Siebel数据结构：PARTY模式与关联表解析

"Siebel数据结构的分析集中在数据模型、面向对象的设计以及PARTY模式的运用上，同时探讨了OR-Mapping的几种常见模式：垂直映射、水平映射和过滤映射。" 在 Siebel 系统中，数据结构的设计是基于深厚的面向对象原理，这使得系统能够灵活地处理复杂的业务场景。面向对象的数据模型允许将实体（如人或组织）以类和对象的形式进行建模，从而更好地模拟现实世界的业务流程。 PARTY 模式是一种重要的设计模式，来源于 Martin Fowler 的《Analysis Patterns》一书。该模式主要用来描述组织和个人之间的关系，适用于电子政务、客户关系管理（CRM）、账务系统等多个领域。在Siebel中，PARTY模式被用于抽象出一个通用的实体——PARTY，它可以代表个人或组织，解决了原始的Person/Org关系的复杂性，并且能适应多样的层次结构关系。PARTY模式的优势在于提高了代码复用性，减少了冗余数据，使得系统更具扩展性和维护性。 Siebel 数据模型中的 OR-Mapping（对象关系映射）是另一个关键概念，它定义了如何将对象模型映射到数据库的表格结构。常见的OR-Mapping模式包括： 1. 垂直映射（Vertical Mapping）：每个类（抽象或具体）映射到一个单独的表格，所有的分支和叶子表格都链接到它们的父表格。为了实例化一个具体的类，需要执行一个连接查询，涉及这个具体类及其所有抽象父类的表格。 2. 水平映射（Horizontal Mapping）：每个具体的类映射到不同的表格，每个映射的表格包含其自身及所有继承自抽象父类的属性。这种映射方式如果修改一个抽象父类的属性，可能需要更新多个表格。 3. 过滤映射（Filtered Mapping）：所有具体的类都映射到同一个表格，这个表格需要包含所有类的所有属性。这种映射方式通过使用特定条件来区分不同的类，减少表的数量，但可能导致表格列数量较多。 知识层和操作层的分离是Siebel设计的另一大优点，它有助于保持业务逻辑和数据存储的独立性，提高系统的可维护性和可扩展性。知识层关注业务规则和逻辑，而操作层则专注于数据的存储和检索。这种分离使得系统可以独立地更新和优化这两个层面，而不会互相干扰。 Siebel通过采用PARTY模式和精心设计的OR-Mapping策略，实现了对复杂业务环境的有效建模和管理，同时也保证了系统的灵活性和可维护性。这种深度的面向对象设计和数据结构理解对于理解和优化Siebel系统至关重要。