博客管理系统需求分析

博客管理系统需求分析报告

变更原因 变更内容简编制/修订批准者 发布者 述 者 1 项目概述 由于博客的沟通方式比电子邮件、讨论群组更简单和容易，博客已成为家庭、公司、部门和团队之间越来越盛行的沟通工具，因为它也逐渐被应用在企业内部网络（Intranet）。目前，国内优秀的中文博客网有：新浪博客，搜狐博客，中国博客网，腾讯博客，博客中国等。 1.1 目的

1.2 博客通常称为网络日志作为目前网络流行的交流方

式主要提供给用户一个沟通的平台，以在表文章图片留言等来与他人进行沟通

2 业务需求

2.1业务描述

近年来随着信息技术的进步，人们的日常需求越来越来打，在网络方面，博客越来越受到更多人的青睐，许多的着眼于这方面，为了能够更好的管理网名们的博客，我设计了博客管理系统，它能更好的管理网名们的博客，包括对博客网友们博客注册，登陆，发表论坛，网友们的评论及回复，博客的人气度，登录时间，发表时间，以及其他网友的留言等。从而更好地管理人们的个人博客及相互间的联系。

3 功能需求

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（1）根据对系统的特点和应用的分析，可以得到本系统主要有如下功能：

这部分又分为用户登录、用户退出两个部分。功能又分为用户登录、用户退出两个部分

3.1登陆：主要用于验证博客网站用户信息的真实身份，以便对博客

网站进行管 理和维护。通过系统管理员写入用户名，密码登录到网站。网站检测用户用户名，密码并给予其相应的权限对博客网站进行操作。

3.2用户退出：已经登陆的用户可以退出，释放自己所占有的各种信

息资源。

（2）文章管理主要有文章的发表、查询、浏览、评论和删除功能。

2.1博客的系统管理员

博客的系统管理员除了可以查询、浏览和评论文章外，还可以对系统中的所有文章以及评论进行修改、删除操作。这些维护和管理拥有最高权限，并且系统自动更新在服务器端数据库中的数据。文章的发表：博客用户可以发表自己的文章，文章包括主题、正文、表情、图片等信息，作者通过各种元素来展示自己的想法和思想。系统接受这些信息并且存储在服务器端的数据库中。还可以对博客主页的外观、博客使用的插件、工具进行添加、删除、设置。 （3）数据流图

4 功能划分

系统功能需求分为“注册”，“登陆”，“评论/留言”，“内容发表”，“内容管理”与“系统管理”。

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博客系统注册游客评论/留言数据库<><>登陆<>内容发表<>系统管理<>注册用户内容管理管理员

图 3.1－1 全系统用例图

5 需求分配

5.1需求分配表

序号 1 功能编号 1.1 功能描述 注册 件 2 1.2 登陆 件 3 1.3 言 评论/留件 软件＋硬 软件＋硬 实现方式 软件＋硬备注 博客管理系统需求分析报告

4 1.4 内容发表 件 软件＋硬 5 1.5 内容管理 件 软件＋硬 6 1.6 系统管理 件 软件＋硬

5.2 注册

【输入数据】

账号、密码

以及各种个人信息,如昵称,生日,住处,爱好等. 【输出数据】

注册是否成功的信息 【功能】

系统能够对用户输入的账号、密码等信息进行验证,确定是否可用,然后发送给服务器进行验证，验证通过后则存储于数据库并根据用户提供信息建立个人博客。如果验证没通过,则提示用户原因.

6数据描述 6.1数据词典

标识符 status 用户当前状态（游客或登陆用户） user 注册时确认的用户唯一标识符 Pass登陆时使用Passw 15 无 对应相应账Char 10 无 描述 数据项 Char 单元 10 范围 缺省值 游客 不同用户类型有不同的操作权限 用户账户 说明 博客管理系统需求分析报告

word 的确认用户身份的凭据 ord 号 type 当前浏览内容的类别 Char 10 无 图片，文章等 author subject content date Bretime count describe 作者 char 15 无 标题 Char 50 无 内容 char 500 无 发表日期 还书时间 DATE DATE 30 15 无 无 浏览次数 INT 30 无 描述 Char 100 无

6.2数据库描述

SQL Server 是一个关系数据库管理系统。它最初是由Microsoft、 Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个OS/2 版本。在Windows NT 推出后，Microsoft与Sybase 在SQL Server 的开发上就分道扬镳了，Microsoft 将SQL Server 移植到Windows NT系统上，专注于开发推广SQL Server 的Windows NT 版本。而SQL Server 2008是一个重大的产品版本，它推出了许多新的特性和关键的改进，使得它成为至今为止的最强大和最全面的SQL Server版本。

7 性能需求

7.1 数据精确度

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/v0yv.html