系统分析与设计lesson7

本文介绍了领域建模和数据库建模的过程,包括使用UMLet进行领域模型构建及使用PowerDesigner创建E-R模型。详细解释了单页面应用与JavaWeb应用中实体的区别,并提供了MySQL物理数据库的创建脚本。

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1、 领域建模

a. 阅读 Asg_RH 文档,按用例构建领域模型。
按 Task2 要求,请使用工具 UMLet,截图格式务必是 png 并控制尺寸
说明:请不要受 PCMEF 层次结构影响。你需要识别实体(E)和 中介实体(M,也称状态实体)
在单页面应用(如 vue)中,E 一般与数据库构建有关, M 一般与 store 模式 有关

在 java web 应用中,E 一般与数据库构建有关, M 一般与 session 有关

答:领域模型为:


b. 数据库建模(E-R 模型)

- 按 Task 3 要求,给出系统的 E-R 模型(数据逻辑模型)
- 建模工具 PowerDesigner(简称PD) 或开源工具 OpenSystemArchitect
- 不负责的链接 http://www.cnblogs.com/mcgrady/archive/2013/05/25/3098588.html
- 导出 Mysql 物理数据库的脚本

- 简单叙说 数据库逻辑模型 与 领域模型 的异同

答:ER模型为:


CREATE TABLE `Traveller`
(
  Travellerid INTEGER NOT NULL,
  Name VARCHAR NOT NULL,
  Email VARCHAR NOT NULL,
  PRIMARY KEY (Travellerid)
);

CREATE TABLE `Creditcard`
(
  CardNumber INTEGER NOT NULL,
  Securitycode VARCHAR NOT NULL,
  PRIMARY KEY (CardNumber)
);

CREATE TABLE `Hotel`
(
  Hotelid INTEGER NOT NULL,
  Name VARCHAR NOT NULL,
  Location VARCHAR NOT NULL,
  PRIMARY KEY (Hotelid)
);

CREATE TABLE `Reservation`
(
  Reservationid INTEGER NOT NULL,
  Hotelid VARCHAR NOT NULL,
  Travellerid VARCHAR NOT NULL,
  CheckinDate VARCHAR NOT NULL,
  CheckoutDate VARCHAR NOT NULL,
  PRIMARY KEY (Reservationid)
);

CREATE TABLE `Room`
(
  Roomid INTEGER NOT NULL,
  Type VARCHAR NOT NULL,
  PRIMARY KEY (Roomid)
);

数据库逻辑模型与领域模型的异同: 

相同点:数据库逻辑模型和领域模型二者都有用例和用户的参与,都是将需求抽象为可视化的概念关系。

 不同点:数据库逻辑模型的设计更加细节化,需要更多地考虑模型实体的具体设计,包括实体的属性(如字段名称、属性类型)、主键以及各个实体之间的关系等等。同时还要考虑冗余数据库的设计,为数据库所支持,而领域模型更多地只是概念模型上的设计,并没有涉及到底层的具体实现,更注重行为和对象。



1. 用户身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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