構建系統數據模型時，有2共選擇，以：group->account->son account舉例

1、系統由多個group組成；

2、一個group有多個account;

3、一個account有多個son account.

有2種數據模型構建方式選擇；

1、模式一的數據模型由3張表構成：groups表，accounts表，son accounts表。是淺層數據結構（結構型），每張表的深度是1。accounts表將有一個[group]字段關聯到groups表里面的某條記錄；son accounts表將有一個[account]字段關聯到accounts表里面的某條記錄。可以說這是一種經典的數據結構，結構型數據庫就是由這樣深度為1的二維型數據表構成，多張表之間的關系通過增加關聯字段來標明；

2、模式二的數據模型中，把group視作一個整體，它是數據層的一個基本單元（unit），數據層由多個group對象組成，group對象的深度是3，是深層數據結構（聚合型）。現實的模型對應為對象型數據庫；

現在的問題是：模式一簡單還是模式二簡單？哪一種是更為優越的選擇？我傾向于模式一，因為：

1、結構型數據建模是經典的，目前依然是主流的，得到數據庫的廣泛支持，即使不使用數據庫，也容易序列化到存儲，并且我相信群眾，相信主流意志的正確性；

2、模式二的對象型數據建模，group是數據元，是數據操作的唯一入口，所以需要提供account，son account的操作接口，account又需要提供son account的操作接口，假設對象深度再多增加幾層，那這是一個龐大且累贅的冗余。另外一點是樹形的對象不容易序列化，沒有太多數據庫支持；

3、模式二的層次太深，復雜度級數上升，違反了系統弱化成小類模型的原則（多個類，每個類的復雜度都很低），而這里，group將是一個很大的類。

4、第一感覺：模式一的復雜度我能控制，模式二就沒有把握，所以心里更認同模式一；

5、雖然模式二直觀的表明了數據的聚合-組合關系，與現實模型完全隱射，在理論上應該是更好的選擇。但是就人的理解能力的傾向來說：我認為理解廣度的事務比較理解深度的事務而言更有優勢；

6、寫到這里，我突然想說一句：化深度為廣度，符合人的認知規律，降低了復雜度。