Siebel数据结构解析：PARTY模式与OR-MAPPING

"Siebel数据结构浅析" 在深入探讨Siebel数据结构之前，我们首先要理解其核心概念——数据模型。Siebel系统采用了一种面向对象的数据建模方式，这种模式深受MichaelF.Engelbert的《Analysis Patterns》一书的影响。Siebel的主要目标是处理Organization与Person之间的复杂关系，这在电子政务、客户关系管理（CRM）以及账务系统等领域具有广泛的应用。 在Siebel的数据模型中，"PARTY"设计模式是关键。PARTY模式将原始的Person和Org关系进行了抽象，形成了一个通用的概念，能够表示各种类型的组织结构和人员关系。它允许组织的层次结构被清晰地表示出来，同时也可以处理多种类型的层次关系。通过这种方式，Siebel实现了知识层和操作层的分离，提高了系统的灵活性和可维护性。 知识层负责定义业务逻辑和规则，而操作层则专注于数据的存储和访问。这种分离有助于降低系统的复杂性，使得开发和维护变得更加容易。知识层的改变不会直接影响到操作层，反之亦然，降低了因改动导致的潜在错误风险。 接下来，我们讨论Siebel中的OR-Mapping（对象关系映射）分析。OR-Mapping是将面向对象的类映射到关系数据库表的过程。Siebel采用了三种常见的映射模式： 1. 垂直映射（Vertical Mapping）：每个类（抽象或具体）映射到一个单独的表，所有子表和父表都通过关联链接。为了实例化一个具体类，需要执行连接查询来获取其所有父类的表。 2. 水平映射（Horizontal Mapping）：每个具体的类映射到不同的表，这些表包含它们自身及其所有父类的所有属性。当一个抽象父类的属性发生变化时，可能需要修改多个表。 3. 过滤映射（Filtered Mapping）：所有具体类都映射到同一个表，这个表包含所有类的所有属性。这减少了表的数量，但可能导致更新操作更加复杂，因为一个属性的更改可能会影响大量行。 Siebel选择这些映射策略主要是为了平衡数据存储的效率和查询的性能。垂直映射适合于简单继承关系，而水平映射和过滤映射则适用于更复杂的继承结构，但它们各自有其优缺点，需要根据具体应用场景进行选择。 通过以上分析，我们可以看到Siebel数据结构的深思熟虑和灵活设计。PARTY模式提供了一种通用的方式来处理组织和个人的关系，而OR-Mapping策略则确保了数据在关系数据库中的高效存储和访问。这些设计使得Siebel系统能够适应各种业务需求，成为CRM领域的领先解决方案。然而，这也意味着Siebel系统的实施和定制需要深入了解其数据模型和映射机制，以便进行有效管理和优化。