LDAP读书笔记6-数据设计

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数据设计

Directory是一个数据源（Data Source），保存了很多的数据元素（Data elements），数据元素对应了数据的值。

• 一般与数据相关的问题

虽然我们生活在信息时代，但是我们会经常碰到如下的问题：

1、信息过量（导致我们很难查找）

2、信息不足（我们需要的信息往往不正确）

3、信息质量低、格式不对（或者是同样的数据以不同的格式存储，如电话号码等）、或者干脆就是错误的信息（错误、冗余的信息）

4、过时的信息

• 创建数据规则

1、决定哪些数据存储在directory service,哪些不存储的指导方针

2、访问数据的手册（权限）的指导方针

3、修改数据的手册（权限）的指导方针

4、法律考量

5、将数据存储在多个地方的指导方针

6、异常处理指导方针

• 决定需要你需要哪些数据

建立一个列表，标明你需要哪些数据，这些数据的数据源在哪里。

• 数据元素的特征

所有的数据都具备如下特征：

格式

数据大小

独立数据的个数（the number of distinct data value）

数据的所有者和限制

数据的消费者

数据被修改的频率（判读数据是动态数据或者是静态数据）

应用范围

与其他数据元素的关系

下面是一个经过分析后的例子

Sample Analysis of Data Element Characteristics

Element (Example)

Format

Size/ Number of Values

Owner

Consumers

Related to

Full name (John Jones )

Text

<128 chars. /1 or a few values

Personnel dept.

Users; BCES

User's entry

User ID (jjones )

Text

<8 chars. /1 value

IS dept.

BCES

User's entry

E-mail address ([email protected] )

Text (Internet mail address)

Many chars. /1 or a few values

IS dept.

Users; BCES

User's entry

Delivery address ([email protected] )

Text (Internet mail address)

Many chars. /1 value

User and system admins.

BCES

User's entry

• 数据源

1、其他directory services

2、网络操作系统

3、数据库

4、用电子形式保存的的简单文件和表格

5、应用程序

6、管理员

7、最终用户

你可能需要从其他数据源获取数据，对于每一个你打算存储在directory service中的数据，你应该考虑如下的问题：

1、从哪些数据源获取初始值

2、从如果数据源的数据被更新后，你该怎么办

3、如果directory service中的数据被更新后，你该怎么办

你已经收集的数据元素的信息将会对上面的问题有所帮助，但是你不会一开始就得到所有的答案，但是很重要的一点是你应该提前思考这些问题。你不会希望你的directory service保存一些过时的信息，你也不会希望被人误解是要去取代其他重要的数据源，比方说是人力资源部门的数据库。

• 管理好与其他数据源的关联关系

1、复制：如果你使用的directory service都是来自同一个厂商的产品，或者是用同一种协议（LDUP IETF标准）来复制的话，你可以使用内建的复制功能来保证多个service之间的数据一致性。一些第三方的软件根据通用的LDAP扩展也会提供LDAP到LDAP的复制，比方说是用changelog机制。

2、同步：比复制操作得更加频繁，但是对于数据一致性的保证却不如复制，同步可以在多个directory service之间操作，也可以在更多的数据源之间操作。同步的工具比较典型的是微软的Metadirectory Service，可以在微软的DS和其他不同的数据源之间的同步，包括Netscape DS，微软的Exchange Server，不同的关系型数据库，Lotus Notes和五格式文件。

同步是一个很复制的过程，如果你打算做同步的话，你必须考虑到以后的困难，大量的调整和内部开发将不可避免。当然，如果你能克服这些困难，同步还是一个相当不错的解决方案。

3、批量更新：是一种更松散的同步，并不是经常做，可能是一个月做一次，从一个根本不一样的数据源获取数据来合并数据。因为有很多异常情况需要处理，所以数据合并的程序一般都需要内部开发。批量更新成功的关键是确保开发的程序简化，提高效率，同时尽可能的使其自动化和万无一失。

4、政治考量（公司内部的政治）