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1、- .人事管理系统08网络工程1班 宁 目录1 系统概述2 系统数据流程图和数据字典2.1 用户需求调查2.2 系统数据流程图2.3 系统数据字典3 数据库构造设计3.1 概念构造设计3.2 逻辑构造设计3.3 数据库构造的详细设计4物理设计6 总结1 系统概述 一个正常运作的公司必定有一个健全的人事管理系统，来管理员工的信息，包括员工的编号、XX、性别、工龄、工资以及奖惩情况。除了这些根本的用处外，此系统还提供员工信息更改或删除等的功能，使公司的人事管理方便快捷而又清晰。面对各种不同种类的信息，需要合理的数据库构造来保存数据信息以及有效地程序构造支持各种数据操作的执行。我们现在介绍的这个人事
2、管理系统是一个非常通用的管理系统。它讲述如何建立一个公司人事管理系统。他可以将关于的一切员工信息记录在案，并且对其进展输入、修改、查询，大大提高了公司员工管理的工作效率。2 系统数据流程图和数据字典 2.1 用户需求调查 通过对现行人事管理系统的调查，明确了人事管理系统由档案管理、职务调动管理、奖惩管理、考勤管理、工资管理、请销假管理组成。 系统功能的主要描述如下。1员工档案管理1对公司里所有员工进展统一编号；将每一位员工的信息保存在员工档案记录中。2对新聘用的员工，将其信息参加到员工档案记录中；对于解聘的员工，将其信息从员工档案记录中删除。3当员工的信息发生变动时，修改员工档案记录中相应的属
3、性。2员工职务调动管理对公司里所有员工的职务记录进展统一编号；登记员工调动前后的具体职务，以及调动时间。3奖惩管理对公司里所有员工的奖惩记录进展统一编号；登记员工奖惩的原因，所受奖惩类型，奖惩时间。4考勤管理1对员工上班刷卡的记录进展统一编号；登记员工上班时间、签到类型准时、迟到。2对员工下班刷卡的记录进展统一编号；登记员工上班时间、签到类型准时、早退。5请销假管理1对员工请假的记录进展统一编号；登记员工请假时间、请假类型。2对员工销假的记录进展统一编号；登记员工销假时间、请假类型，检查是否超期。6工资管理1对公司里所有员工的工资记录进展统一编号，建立工资记录表。7部门管理1对公司所有的部门进
4、展编号，建立部门记录。2.2 系统数据流程图 经过详细的调查，弄清了系统现行的业务流程。在此根底上，构造出系统的逻辑模型，并通过数据流程图表示。人事管理系统的顶层数据流程图如图1所示。员工信息D1 员工档案P1档案管理员工D7 管理人员记录管理员情况P7平安管理管理员员工请销假P2请假管理D2 请假记录员工工资查询发工资P6工资管理D6 工资记录员工员工情况上级员工P3奖惩管理D3 奖惩记录员工P5调动管理D5 职务调动记录上级员工上下班刷卡P4出勤管理D4 出勤记录员工奖惩调动用户身份用户身份用户身份部门情况P8部门管理D8 部门记录上级图1注：图中虚线表示的数据流是员工信息。在人事管理系统
5、顶层流程图中，“请假管理和“出勤管理两个处理框所表示的功能不是很具体，需对他们进一步细化。请假管理细化流程图如图2所示。D1 员工记录请假申请请假批复上级P2.1销假管理P2.2请假管理员工D1 员工记录图2出勤管理细化流程图如图3所示。D3出勤记录D1 员工记录员工P3.1下班管理P3.2上班管理员工上班刷卡下班刷卡图3最终，经过整理后得出细化后的系统数据流程图。如图4所示。D1 员工记录P1档案管理员工工资查询P4工资管理D4 工资记录员工员工情况上级员工P3奖惩管理D3 奖惩记录员工P5调动管理D5 职务调动记录上级D6 管理人员记录P6平安管理管理员奖惩情况调动情况用户身份请假申请请假
6、批复上级P2.1销假管理P2.2请假管理员工D2请假记录D3 员工记录D7出勤记录D1员工记录员工员工P7.1上班管理P7.2下班管 理 下班刷卡上班刷卡用户身份用户身份员工销假申请奖惩批复调动批复管理员情况部门情况P8部门管理D8 部门记录上级图42.3 系统数据字典 人事管理系统数据流程图中，数据信息和处理过程还需要通过数据字典来描述。在本文的数据字典中，主要对数据流图中的数据流、数据存储和处理过程进展说明。1主要的数据流定义1数据流名称：员工情况位置：员工P1。定义: 员工情况=XX+性别+出生日期+民族+学历+职称。数据流量：根据公司的员工具体录用情况来确定。说明：要对每一位被聘用的新
7、员工进展唯一编号。2数据流名称：奖惩情况位置：P3员工定义: 奖惩情况=员工流水号+奖惩类型+奖惩金额+奖惩年月日。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：要对每一次的奖惩记录进展唯一编号。3数据流名称：奖惩批复位置：上级P3定义: 奖惩批复=奖惩类型+批复部门号+批复原因+批复日期。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：具体应用中，批复原因可以省略。4数据流名称：调动情况位置：P5员工定义: 调动情况=员工号+调动前职务+调动后职务+调动日期。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：员工号和调动日期可以唯一确定一个调动情况。5数据流名称：调动批复位置：上级P5定义: 调动批复=批复部
8、门号+批复原因+批复日期。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：批复原因可以省略。6数据流名称：上班刷卡位置：员工P7.1定义: 上班刷卡=员工号+上班刷卡时间+刷卡机号。数据流量：根据公司的具体规模情况来确定。说明：上班刷卡时间会汇入到出勤记录中。7数据流名称：下班刷卡位置：员工P7.2定义: 下班刷卡=员工号+下班刷卡时间+刷卡机号。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：下班刷卡时间会汇入到出勤记录中。8数据流名称：工资查询位置：P4员工定义: 工资查询=员工号+根本工资+奖金+罚款+超始时间+截止时间+发薪日期。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：根据员工号和发薪日期可以唯
9、一确定一个工资记录。9数据流名称：请假申请位置：员工P2.2定义: 请假申请=员工号+请假时间+请假天数。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：员工号和请假时间可以唯一确定一个请假记录。10数据流名称：请假批复位置：上级P2.2定义: 请假批复=审批人+批复结果。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：批复结果的类型只能是批准、拒绝。11数据流名称：销假申请位置：员工P2.1定义: 销假申请=员工号+销假时间。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：针对销假申请没用单独建立销假记录表，在这里将销假记录和请假记录进展了合并。因为在一般情况下，请假是不能够进展嵌套的。12数据流名称：管理员
10、情况位置：管理员P6定义: 用户身份=员工编号。数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：要对每一位管理员建立唯一的账号。13数据流名称：用户身份位置：平安管理P1，P2.1，P2.2，P3，P4,P5,P7.1,P7.2定义: 用户身份= 非法用户 | 部管理员 | 效劳管理员数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：不同的用户身份对应不同的操作权限，对应着不同的平安级别。14数据流名称：部门情况位置：上级部门情况定义: 部门情况=部门号+部门名称+领导人号数据流量：根据公司的具体情况来确定。说明：部门号是主码。2主要的数据存储定义1数据存储编号：员工记录 D1输入：P1输出：P1，P7.1
11、，P7.2，P2.1，P2.2数据构造：员工记录=XX+性别+出生日期+民族+学历+职称+员工编号。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以随机检索为主。说明：员工编号具有唯一性和非空性；性别只能是男或女；主码是员工编号。2数据存储编号：请假记录 D2输入：P2.1，P2.2输出：P2.1，P2.2数据构造：请假记录=员工号+请假时间+请假天数+销假时间。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以更新操作为主。说明：主码设为请假时间和员工号；员工号是外码，参照表是员工记录。3数据存储编号：奖惩记录 D3输入：P3
12、输出：P3数据构造：奖惩记录=员工流水号+奖惩类型+奖惩金额+奖惩时间+批复部门号+批复原因+批复日期。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以更新操作为主。说明：主码设为奖惩时间和员工号；员工号是外码，参照表是员工记录。4数据存储编号：工资记录 D4 输入：P4输出：P4数据构造：工资记录=员工号+根本工资+奖金+罚款+超始时间+截止时间+发薪日期。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以更新操作为主。说明：主码设为发薪日期和员工号；员工号是外码，参照表是员工记录。5数据存储编号：职务调动记录 D5输入：P5
13、输出：P5数据构造：职务调动记录=员工号+调动前职务+调动后职务+调动日期+批复部门号+批复原因+批复日期。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以更新操作为主。说明：主码设为调动日期和员工号；员工号是外码，参照表是员工记录。6数据存储编号：管理人员记录 D6 输入：P6输出：P6数据构造：管理人员记录=用户密码+职工号+密码+管理员账号。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以更新操作为主。说明：主码设为管理员账号。7数据存储编号：出勤记录 D7输入：P7.1，P7.2输出：P7.1，P7.2数据构造：出勤记录=员工号+上班刷卡时间+下班刷卡时间+刷卡日期。数据量和存取频度：根据公司的具体规模情况来确定。存取方式：联机处理；检索和更新；以更新操作为主。说明：主码设为员工号和刷卡日期；员工号是外码，参照表是员工记录。8数据存储编号：部门记录 D8输入：P8输出：P8数据构造：部门记录=部门号+部门名称+领导人号。数据量
