ldap与nosql的简单介绍

LDAP是啥意思

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在日常交谈中，你可能会听到有些人这么说：“我们要把那些东西存在LDAP中吗？”，或者“从LDAP数据库中取出那些数据！”，又或者“我们怎么把LDAP和关系型数据库集成在一起？”。严格地说，LDAP根本不是数据库而是用来访问存储在信息目录（也就是LDAP目录）中的信息的协议。更为确切和正式的说法应该是象这样的：“通过使用LDAP，可以在信息目录的正确位置读取（或存储）数据”。但是，也没有必要吹毛求疵，尽管表达得不够准确，我们也都知道对方在说什么。

参考：

数据库的问题：关系型数据库与非关系型数据库的区别，和各自的发展前景?

当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等。

非关系型数据库有 NoSql、Cloudant。

nosql和关系型数据库比较

优点：

1）成本：nosql数据库简单易部署，基本都是开源软件，不需要像使用oracle那样花费大量成本购买使用，相比关系型数据库价格便宜。

2）查询速度：nosql数据库将数据存储于缓存之中，关系型数据库将数据存储在硬盘中，自然查询速度远不及nosql数据库。

3）存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等，所以可以存储基础类型以及对象或者是集合等各种格式，而数据库则只支持基础类型。

4）扩展性：关系型数据库有类似join这样的多表查询机制的限制导致扩展很艰难。

缺点：

1）维护的工具和资料有限，因为nosql是属于新的技术，不能和关系型数据库10几年的技术同日而语。

2）不提供对sql的支持，如果不支持sql这样的工业标准，将产生一定用户的学习和使用成本。

3）不提供关系型数据库对事物的处理。

关系型数据库的最大特点就是事务的一致性：传统的关系型数据库读写操作都是事务的，具有ACID的特点，这个特性使得关系型数据库可以用于几乎所有对一致性有要求的系统中，如典型的银行系统。

关系型数据库为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差，而像微博、facebook这类SNS的应用，对并发读写能力要求极高，关系型数据库已经无法应付(在读方面，传统上为了克服关系型数据库缺陷，提高性能，都是增加一级memcache来静态化网页，而在SNS中，变化太快，memchache已经无能为力了)，因此，必须用新的一种数据结构存储来代替关系数据库。

关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构，因此，其扩展性极差，而在SNS中，系统的升级，功能的增加，往往意味着数据结构巨大变动，这一点关系型数据库也难以应付，需要新的结构化数据存储。

于是，非关系型数据库应运而生，由于不可能用一种数据结构化存储应付所有的新的需求，因此，非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。

如何建立一个完整可用的安全大数据平台

“

要建立一个大数据系统，我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出，并在现有的Hadoop和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择，也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。此外，没有任何一个引入大数据解决方案的商业应用在生产环境上承担的起安全隐患。

计算框架篇

大数据的价值

只有在能指导人们做出有价值的决定时，数据才能体现其自身的价值。因此，大数据技术要服务于实际的用途，才是有意义的。一般来说，大数据可以从以下三个方面指导人们做出有价值的决定：

报表生成（比如根据用户历史点击行为的跟踪和综合分析、应用程序活跃程度和用户粘性计算等）；

诊断分析（例如分析为何用户粘性下降、根据日志分析系统为何性能下降、垃圾邮件以及病毒的特征检测等）；

决策（例如个性化新闻阅读或歌曲推荐、预测增加哪些功能能增加用户粘性、帮助广告主进行广告精准投放、设定垃圾邮件和病毒拦截策略等）。

图 1

进一步来看，大数据技术从以下三个方面解决了传统技术难以达成的目标（如图1）：

在历史数据上的低延迟（交互式）查询，目标是加快决策过程和时间，例如分析一个站点为何变缓慢并尝试修复它；

在实时数据上的低延迟查询，目的是帮助用户和应用程序在实时数据上做出决策，例如实时检测并阻拦病毒蠕虫（一个病毒蠕虫可以在1.3秒内攻击1百万台主机）；

更加精细高级的数据处理算法，这可以帮助用户做出“更好”的决策，例如图数据处理、异常点检测、趋势分析及其他机器学习算法。

蛋糕模式

从将数据转换成价值的角度来说，在Hadoop生态圈十年蓬勃成长的过程中，YARN和Spark这二者可以算得上是里程碑事件。Yarn的出现使得集群资源管理和数据处理流水线分离，大大革新并推动了大数据应用层面各种框架的发展（SQL on Hadoop框架, 流数据，图数据，机器学习）。

它使得用户不再受到MapReduce开发模式的约束，而是可以创建种类更为丰富的分布式应用程序，并让各类应用程序运行在统一的架构上，消除了为其他框架维护独有资源的开销。就好比一个多层蛋糕，下面两层是HDFS和Yarn, 而MapReduce就只是蛋糕上层的一根蜡烛而已，在蛋糕上还能插各式各样的蜡烛。

在这一架构体系中，总体数据处理分析作业分三块（图2），在HBase上做交互式查询（Apache Phoenix, Cloudera Impala等），在历史数据集上编写MapReduce程序抑或利用Hive等做批处理业务，另外对于实时流数据分析Apache Storm则会是一种标准选择方案。

虽然Yarn的出现极大地丰富了Hadoop生态圈的应用场景，但仍存有两个显而易见的挑战：一是在一个平台上需要维护三个开发堆栈；二是在不同框架内很难共享数据，比如很难在一个框架内对流数据做交互式查询。这也意味着我们需要一个更为统一和支持更好抽象的计算框架的出现。

图 2

一统江湖

Spark的出现使得批处理任务，交互式查询，实时流数据处理被整合到一个统一的框架内（图3），同时Spark和现有的开源生态系统也能够很好地兼容（Hadoop, HDFS, Yarn, Hive, Flume）。通过启用内存分布数据集，优化迭代工作负载，用户能够更简单地操作数据，并在此基础上开发更为精细的算法，如机器学习和图算法等。

有三个最主要的原因促使Spark目前成为了时下最火的大数据开源社区（拥有超过来自200多个公司的800多个contributors）：

Spark可以扩展部署到超过8000节点并处理PB级别的数据，同时也提供了很多不错的工具供应用开发者进行管理和部署；

Spark提供了一个交互式shell供开发者可以用Scala或者Python即时性试验不同的功能；

Spark提供了很多内置函数使得开发者能够比较容易地写出低耦合的并且能够并发执行的代码，这样开发人员就更能集中精力地为用户提供更多的业务功能而不是花费时间在优化并行化代码之上。

当然Spark也和当年的MapReduce一样不是万灵药，比如对实时性要求很高的流数据处理上Apache Storm还是被作为主流选择，因为Spark Streaming实际上是microbatch（将一个流数据按时间片切成batch,每个batch提交一个job）而不是事件触发实时系统，所以虽然支持者们认为microbatch在系统延时性上贡献并不多，但在生产环境中和Apache Storm相比还不是特别能满足对低延时要求很高的应用场景。

比如在实践过程中，如果统计每条消息的平均处理时间，很容易达到毫秒级别，但一旦统计类似service assurance（确保某条消息在毫秒基本能被处理完成）的指标，系统的瓶颈有时还是不能避免。

但同时我们不能不注意到，在许多用例当中，与流数据的交互以及和静态数据集的结合是很有必要的, 例如我们需要在静态数据集上进行分类器的模型计算，并在已有分类器模型的基础上，对实时进入系统的流数据进行交互计算来判定类别。

由于Spark的系统设计对各类工作（批处理、流处理以及交互式工作）进行了一个共有抽象，并且生态圈内延伸出了许多丰富的库（MLlib机器学习库、SQL语言API、GraphX）, 使得用户可以在每一批流数据上进行灵活的Spark相关操作，在开发上提供了许多便利。

Spark的成熟使得Hadoop生态圈在短短一年之间发生了翻天覆地的变化， Cloudera和Hortonworks纷纷加入了Spark阵营，而Hadoop项目群中除了Yarn之外已经没有项目是必须的了（虽然Mesos已在一些场合替代了Yarn）, 因为就连HDFS，Spark都可以不依赖。但很多时候我们仍然需要像Impala这样的依赖分布式文件系统的MPP解决方案并利用Hive管理文件到表的映射，因此Hadoop传统生态圈依然有很强的生命力。

另外在这里简要对比一下交互式分析任务中各类SQL on Hadoop框架，因为这也是我们在实际项目实施中经常遇到的问题。我们主要将注意力集中在Spark SQL, Impala和Hive on Tez上, 其中Spark SQL是三者之中历史最短的，论文发表在15年的SIGMOD会议上，原文对比了数据仓库上不同类型的查询在Shark（Spark最早对SQL接口提供的支持）、Spark SQL和Impala上的性能比较。

也就是说，虽然Spark SQL在Shark的基础上利用Catalyst optimizer在代码生成上做了很多优化，但总体性能还是比不上Impala, 尤其是当做join操作的时候， Impala可以利用“predicate pushdown”更早对表进行选择操作从而提高性能。

不过Spark SQL的Catalyst optimizer一直在持续优化中，相信未来会有更多更好的进展。Cloudera的Benchmark评测中Impala一直比其他SQL on Hadoop框架性能更加优越，但同时Hortonworks评测则指出虽然单个数据仓库查询Impala可以在很短的时间内完成，但是一旦并发多个查询Hive on Tez的优势就展示出来。另外Hive on Tez在SQL表达能力也要比Impala更强（主要是因为Impala的嵌套存储模型导致的），因此根据不同的场景选取不同的解决方案是很有必要的。

图 3

各领风骚抑或代有才人出？

近一年比较吸引人眼球的Apache Flink（与Spark一样已有5年历史，前身已经是柏林理工大学一个研究性项目，被其拥趸推崇为继MapReduce, Yarn，Spark之后第四代大数据分析处理框架）。与Spark相反，Flink是一个真正的实时流数据处理系统，它将批处理看作是流数据的特例，同Spark一样它也在尝试建立一个统一的平台运行批量，流数据，交互式作业以及机器学习，图算法等应用。

Flink有一些设计思路是明显区别于Spark的，一个典型的例子是内存管理，Flink从一开始就坚持自己精确的控制内存使用并且直接操作二进制数据，而Spark一直到1.5版本都还是试用java的内存管理来做数据缓存，这也导致了Spark很容易遭受OOM以及JVM GC带来的性能损失。

但是从另外一个角度来说, Spark中的RDD在运行时被存成java objects的设计模式也大大降低了用户编程设计门槛，同时随着Tungsten项目的引入，Spark现在也逐渐转向自身的内存管理，具体表现为Spark生态圈内从传统的围绕RDD（分布式java对象集合）为核心的开发逐渐转向以DataFrame(分布式行对象集合)为核心。

总的来说，这两个生态圈目前都在互相学习，Flink的设计基因更为超前一些，但Spark社区活跃度大很多，发展到目前毫无疑问是更为成熟的选择，比如对数据源的支持（HBase, Cassandra, Parquet, JSON, ORC）更为丰富以及更为统一简洁的计算表示。另一方面，Apache Flink作为一个由欧洲大陆发起的项目，目前已经拥有来自北美、欧洲以及亚洲的许多贡献者，这是否能够一改欧洲在开源世界中一贯的被动角色，我们将在未来拭目以待。

NoSQL数据库篇

NoSQL数据库在主流选择上依旧集中在MongoDB, HBase和Cassandra这三者之间。在所有的NoSQL选择中，用C 编写的MongoDB几乎应该是开发者最快也最易部署的选择。MongoDB是一个面向文档的数据库，每个文档／记录／数据（包括爬取的网页数据及其他大型对象如视频等）是以一种BSON（Binary JSON）的二进制数据格式存储, 这使得MongoDB并不需要事先定义任何模式, 也就是模式自由（可以把完全不同结构的记录放在同一个数据库里）。

MongoDB对于完全索引的支持在应用上是很方便的，同时也具备一般NoSQL分布式数据库中可扩展，支持复制和故障恢复等功能。 MongoDB一般应用于高度伸缩性的缓存及大尺寸的JSON数据存储业务中，但不能执行“JOIN”操作，而且数据占用空间也比较大，最被用户诟病的就是由于MongoDB提供的是数据库级锁粒度导致在一些情况下建索引操作会引发整个数据库阻塞。一般来说，MongoDB完全可以满足一些快速迭代的中小型项目的需求。

下面来主要谈谈Cassandra和HBase之间的比较选择。Cassandra和HBase有着截然不同的基因血统。HBase和其底层依赖的系统架构源自于著名的Google FileSystem（发表于2003年）和Google BigTable设计（发表于2006年），其克服了HDFS注重吞吐量却牺牲I/O的缺点，提供了一个存储中间层使得用户或者应用程序可以随机读写数据。

具体来说，HBase的更新和删除操作实际上是先发生在内存MemStore中，当MemStore满了以后会Flush到StoreFile, 之后当StoreFile文件数量增长到一定阈值后会触发Compact合并操作，因此HBase的更新操作其实是不断追加的操作，而最终所有更新和删除数据的持久化操作都是在之后Compact过程中进行的。

这使得应用程序在向内存MemStore写入数据后，所做的修改马上就能得到反映，用户读到的数据绝不会是陈旧的数据，保证了I/O高性能和数据完全一致性；另一方面来说， HBase基于Hadoop生态系统的基因就已经决定了他自身的高度可扩展性、容错性。

在数据模型上，Cassandra和HBase类似实现了一个key-value提供面向列式存储服务，其系统设计参考了 Amazon Dynamo (发表于2007年) 分布式哈希（DHT）的P2P结构（实际上大部分Cassandra的初始工作都是由两位从Amazon的Dynamo组跳槽到Facebook的工程师完成)，同样具有很高的可扩展性和容错性等特点。

除此之外，相对HBase的主从结构，Cassandra去中心化的P2P结构能够更简单地部署和维护，比如增加一台机器只需告知Cassandra系统新节点在哪，剩下的交给系统完成就行了。同时，Cassandra对多数据中心的支持也更好，如果需要在多个数据中心进行数据迁移Cassandra会是一个更优的选择。

Eric Brewer教授提出的经典CAP理论认为任何基于网络的数据共享系统，最多只能满足数据一致性、可用性、分区容忍性三要素中的两个要素。实际分布式系统的设计过程往往都是在一致性与可用性上进行取舍，相比于HBase数据完全一致性的系统设计，Cassandra选择了在优先考虑数据可用性的基础上让用户自己根据应用程序需求决定系统一致性级别。

比如：用户可以配置QUONUM参数来决定系统需要几个节点返回数据才能向客户端做出响应，ONE指只要有一个节点返回数据就可以对客户端做出响应，ALL指等于数据复制份数的所有节点都返回结果才能向客户端做出响应，对于数据一致性要求不是特别高的可以选择ONE，它是最快的一种方式。

从基因和发展历史上来说，HBase更适合用做数据仓库和大规模数据处理与分析（比如对网页数据建立索引），而Cassandra则更适合用作实时事务和交互式查询服务。Cassandra在国外市场占有比例和发展要远比国内红火，在不少权威测评网站上排名都已经超过了HBase。目前Apache Cassandra的商业化版本主要由软件公司DataStax进行开发和销售推广。另外还有一些NoSQL分布式数据库如Riak, CouchDB也都在各自支持的厂商推动下取得了不错的发展。

虽然我们也考虑到了HBase在实际应用中的不便之处比如对二级索引的支持程度不够（只支持通过单个行键访问，通过行键的范围查询，全表扫描），不过在明略的大数据基础平台上，目前整合的是依然是HBase。

理由也很简单，HBase出身就与Hadoop的生态系统紧密集成，其能够很容易与其他SQL on Hadoop框架（Cloudera Impala, Apache Phoenix, or Hive on Tez）进行整合，而不需要重新部署一套分布式数据库系统，而且可以很方便地将同样的数据内容在同一个生态系统中根据不同框架需要来变换存储格式（比如存储成Hive表或者Parquet格式）。

我们在很多项目中都有需要用到多种SQL on Hadoop框架，来应对不同应用场景的情况，也体会到了在同一生态系统下部署多种框架的简便性。但同时我们也遇到了一些问题，因为HBase项目本身与HDFS和Zookeeper系统分别是由不同开源团队进行维护的，所以在系统整合时我们需要先对HBase所依赖的其他模块进行设置再对HBase进行配置，在一定程度上降低了系统维护的友好性。

目前我们也已经在考虑将Cassandra应用到一些新的客户项目中，因为很多企业级的应用都需要将线上线下数据库进行分离，HBase更适合存储离线处理的结果和数据仓库，而更适合用作实时事务和并发交互性能更好的Cassandra作为线上服务数据库会是一种很好的选择。

大数据安全篇

随着越来越多各式各样的数据被存储在大数据系统中，任何对企业级数据的破坏都是灾难性的，从侵犯隐私到监管违规，甚至会造成公司品牌的破坏并最终影响到股东收益。给大数据系统提供全面且有效的安全解决方案的需求已经十分迫切：

大数据系统存储着许多重要且敏感的数据，这些数据是企业长久以来的财富

与大数据系统互动的外部系统是动态变化的，这会给系统引入新的安全隐患

在一个企业的内部，不同Business Units会用不同的方式与大数据系统进行交互，比如线上的系统会实时给集群推送数据、数据科学家团队则需要分析存储在数据仓库内的历史数据、运维团队则会需要对大数据系统拥有管理权限。

因此为了保护公司业务、客户、财务和名誉免于被侵害，大数据系统运维团队必须将系统安全高度提高到和其他遗留系统一样的级别。同时大数据系统并不意味着引入大的安全隐患，通过精细完整的设计，仍然能够把一些传统的系统安全解决方案对接到最新的大数据集群系统中。

一般来说，一个完整的企业级安全框架包括五个部分：

Administration: 大数据集群系统的集中式管理，设定全局一致的安全策略

Authentication: 对用户和系统的认证

Authorization：授权个人用户和组对数据的访问权限

Audit：维护数据访问的日志记录

Data Protection：数据脱敏和加密以达到保护数据的目的

系统管理员要能够提供覆盖以上五个部分的企业级安全基础设施，否则任何一环的缺失都可能给整个系统引入安全性风险。

在大数据系统安全集中式管理平台这块，由Hortonworks推出的开源项目Apache Ranger就可以十分全面地为用户提供Hadoop生态圈的集中安全策略的管理，并解决授权(Authorization)和审计(Audit)。例如，运维管理员可以轻松地为个人用户和组对文件、数据等的访问策略，然后审计对数据源的访问。

与Ranger提供相似功能的还有Cloudera推出的Apache Sentry项目，相比较而言Ranger的功能会更全面一些。

而在认证（Authentication）方面, 一种普遍采用的解决方案是将基于Kerberos的认证方案对接到企业内部的LDAP环境中， Kerberos也是唯一为Hadoop全面实施的验证技术。

另外值得一提的是Apache Knox Gateway项目，与Ranger提高集群内部组件以及用户互相访问的安全不同，Knox提供的是Hadoop集群与外界的唯一交互接口，也就是说所有与集群交互的REST API都通过Knox处理。这样，Knox就给大数据系统提供了一个很好的基于边缘的安全（perimeter-based security）。

基于以上提到的五个安全指标和Hadoop生态圈安全相关的开源项目，已经足已证明基于Hadoop的大数据平台我们是能够构建一个集中、一致、全面且有效的安全解决方案。

我市再ITjob管网上面找的

数据库的问题

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。[1]

数据库管理系统

主条目：数据库管理系统

数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、XML；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如SQL、XQuery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些DBMS能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。[1]

类型

关系数据库

MySQL

MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）

Percona Server（MySQL的代替品·）

PostgreSQL

Microsoft Access

Microsoft SQL Server

Google Fusion Tables

FileMaker

Oracle数据库

Sybase

dBASE

Clipper

FoxPro

foshub

几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。

非关系型数据库（NoSQL）

主条目：NoSQL

BigTable（Google）

Cassandra

MongoDB

CouchDB

键值（key-value）数据库

Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展

Dynamo

LevelDB（Google）[1]

数据库模型

对象模型

层次模型（轻量级数据访问协议）

网状模型（大型数据储存）

关系模型

面向对象模型

半结构化模型

平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)

架构

数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。

内层：最接近实际存储体，亦即有关数据的实际存储方式。

外层：最接近用户，即有关个别用户观看数据的方式。

概念层：介于两者之间的间接层。

数据库索引

主条目：数据库索引

数据索引的观念由来已久，像是一本书前面几页都有目录，目录也算是索引的一种，只是它的分类较广，例如车牌、身份证字号、条码等，都是一个索引的号码，当我们看到号码时，可以从号码中看出其中的端倪，若是要找的人、车或物品，也只要提供相关的号码，即可迅速查到正确的人事物。

另外，索引跟字段有着相应的关系，索引即是由字段而来，其中字段有所谓的关键字段（Key Field），该字段具有唯一性，即其值不可重复，且不可为"空值（null）"。例如：在合并数据时，索引便是扮演欲附加字段数据之指向性用途的角色。故此索引为不可重复性且不可为空。

数据库操作:事务

主条目：数据库事务

事务（transaction）是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。事务的ACID特性：

基元性（atomicity）

一致性（consistency）

隔离性（isolation）

持续性（durability）

事务的并发性是指多个事务的并行操作轮流交叉运行，事务的并发可能会访问和存储不正确的数据，破坏交易的隔离性和数据库的一致性。

网状数据模型的数据结构网状模型满足下面两个条件的基本层次联系的集合为网状模型。 1. 允许一个以上的结点无双亲； 2. 一个结点可以有多于一个的双亲。[2]

参见

数据库理论

信息技术审核

LDAP（轻量级数据访问协议）

SQL（结构化查询语言）

在电子政务方案中看到LDAP技术，什么是LDAP技术？有什么作用？

LDAP的英文全称是Lightweight Directory Access Protocol，一般都简称为LDAP。它是基于X.500标准的，但是简单多了并且可以根据需要定制。与X.500不同，LDAP支持TCP/IP，这对访问Internet是必须的。LDAP的核心规范在RFC中都有定义，所有与LDAP相关的RFC都可以在LDAPman RFC网页中找到。现在LDAP技术不仅发展得很快而且也是激动人心的。在企业范围内实现LDAP可以让运行在几乎所有计算机平台上的所有的应用程序从LDAP目录中获取信息。LDAP目录中可以存储各种类型的数据：电子邮件地址、邮件路由信息、人力资源数据、公用密匙、联系人列表，等等。通过把LDAP目录作为系统集成中的一个重要环节，可以简化员工在企业内部查询信息的步骤，甚至连主要的数据源都可以放在任何地方。

LDAP目录的优势

如果需要开发一种提供公共信息查询的系统一般的设计方法可能是采用基于WEB的数据库设计方式，即前端使用浏览器而后端使用WEB服务器加上关系数据库。后端在Windows的典型实现可能是Windows NT + IIS + Acess数据库或者是SQL服务器，IIS和数据库之间通过ASP技术使用ODBC进行连接，达到通过填写表单查询数据的功能；

后端在Linux系统的典型实现可能是Linux+ Apache + postgresql，Apache和数据库之间通过PHP3提供的函数进行连接。使用上述方法的缺点是后端关系数据库的引入导致系统整体的性能降低和系统的管理比较繁琐，因为需要不断的进行数据类型的验证和事务的完整性的确认；并且前端用户对数据的控制不够灵活，用户权限的设置一般只能是设置在表一级而不是设置在记录一级。

目录服务的推出主要是解决上述数据库中存在的问题。目录与关系数据库相似，是指具有描述性的基于属性的记录集合，但它的数据类型主要是字符型，为了检索的需要添加了BIN（二进制数据）、CIS（忽略大小写）、CES（大小写敏感）、TEL（电话型）等语法（Syntax），而不是关系数据库提供的整数、浮点数、日期、货币等类型，同样也不提供象关系数据库中普遍包含的大量的函数，它主要面向数据的查询服务（查询和修改操作比一般是大于10:1），不提供事务的回滚（rollback）机制，它的数据修改使用简单的锁定机制实现All-or-Nothing，它的目标是快速响应和大容量查询并且提供多目录服务器的信息复制功能。

现在该说说LDAP目录到底有些什么优势了。现在LDAP的流行是很多因数共同作用的结果。可能LDAP最大的优势是：可以在任何计算机平台上，用很容易获得的而且数目不断增加的LDAP的客户端程序访问LDAP目录。而且也很容易定制应用程序为它加上LDAP的支持。

LDAP协议是跨平台的和标准的协议，因此应用程序就不用为LDAP目录放在什么样的服务器上操心了。实际上，LDAP得到了业界的广泛认可，因为它是Internet的标准。产商都很愿意在产品中加入对LDAP的支持，因为他们根本不用考虑另一端（客户端或服务端）是怎么样的。LDAP服务器可以是任何一个开发源代码或商用的LDAP目录服务器（或者还可能是具有LDAP界面的关系型数据库），因为可以用同样的协议、客户端连接软件包和查询命令与LDAP服务器进行交互。与LDAP不同的是，如果软件产商想在软件产品中集成对DBMS的支持，那么通常都要对每一个数据库服务器单独定制。不象很多商用的关系型数据库，你不必为LDAP的每一个客户端连接或许可协议付费大多数的LDAP服务器安装起来很简单，也容易维护和优化。

LDAP服务器可以用“推”或“拉”的方法复制部分或全部数据，例如：可以把数据“推”到远程的办公室，以增加数据的安全性。复制技术是内置在LDAP服务器中的而且很容易配置。如果要在DBMS中使用相同的复制功能，数据库产商就会要你支付额外的费用，而且也很难管理。

LDAP允许你根据需要使用ACI（一般都称为ACL或者访问控制列表）控制对数据读和写的权限。例如，设备管理员可以有权改变员工的工作地点和办公室号码，但是不允许改变记录中其它的域。ACI可以根据谁访问数据、访问什么数据、数据存在什么地方以及其它对数据进行访问控制。因为这些都是由LDAP目录服务器完成的，所以不用担心在客户端的应用程序上是否要进行安全检查。

LDAP（Lightweight Directory Acess Protocol）是目录服务在TCP/IP上的实现（RFC 1777 V2版和RFC 2251

V3版）。它是对X500的目录协议的移植，但是简化了实现方法，所以称为轻量级的目录服务。在LDAP中目录是按照树型结构组织，目录由条目（Entry）组成，条目相当于关系数据库中表的记录；条目是具有区别名DN（Distinguished

Name）的属性（Attribute）集合，DN相当于关系数据库表中的关键字（Primary

Key）；属性由类型（Type）和多个值（Values）组成，相当于关系数据库中的域（Field）由域名和数据类型组成，只是为了方便检索的需要，LDAP中的Type可以有多个Value，而不是关系数据库中为降低数据的冗余性要求实现的各个域必须是不相关的。LDAP中条目的组织一般按照地理位置和组织关系进行组织，非常的直观。LDAP把数据存放在文件中，为提高效率可以使用基于索引的文件数据库，而不是关系数据库。LDAP协议集还规定了DN的命名方法、存取控制方法、搜索格式、复制方法、URL格式、开发接口等

LDAP对于这样存储这样的信息最为有用，也就是数据需要从不同的地点读取，但是不需要经常更新。

例如，这些信息存储在LDAP目录中是十分有效的：

l 公司员工的电话号码簿和组织结构图

l 客户的联系信息

l 计算机管理需要的信息，包括NIS映射、email假名，等等

l 软件包的配置信息

l 公用证书和安全密匙

什么时候该用LDAP存储数据

大多数的LDAP服务器都为读密集型的操作进行专门的优化。因此，当从LDAP服务器中读取数据的时候会比从专门为OLTP优化的关系型数据库中读取数据快一个数量级。也是因为专门为读的性能进行优化，大多数的LDAP目录服务器并不适合存储需要需要经常改变的数据。例如，用LDAP服务器来存储电话号码是一个很好的选择，但是它不能作为电子商务站点的数据库服务器。

如果下面每一个问题的答案都是“是”，那么把数据存在LDAP中就是一个好主意。

l 需要在任何平台上都能读取数据吗？

l 每一个单独的记录项是不是每一天都只有很少的改变？

l 可以把数据存在平面数据库（flat database）而不是关系型数据库中吗？换句话来说，也就是不管什么范式不范式的，把所有东西都存在一个记录中（差不多只要满足第一范式）。

最后一个问题可能会唬住一些人，其实用平面数据库去存储一些关系型的数据也是很一般的。例如，一条公司员工的记录就可以包含经理的登录名。用LDAP来存储这类信息是很方便的。一个简单的判断方法：如果可以把保数据存在一张张的卡片里，就可以很容易地把它存在LDAP目录里。

安全和访问控制

LDAP提供很复杂的不同层次的访问控制或者ACI。因这些访问可以在服务器端控制，这比用客户端的软件保证数据的安全可安全多了。

用LDAP的ACI，可以完成：

l 给予用户改变他们自己的电话号码和家庭地址的权限，但是限制他们对其它数据（如，职务名称，经理的登录名，等等）只有“只读”权限。

l 给予“HR-admins"组中的所有人权限以改变下面这些用户的信息：经理、工作名称、员工号、部门名称和部门号。但是对其它域没有写权限。

l 禁止任何人查询LDAP服务器上的用户口令，但是可以允许用户改变他或她自己的口令。

l 给予经理访问他们上级的家庭电话的只读权限，但是禁止其他人有这个权限。

l 给予“host-admins"组中的任何人创建、删除和编辑所有保存在LDAP服务器中的与计算机主机有关的信息

l 通过Web，允许“foobar-sales"组中的成员有选择地给予或禁止他们自己读取一部分客户联系数据的读权限。这将允许他们把客户联系信息下载到本地的笔记本电脑或个人数字助理（PDA）上。（如果销售人员的软件都支持LDAP，这将非常有用）

l 通过Web，允许组的所有者删除或添加他们拥有的组的成员。例如：可以允许销售经理给予或禁止销售人员改变Web页的权限。也可以允许邮件假名（mail aliase）的所有者不经过IT技术人员就直接从邮件假名中删除或添加用户。“公用”的邮件列表应该允许用户从邮件假名中添加或删除自己（但是只能是自己）。也可以对IP地址或主机名加以限制。例如，某些域只允许用户IP地址以192.168.200.*开头的有读的权限，或者用户反向查找DNS得到的主机名必须为*.foobar.com。

LDAP目录树的结构

LDAP目录以树状的层次结构来存储数据。如果你对自顶向下的DNS树或UNIX文件的目录树比较熟悉，也就很容易掌握LDAP目录树这个概念了。就象DNS的主机名那样，LDAP目录记录的标识名（Distinguished Name，简称DN）是用来读取单个记录，以及回溯到树的顶部。后面会做详细地介绍。

为什么要用层次结构来组织数据呢？原因是多方面的。下面是可能遇到的一些情况：

l 如果你想把所有的美国客户的联系信息都“推”到位于到西雅图办公室（负责营销）的LDAP服务器上，但是你不想把公司的资产管理信息“推”到那里。

l 你可能想根据目录树的结构给予不同的员工组不同的权限。在下面的例子里，资产管理组对“asset-mgmt"部分有完全的访问权限，但是不能访问其它地方。

l 把LDAP存储和复制功能结合起来，可以定制目录树的结构以降低对WAN带宽的要求。位于西雅图的营销办公室需要每分钟更新的美国销售状况的信息，但是欧洲的销售情况就只要每小时更新一次就行了。

刨根问底：基准DN

LDAP目录树的最顶部就是根，也就是所谓的“基准DN"。基准DN通常使用下面列出的三种格式之一。假定我在名为FooBar的电子商务公司工作，这家公司在Internet上的名字是foobar.com。

o="FooBar, Inc.", c=US

（以X.500格式表示的基准DN）

在这个例子中，o=FooBar, Inc. 表示组织名，在这里就是公司名的同义词。c=US 表示公司的总部在美国。以前，一般都用这种方式来表示基准DN。但是事物总是在不断变化的，现在所有的公司都已经（或计划）上Internet上。随着Internet的全球化，在基准DN中使用国家代码很容易让人产生混淆。现在，X.500格式发展成下面列出的两种格式。

o=foobar.com

（用公司的Internet地址表示的基准DN）

这种格式很直观，用公司的域名作为基准DN。这也是现在最常用的格式。

dc=foobar, dc=com

（用DNS域名的不同部分组成的基准DN）

就象上面那一种格式，这种格式也是以DNS域名为基础的，但是上面那种格式不改变域名（也就更易读），而这种格式把域名：foobar.com分成两部分 dc=foobar, dc=com。在理论上，这种格式可能会更灵活一点，但是对于最终用户来说也更难记忆一点。考虑一下foobar.com这个例子。当foobar.com和gizmo.com合并之后，可以简单的把“dc=com"当作基准DN。把新的记录放到已经存在的dc=gizmo, dc=com目录下，这样就简化了很多工作（当然，如果foobar.com和wocket.edu合并，这个方法就不能用了）。如果LDAP服务器是新安装的，我建议你使用这种格式。再请注意一下，如果你打算使用活动目录（Actrive Directory），Microsoft已经限制你必须使用这种格式。

更上一层楼：在目录树中怎么组织数据

在UNIX文件系统中，最顶层是根目录（root）。在根目录的下面有很多的文件和目录。象上面介绍的那样，LDAP目录也是用同样的方法组织起来的。

在根目录下，要把数据从逻辑上区分开。因为历史上（X.500）的原因，大多数LDAP目录用OU从逻辑上把数据分开来。OU表示“Organization Unit"，在X.500协议中是用来表示公司内部的机构：销售部、财务部，等等。现在LDAP还保留ou=这样的命名规则，但是扩展了分类的范围，可以分类为：ou=people, ou=groups, ou=devices，等等。更低一级的OU有时用来做更细的归类。例如：LDAP目录树（不包括单独的记录）可能会是这样的：

dc=foobar, dc=com

ou=customers

ou=asia

ou=europe

ou=usa

ou=employees

ou=rooms

ou=groups

ou=assets-mgmt

ou=nisgroups

ou=recipes

单独的LDAP记录

DN是LDAP记录项的名字

在LDAP目录中的所有记录项都有一个唯一的“Distinguished Name"，也就是DN。每一个LDAP记录项的DN是由两个部分组成的：相对DN（RDN）和记录在LDAP目录中的位置。

RDN是DN中与目录树的结构无关的部分。在LDAP目录中存储的记录项都要有一个名字，这个名字通常存在cn（Common Name）这个属性里。因为几乎所有的东西都有一个名字，在LDAP中存储的对象都用它们的cn值作为RDN的基础。如果我把最喜欢的吃燕麦粥食谱存为一个记录，我就会用cn=Oatmeal Deluxe作为记录项的RDN。

l 我的LDAP目录的基准DN是dc=foobar,dc=com

l 我把自己的食谱作为LDAP的记录项存在ou=recipes

l 我的LDAP记录项的RDN设为cn=Oatmeal Deluxe

上面这些构成了燕麦粥食谱的LDAP记录的完整DN。记住，DN的读法和DNS主机名类似。下面就是完整的DN：

cn=Oatmeal Deluxe,ou=recipes,dc=foobar,dc=com

举一个实际的例子来说明DN

现在为公司的员工设置一个DN。可以用基于cn或uid（User ID），作为典型的用户帐号。例如，FooBar的员工Fran Smith（登录名：fsmith）的DN可以为下面两种格式：

uid=fsmith,ou=employees,dc=foobar,dc=com

（基于登录名）

LDAP（以及X.500）用uid表示“User ID"，不要把它和UNIX的uid号混淆了。大多数公司都会给每一个员工唯一的登录名，因此用这个办法可以很好地保存员工的信息。你不用担心以后还会有一个叫Fran Smith的加入公司，如果Fran改变了她的名字（结婚？离婚？或宗教原因？），也用不着改变LDAP记录项的DN。

cn=Fran Smith,ou=employees,dc=foobar,dc=com

（基于姓名）

可以看到这种格式使用了Common Name（CN）。可以把Common Name当成一个人的全名。这种格式有一个很明显的缺点就是：如果名字改变了，LDAP的记录就要从一个DN转移到另一个DN。但是，我们应该尽可能地避免改变一个记录项的DN。

定制目录的对象类型

你可以用LDAP存储各种类型的数据对象，只要这些对象可以用属性来表示，下面这些是可以在LDAP中存储的一些信息：

l 员工信息：员工的姓名、登录名、口令、员工号、他的经理的登录名，邮件服务器，等等。

l 物品跟踪信息：计算机名、IP地址、标签、型号、所在位置，等等。

l 客户联系列表：客户的公司名、主要联系人的电话、传真和电子邮件，等等。

l 会议厅信息：会议厅的名字、位置、可以坐多少人、电话号码、是否有投影机。

l 食谱信息：菜的名字、配料、烹调方法以及准备方法。

因为LDAP目录可以定制成存储任何文本或二进制数据，到底存什么要由你自己决定。LDAP目录用对象类型（object classes）的概念来定义运行哪一类的对象使用什么属性。在几乎所有的LDAP服务器中，你都要根据自己的需要扩展基本的LDAP目录的功能，创建新的对象类型或者扩展现存的对象类型。

LDAP目录以一系列“属性对”的形式来存储记录项，每一个记录项包括属性类型和属性值（这与关系型数据库用行和列来存取数据有根本的不同）。下面是我存在LDAP目录中的一部分食谱记录：

dn: cn=Oatmeal Deluxe, ou=recipes, dc=foobar, dc=com

cn: Instant Oatmeal Deluxe

recipeCuisine: breakfast

recipeIngredient: 1 packet instant oatmeal

recipeIngredient: 1 cup water

recipeIngredient: 1 pinch salt

recipeIngredient: 1 tsp brown sugar

recipeIngredient: 1/4 apple, any type

请注意上面每一种配料都作为属性recipeIngredient值。LDAP目录被设计成象上面那样为一个属性保存多个值的，而不是在每一个属性的后面用逗号把一系列值分开。

因为用这样的方式存储数据，所以数据库就有很大的灵活性，不必为加入一些新的数据就重新创建表和索引。更重要的是，LDAP目录不必花费内存或硬盘空间处理“空”域，也就是说，实际上不使用可选择的域也不会花费你任何资源。

作为例子的一个单独的数据项

让我们看看下面这个例子。我们用Foobar, Inc.的员工Fran Smith的LDAP记录。这个记录项的格式是LDIF，用来导入和导出LDAP目录的记录项。

dn: uid=fsmith, ou=employees, dc=foobar, dc=com

objectclass: person

objectclass: organizationalPerson

objectclass: inetOrgPerson

objectclass: foobarPerson

uid: fsmith

givenname: Fran

sn: Smith

cn: Fran Smith

cn: Frances Smith

telephonenumber: 510-555-1234

roomnumber: 122G

o: Foobar, Inc.

mailRoutingAddress: fsmith@foobar.com

mailhost: mail.foobar.com

userpassword: {crypt}3x1231v76T89N

uidnumber: 1234

gidnumber: 1200

homedirectory: /home/fsmith

loginshell: /usr/local/bin/bash

属性的值在保存的时候是保留大小写的，但是在默认情况下搜索的时候是不区分大小写的。某些特殊的属性（例如，password）在搜索的时候需要区分大小写。

让我们一点一点地分析上面的记录项。

dn: uid=fsmith, ou=employees, dc=foobar, dc=com

这是Fran的LDAP记录项的完整DN，包括在目录树中的完整路径。LDAP（和X.500）使用uid（User ID），不要把它和UNIX的uid号混淆了。

objectclass: person

objectclass: organizationalPerson

objectclass: inetOrgPerson

objectclass: foobarPerson

可以为任何一个对象根据需要分配多个对象类型。person对象类型要求cn（common name）和sn（surname）这两个域不能为空。persion对象类型允许有其它的可选域，包括givenname、telephonenumber，等等。organizational Person给person加入更多的可选域，inetOrgPerson又加入更多的可选域（包括电子邮件信息）。最后，foobarPerson是为Foobar定制的对象类型，加入了很多定制的属性。

uid: fsmith

givenname: Fran

sn: Smith

cn: Fran Smith

cn: Frances Smith

telephonenumber: 510-555-1234

roomnumber: 122G

o: Foobar, Inc.

以前说过了，uid表示User ID。当看到uid的时候，就在脑袋里想一想“login"。

请注意CN有多个值。就象上面介绍的，LDAP允许某些属性有多个值。为什么允许有多个值呢？假定你在用公司的LDAP服务器查找Fran的电话号码。你可能只知道她的名字叫Fran，但是对人力资源处的人来说她的正式名字叫做Frances。因为保存了她的两个名字，所以用任何一个名字检索都可以找到Fran的电话号码、电子邮件和办公房间号，等等。

mailRoutingAddress: fsmith@foobar.com

mailhost: mail.foobar.com

就象现在大多数的公司都上网了，Foobar用Sendmail发送邮件和处理外部邮件路由信息。Foobar把所有用户的邮件信息都存在LDAP中。最新版本的Sendmail支持这项功能。

Userpassword: {crypt}3x1231v76T89N

uidnumber: 1234

gidnumber: 1200

gecos: Frances Smith

homedirectory: /home/fsmith

loginshell: /usr/local/bin/bash

注意，Foobar的系统管理员把所有用户的口令映射信息也都存在LDAP中。FoobarPerson类型的对象具有这种能力。再注意一下，用户口令是用UNIX的口令加密格式存储的。UNIX的uid在这里为uidnumber。提醒你一下，关于如何在LDAP中保存NIS信息，有完整的一份RFC。在以后的文章中我会谈一谈NIS的集成。

LDAP复制

LDAP服务器可以使用基于“推”或者“拉”的技术，用简单或基于安全证书的安全验证，复制一部分或者所有的数据。

例如，Foobar有一个“公用的”LDAP服务器，地址为ldap.foobar.com，端口为389。Netscape Communicator的电子邮件查询功能、UNIX的“ph"命令要用到这个服务器，用户也可以在任何地方查询这个服务器上的员工和客户联系信息。公司的主LDAP服务器运行在相同的计算机上，不过端口号是1389。

你可能即不想让员工查询资产管理或食谱的信息，又不想让信息技术人员看到整个公司的LDAP目录。为了解决这个问题，Foobar有选择地把子目录树从主LDAP服务器复制到“公用”LDAP服务器上，不复制需要隐藏的信息。为了保持数据始终是最新的，主目录服务器被设置成即时“推”同步。这些种方法主要是为了方便，而不是安全，因为如果有权限的用户想查询所有的数据，可以用另一个LDAP端口。

假定Foobar通过从奥克兰到欧洲的低带宽数据的连接用LDAP管理客户联系信息。可以建立从ldap.foobar.com:1389到munich-ldap.foobar.com:389的数据复制，象下面这样：

periodic pull: ou=asia,ou=customers,o=sendmail.com

periodic pull: ou=us,ou=customers,o=sendmail.com

immediate push: ou=europe,ou=customers,o=sendmail.com

“拉”连接每15分钟同步一次，在上面假定的情况下足够了。“推”连接保证任何欧洲的联系信息发生了变化就立即被“推”到Munich。

用上面的复制模式，用户为了访问数据需要连接到哪一台服务器呢？在Munich的用户可以简单地连接到本地服务器。如果他们改变了数据，本地的LDAP服务器就会把这些变化传到主LDAP服务器。然后，主LDAP服务器把这些变化“推”回本地的“公用”LDAP服务器保持数据的同步。这对本地的用户有很大的好处，因为所有的查询（大多数是读）都在本地的服务器上进行，速度非常快。当需要改变信息的时候，最终用户不需要重新配置客户端的软件，因为LDAP目录服务器为他们完成了所有的数据交换工作。

ldap是什么

简单的说来，LDAP是一个得到关于人或者资源的集中、静态数据的快速方式。

LDAP是一个用来发布目录信息到许多不同资源的协议。通常它都作为一个集中的地址被使用，不过根据组织者的需要，它可以做得更加强大。

LDAP其实是一个电话簿，类似于我们所使用诸如NIS(Network Information Service)、DNS (Domain Name Service)等网络目录，也类似于你在花园中所看到的树木。

不少LDAP开发人员喜欢把LDAP与关系数据库相比，认为是另一种的存贮方式，然后在读性能上进行比较。实际上，这种对比的基础是错误的。LDAP和关系数据库是两种不同层次的概念，后者是存贮方式（同一层次如网格数据库，

对象数据库），前者是存贮模式和访问协议。LDAP是一个比关系数据库抽象层次更高的存贮概念，与关系数据库的查询语言SQL属同一级别。LDAP最基本

的形式是一个连接数据库的标准方式。该数据库为读查询作了优化。因此它可以很快地得到查询结果，不过在其它方面，例如更新，就慢得多。

特殊的数据库

从另一个意义上 LDAP是实现了指定的数据结构的存贮，它是一种特殊的数据库。但是LDAP和一般的数据库不同，明确这一点是很重要的。 LDAP对查询进行了优化，与写性能相比LDAP的读性能要优秀很多。

就象Sybase、Oracle、Informix或Microsoft的数据库管理系统（DBMS）是用于处理查询和更新关系型数据库那样，LDAP服务器也是用来处理查询和更新LDAP目录的。换句话来说LDAP目录也是一种类型的数据库，但不是关系型数据库。要特别注意的是，LDAP通常作为一个 hierarchical数据库使用，而不是一个关系数据库。因此，它的结构用树来表示比用表格好。正因为这样，就不能用SQL语句了。

21世纪的LDAP技术发展很快。几乎所有计算机平台上的所有的应用程序都可以从LDAP目录中获取信息。LDAP目录中可以存储各种类型的数据：电子邮件地址、邮件路由信息、人力资源数据、公用密匙、联系人列表，等等。通过把LDAP目录作为系统集成中的一个重要环节，可以简化员工在企业内部查询信息的步骤，甚至连主要的数据源都可以放在任何地方。

服务器

LDAP服务器可以用“推”或“拉”的方法复制部分或全部数据，例如：可以把数据“推”到远程的办公室，以增加数据的安全性。复制技术是内置在LDAP服务器中的而且很容易配置。如果要在DBMS中使用相同的复制功能，数据库厂商就会要你支付额外的费用，而且也很难管理。

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