请数据三种成熟的数据字典数据结构。

1. 层次结构数据字典：层次结构数据字典是将数据分层次地表示，每个层次表示一种数据元素，子层次表示更具体的数据元素，父层次表示更一般的数据元素。这种数据字典结构可以方便地描述数据的组成和关系，适用于大型的、复杂的数据系统。

2. 网状结构数据字典：网状结构数据字典是将数据元素之间的关系表示为一张网状图，每个数据元素与其他数据元素之间的关系都可以表示为一个节点之间的连线。这种数据字典结构适用于复杂的数据系统，可以方便地描述数据之间的复杂关系。

3. 关系型数据字典：关系型数据字典是将数据元素之间的关系表示为表格形式，每个表格表示一个数据元素，其中包含该数据元素的各项属性和属性之间的关系。这种数据字典结构适用于小型的、简单的数据系统，可以方便地描述数据元素之间的关系。

相关问题

请数据父子结构的数据字典数据结构。

数据父子结构的数据字典数据结构可以使用以下字段：

1. ID：唯一标识符，用于区分不同的数据项。

2. 父ID：记录该数据项的父级ID，用于建立父子关系。

3. 名称：该数据项的名称。

4. 类型：该数据项的类型，如字符串、整数、布尔值等。

5. 长度：该数据项的长度限制，仅适用于字符串类型。

6. 必填：该数据项是否必填。

7. 默认值：该数据项的默认值，如果未填写则使用默认值。

8. 描述：该数据项的描述，用于对数据进行解释说明。

9. 子级：该数据项的子级数据，用于构建数据父子结构。

使用以上字段，可以构建出一个基本的数据父子结构的数据字典数据结构。

请输出父子结构的数据字典数据结构。

父子结构的数据字典数据结构可以使用树形结构表示。其中，每个节点代表一个数据项，每个节点的子节点代表该数据项的子项。

树形结构的节点包括以下属性：

1. id：节点的唯一标识符。
2. name：节点的名称。
3. description：节点的描述信息。
4. parent_id：父节点的唯一标识符。

树形结构的根节点代表整个数据字典，根节点的子节点代表数据字典的各个部分或分类，每个子节点的子节点代表该部分或分类下的具体数据项。

例如，以下是一个父子结构的数据字典数据结构示例：

{
"id": 1,
"name": "数据字典",
"description": "整个数据字典",
"parent_id": null,
"children": [
{
"id": 2,
"name": "用户信息",
"description": "用户信息部分",
"parent_id": 1,
"children": [
{
"id": 3,
"name": "用户名",
"description": "用户的登录名",
"parent_id": 2,
"children": []
},
{
"id": 4,
"name": "密码",
"description": "用户的登录密码",
"parent_id": 2,
"children": []
}
]
},
{
"id": 5,
"name": "订单信息",
"description": "订单信息部分",
"parent_id": 1,
"children": [
{
"id": 6,
"name": "订单号",
"description": "订单的唯一标识符",
"parent_id": 5,
"children": []
},
{
"id": 7,
"name": "订单金额",
"description": "订单的总金额",
"parent_id": 5,
"children": []
}
]
}
]
}