说到数据库，大家第一反映就是表格，2维的表格，一个维度代表属性，一个维度代表对象。
某某对象的某某属性是多少多少。2维表格大概就是这样描述数据和存放数据的。
不过，其实生活中，很多事物的相互联系并非是 2维的，更多的阶层形状的。
一个世界里面有很多国家，一个国家下面有很多省，每个省下面可能有市，也可能没有[直辖市]。
其实，字典这样的东西，就是一个典型的阶层数据。
每个词汇就是一个顶层对象，平假名，片假名，罗马字是属性，
第二层是中文解释，一个词语可能有若干个中文解释。
第三层是例句，每个例句有日语例句和中文解释两个成员。
[当然这个只是最简单的字典模型，没有考虑到各种扩展情况。]
老实说，如果数据不多的话，这样的东西，最好放到XML里面，然后用那个LQ来做。那样子的话，效率应该是最高的。
同时，XML里面的数据可读性也非常好，它如实的还原了真实领域数据的相互关系，而不是靠数据库的外键来维持这种一对多的关系。特别是在数据库出现局部逻辑错误[不是指2进制层面的物理损坏]的时候，阶层数据库影响非常小。（关系数据库把一个对象放在不同的分散的表格里面，一个地方出问题了，可能影响到所有的其他表格，阶层性的话，一个对象的所有东西都放在一起，高度内聚，要出问题也就只出现在自己这里）。
一直在做OS390上的大型机开发，IBM有一套IMSDB的数据库系统，那个就是传说中的DB2的前辈，它是阶层数据库，不过它只是用在大型机上面（就是那种大的柜子里面的家伙）。可惜，Windows平台对于大数据，好像没有什么阶层数据库的解决方案。（DB2-最新版本貌似有，不过。。。个人网站。。。。，或者那位大哥知道阶层结构的平民数据库）没有办法，老老实实做成多个数据库，用主键，外键链接起来吧。。。
【上图是项目第一阶段的数据库关系图，手工绘制的。。。。】
大家是怎么看待阶层结构数据库的呢，对于大规模的阶层数据库有什么好的解决方式吗？请大家畅所欲言啊。
有兴趣的写信给我 root#magicdict.com [convert # to @ ]
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