构建系统数据模型时，有2共选择，以：group->account->son account举例
1、系统由多个group组成；
2、一个group有多个account;
3、一个account有多个son account.
有2种数据模型构建方式选择；
1、模式一的数据模型由3张表构成：groups表，accounts表，son accounts表。是浅层数据结构（结构型），每张表的深度是1。accounts表将有一个[group]字段关联到groups表里面的某条记录；son accounts表将有一个[account]字段关联到accounts表里面的某条记录。可以说这是一种经典的数据结构，结构型数据库就是由这样深度为1的二维型数据表构成，多张表之间的关系通过增加关联字段来标明；
2、模式二的数据模型中，把group视作一个整体，它是数据层的一个基本单元（unit），数据层由多个group对象组成，group对象的深度是3，是深层数据结构（聚合型）。现实的模型对应为对象型数据库；
现在的问题是：模式一简单还是模式二简单？哪一种是更为优越的选择？我倾向于模式一，因为：
1、结构型数据建模是经典的，目前依然是主流的，得到数据库的广泛支持，即使不使用数据库，也容易序列化到存储，并且我相信群众，相信主流意志的正确性；
2、模式二的对象型数据建模，group是数据元，是数据操作的唯一入口，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，假设对象深度再多增加几层，那这是一个庞大且累赘的冗余。另外一点是树形的对象不容易序列化，没有太多数据库支持；
3、模式二的层次太深，复杂度级数上升，违反了系统弱化成小类模型的原则（多个类，每个类的复杂度都很低），而这里，group将是一个很大的类。
4、第一感觉：模式一的复杂度我能控制，模式二就没有把握，所以心里更认同模式一；
5、虽然模式二直观的表明了数据的聚合-组合关系，与现实模型完全隐射，在理论上应该是更好的选择。但是就人的理解能力的倾向来说：我认为理解广度的事务比较理解深度的事务而言更有优势；
6、写到这里，我突然想说一句：化深度为广度，符合人的认知规律，降低了复杂度。