数据流图详解：数据源点、汇点与数据仓库技术

"数据仓库技术架构及方案" 在数据仓库领域，数据源点和汇点是构建数据流程的重要组成部分。数据源点（Data Source）是指数据的初始来源，它可以是各种形式的数据组织，如数据库、文件或是其他软硬件系统。这些数据源点提供了进入数据处理流程的信息，可能是实时数据流或者定期导入的数据批量。而数据汇点（Data Sink）则是处理后数据的去向，代表了数据处理结果的输出目的地。它们在数据流图中通常以方框表示，作为系统与外部环境交互的接口。 数据流图（Data Flow Diagram, DFD）是一种图形化工具，用于描绘系统中数据的流动和处理过程。在设计数据流图时，遵循一些关键原则以确保清晰性和准确性： 1. 自外向内，自顶向下：从系统边界开始，由外到内、由大到小地描绘数据处理的过程。 2. 逐层细化，完善求精：通过分层数据流图来逐步分解复杂的处理过程，每层图都比上一层更详细。 3. 父图与子图的平衡：确保每个子图与其对应的父图在输入输出数据流上保持一致，维持数据流图的一致性和完整性。 数据流图分为三层：顶层数据流图、中间数据流图和底层数据流图。顶层图简要地表示整个系统，标识系统范围及其与外部环境的数据交换。底层图表示无法再分解的原子加工，而中间图则用于细化父层的某个特定加工。在分层过程中，每个子图都应与父图的一个加工相对应，两者之间的数据流必须匹配。 网络工程师在设计和管理数据仓库时，不仅需要理解数据源点和汇点的概念，还要掌握如何有效地利用数据流图来规划和描述数据处理流程。此外，他们还需要熟悉计算机硬件基础，如计算机系统的组成、存储系统、输入/输出结构和设备，因为这些硬件知识对于数据的存储、传输和处理至关重要。 在考试中，计算机硬件基础部分可能会涉及计算机组成、数据运算、寻址方式和中断等多个知识点。例如，存储器的计算、CPU架构（RISC与CISC）、Cache工作原理、RAID技术、可靠性计算、流水线技术等都是常考内容。因此，掌握这些基本概念和技术对于网络工程师的考试和实际工作都极其重要。