Data Flow Diagrams

数据流图（DFD）技能

目的

将数据在系统中的流动过程可视化。DFD 展示系统如何处理数据，而流程图展示的是控制流（执行顺序）。

适用场景

• 理解旧系统。
• 分析数据隐私（个人身份信息会流向何处？）。
• 设计集成方案。
• 安全审计（识别信任边界）。

DFD 表示法（Gane & Sarson 或 Yourdon）

1. 处理过程（圆形／圆角矩形）：转换数据。
   • 格式：动词 + 名词。
   • 示例：Calculate Tax、Validate User。
2. 外部实体（方形）：数据的来源或接收方（超出范围）。
   • 示例：Customer、Bank API、Admin。
3. 数据存储（开口矩形／平行线）：静态存储的数据。
   • 示例：Customer DB、Orders File。
4. 数据流（箭头）：数据包的流动。
   • 标签：Order Details、Invoice。

DFD 层级

第 0 层：上下文图

范围：将整个系统视为一个处理过程。 展示内容：系统边界及其与外部环境的交互。

示例：

graph LR
    Customer[Customer] -->|Order| System((Order Mgmt System))
    System -->|Invoice| Customer
    System -->|Payment Info| Bank[Bank]
    Bank -->|Confirmation| System
    Warehouse[Warehouse] -->|Stock Levels| System
    System -->|Shipping Request| Warehouse

注意：第 0 层通常不展示数据存储，除非这些存储由外部系统共享。

第 1 层：系统分解

范围：将“一个处理过程”拆分为多个主要子处理过程（3–7 个气泡）。 展示内容：这些处理过程使用的数据存储。

示例：

1. 处理过程 1.0：验证订单
   • 输入：订单（来自客户）
   • 输出：有效订单
2. 处理过程 2.0：计算总额
   • 输入：有效订单 + 价格（来自产品数据库）
   • 输出：总金额
3. 处理过程 3.0：处理付款
   • 输入：总金额 + 卡信息
   • 输出：收据

方法规则

1. 数据守恒：处理过程不能凭空创建数据（必须有输入）。处理过程不能消耗数据却没有输出（黑洞）。
2. 禁止直接连接：
   • 实体 ↔ 实体（超出范围）
   • 实体 ↔ 数据存储（必须经过处理过程）
   • 数据存储 ↔ 数据存储（必须经过处理过程）
3. 标注：所有箭头都必须标注流动的数据（而非动作）。

DFD 与流程图对比

DFD	流程图
关注数据	关注控制流／执行顺序
“Calculate Tax”	“If Tax > 0 Then...”
没有循环／分支	包含循环／判断
默认并行／异步	默认顺序执行

创建 DFD 的步骤

1. 识别实体：谁发送／接收数据？（客户、经理、API）。
2. 识别处理过程：会发生哪些逻辑操作？（检查库存、保存用户）。
3. 识别数据存储：信息存放在哪里？（文件、表）。
4. 绘制第 0 层：将实体连接到“系统”。
5. 展开至第 1 层：将系统拆分为子处理过程。
6. 验证：检查数据守恒及是否存在缺失的数据流。

最佳实践

• 保持逻辑性：无需考虑物理实现（例如，在逻辑 DFD 中，“纸质文件”和“SQL DB”并无区别）。
• 为处理过程编号：1.0、2.0、3.0。子处理过程：1.1、1.2。
• 控制复杂度：如果某一层包含超过 7 个处理过程，则进一步分解（第 2 层）。

工具

• Visio。
• Lucidchart。
• Draw.io。
• Mermaid（图表样式）。