Online Survey System Data Structure and Workflow
1. Data Dictionary
1.1.1 Data Items- Zzzno: Organizer ID, Integer- Bdcno: Respondent ID (randomly generated login number), Integer- Bdcage: Respondent age, Integer- Wjno: Survey ID, Integer- Wtno: Question ID, Integer- Dckstime: Survey start time, Datetime- Dcjstime: Survey end time, Datetime- Wjmd: Survey purpose, Char(20)- Wjbt: Survey title, Char(20)- Zzznam: Organizer name, Char(10)- Wjqt: Others, Char(50)- Qyq: Question requirements, Char(50)- Bdcsex: Respondent gender, Char(10)- Bdclink: Respondent contact information, Char(50)- Qnr: Question content, Char(100)- Qxx: Question options, Char(10)- Qbz: Question notes, Char(100)- Qno: Question number, Integer
2. Data Structures
Paper: Survey structure, includes question number, question content, and options.Zzzinfprm: Organizer information, includes organizer name, ID, etc.Bdcinform: Respondent information, includes respondent ID, age, gender, etc.Question: Question information, includes question number, content, options, etc.
3. Data Flows
Random login verification: Verifies respondent login.
Organizer query: Organizers can access survey information and control functions.
4. Data Storage
Statistical data: Stores completed question information from respondents.
Question bank: Holds all questions available for surveys.
Participant data: Records information of all survey participants.
5. Processing
Survey Participation: Respondents log in using a unique ID and answer questions. Data flows into statistical records.
Organizer Functionality: Organizers log in, check statistics, manage question bank, and access result views.
Create User (Organizer): Creates respondent profiles with unique IDs and related information.
6. System Requirements
1.1 System Overview- System Scope: The system caters to both organizers, who create and manage surveys, and respondents, who answer surveys using unique IDs.
1.2 Functional RequirementsOrganizers are enabled to control survey flow, access data, and monitor responses, while respondents participate via a simplified login and answer submission process.
Access
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2024-10-25
Design and Implementation of Workflow Systems Based on Relational Databases
基于关系数据库的工作流系统设计与实现
概述
档主要讨论了如何基于关系数据库设计并实现一个高效的工作流系统。工作流系统是指在组织内部,为处理特定业务流程而设计的一系列步骤,通过自动化工具管理和执行。基于关系数据库的工作流系统能够更好地支持复杂的数据查询和事务处理,从而提高业务流程的效率和可靠性。
关键知识点
关系数据库在工作流系统中的应用
数据存储: 工作流系统的数据模型设计是关键,通常采用关系型数据库来存储工作流定义、实例状态、任务状态等信息。
事务处理: 通过关系数据库的事务特性确保工作流中各环节操作的原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)。
查询优化: 利用SQL查询语言的强大功能,快速检索工作流实例的状态信息,支持业务决策。
工作流引擎的设计
状态机模型: 工作流引擎的核心是状态机模型,定义了任务或步骤之间的转换规则。
活动定义: 活动构成工作流的基本单元,包括任务、事件、网关等。
事件驱动: 工作流引擎通常采用事件驱动方式触发执行,例如任务完成或时间到达等。
工作流设计与实现
图形化设计工具: 提供直观的界面帮助用户设计工作流,支持拖拽式操作。
版本控制: 对工作流定义进行版本管理,便于回溯和维护。
动态调整: 运行时可根据实际情况动态调整工作流逻辑。
性能优化
索引策略: 合理设计表结构和索引以提高查询效率。
缓存机制: 使用缓存减少数据库访问频率,提高响应速度。
分布式部署: 在高并发场景下,采用分布式部署分散负载,提高系统整体吞吐量。
安全性考虑
权限管理: 实现细粒度权限控制,确保用户只能访问被授权数据。
数据加密: 敏感数据传输和存储过程应加密处理,防止泄露。
审计日志: 记录重要操作,用于问题追踪和责任认定。
扩展性和灵活性
插件化设计: 通过插件支持不同集成需求,如消息服务、文件管理等。
自定义脚本: 允许用户编写脚本扩展工作流功能,增加系统灵活性。
MySQL
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2024-10-25
ORACLE公司CRM应用实例详解
技术进步引领下,CRM在实际应用中展示出其重要性。ORACLE公司的研究报告详细描述了其应用场景和效果。
Oracle
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2024-07-30
Oracle数据库实例详解
Oracle数据库实例教程提供多个实例,以便读者更好理解。文章中加入标签,使阅读更加便捷,推荐强力推荐。
Oracle
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2024-09-28
Oracle 单记录函数详解与应用实例
档详细介绍了 Oracle 数据库中常用的单记录函数,并结合实际案例展示其用法,帮助数据库开发人员、管理员以及 OCA、OCP 认证考试人员快速掌握这些函数。
适用范围:
Oracle 各版本,特别是 Oracle 11g
日常数据处理
数据库管理操作
注意事项:
文档中的部分示例来源于网络,可能存在个别错误,例如中文字符误用,使用前请仔细检查并修改为正确的英文格式。
如有疑问,欢迎交流学习。
(具体函数及实例略)
Oracle
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2024-06-04
Oracle数据库中作业实例详解
Oracle_job包含了在Oracle数据库中管理作业的语法和实例。这些作业实例展示了如何有效地使用Oracle_job包来调度和管理数据库中的作业。
Oracle
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2024-09-27
ansysworkbench工程实例详解
SNS被称为S的一个邻居。 侯选集合由邻域中的邻居组成,选择邻域中评价值优秀的邻居入选。 禁忌算法中,禁忌表中的主要指标是禁忌对象和禁忌长度。 禁忌长度是被禁对象不允许选取的迭代次数。 评价函数是侯选集合元素选取的评价公式。 特赦规则允许部分禁忌对象重新可选。 记忆频率信息有助于加强禁忌搜索的效率。 模型及求解使用禁忌搜索算法解决问题。
算法与数据结构
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2024-07-24
HBase应用实例详解
《HBase实战》这本书专注于介绍HBase在实际应用中的操作与应用场景。HBase是一个面向列的、高度可扩展的NoSQL数据库,构建在Hadoop生态系统之上,特别适合处理海量半结构化数据。它基于Google Bigtable的设计理念开发,提供实时的数据访问,支持PB级数据量。HBase的架构采用Master-Slave模式,包括HMaster、HRegionServer和Zookeeper等关键组件,用于管理和维护集群的元数据、数据分布与负载均衡。数据存储以表为单位,每个表由一个或多个列族组成,列族下包含多列,支持动态添加列。行键是唯一标识符,用于定位数据,同时支持多版本数据查询。HBase通过哈希分区将数据均匀分布在各个Region中,确保负载均衡和高可用性。
Hbase
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2024-07-31
ansysworkbench工程实例详解
这是一种简化泛函极值问题的必要条件。对于通常的二阶微分方程,其通解的两个任意常数由端点条件确定。
算法与数据结构
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2024-08-30