b.每个次键实现成为表中一个索引

c.对于任何被确定为子集准则的非键属性，应该建立一个索引

d.如此实现每个外键

e.属性将用字段实现

●数据类型

●字段大小

●空或非空

●域

●默认值

2．超类/子类实体表示其他选项

●每个超类和子类可以用一个独立表实现

●如果子类具有类似大小和数据内容，则可以合并子类成为超类，以创建一个表，这

对设置默认值和检查字段会有一些问题，但可以通过为表在存储过程中嵌入默认值和字段逻辑克服

●超类的属性可以复制到每个子类的表中

●可以使用以上选项的某些组合

3．数据完整性和访问完整性约束