什么是LDAP服务器

LDAP（轻量级目录访问协议，Lightweight Directory Access Protocol)是实现提供被称为目录服务的信息服务。目录服务是一种特殊的数据库系统，其专门针对读取，浏览和搜索 *** 作进行了特定的优化。目录一般用来包含描述性的，基于属性的信息并支持精细复杂的过滤能力。目录一般不支持通用数据库针对大量更新 *** 作 *** 作需要的复杂的事务管理或回卷策略。而目录服务的更新则一般都非常简单。这种目录可以存储包括个人信息、web链结、jpeg图像等各种信息。为了访问存储在目录中的信息，就需要使用运行在TCP/IP 之上的访问协议—LDAP。

LDAP目录中的信息是是按照树型结构组织，具体信息存储在条目(entry)的数据结构中。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），DN是用来引用条目的，DN相当于关系数据库表中的关键字（Primary Key）。属性由类型（Type）和一个或多个值（Values）组成，相当于关系数据库中的字段（Field）由字段名和数据类型组成，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。类型的一个例子就是mail，其值将是一个电子邮件地址。

LDAP的信息是以树型结构存储的，在树根一般定义国家(c=CN)或域名(dc=com)，在其下则往往定义一个或多个组织 (organization)(o=Acme)或组织单元(organizational units) (ou=People)。一个组织单元可能包含诸如所有雇员、大楼内的所有打印机等信息。此外，LDAP支持对条目能够和必须支持哪些属性进行控制，这是有一个特殊的称为对象类别(objectClass)的属性来实现的。该属性的值决定了该条目必须遵循的一些规则，其规定了该条目能够及至少应该包含哪些属性。例如：inetorgPerson对象类需要支持sn(surname)和cn(common name)属性，但也可以包含可选的如邮件，电话号码等属性。

LDAP是轻量目录访问协议(Lightweight Directory Access Protocol)的缩写，是在X500标准基础上产生的一个简化版本。

LDAP的特点：

1LDAP目录服务可以有效地解决众多网络服务的用户账户问题。

2LDAP目录服务规定了统一的身份信息数据库、身份认证机制和接口，实现了资源和信息的统一管理，保证了数据的一致性和完整性。

3LDAP目录服务是以树状的层次结构来描述数据信息的，此种模型适应了众多行业应用的业务组织结构。

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽量避免在where子句中使用!=或> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

selectidfromtwherenumisnull

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

selectidfromtwherenum=0

4、尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

selectidfromtwherenum=10ornum=20

可以这样查询：

selectidfromtwherenum=10

unionall

selectidfromtwherenum=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

selectidfromtwherenamelike‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in和notin也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

selectidfromtwherenumin(1,2,3)

对于连续的数值，能用between就不要用in了：

selectidfromtwherenumbetween1and3

7、如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

selectidfromtwherenum=@num

可以改为强制查询使用索引：

selectidfromtwith(index(索引名))wherenum=@num

8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

selectidfromtwherenum/2=100

应改为:

selectidfromtwherenum=1002

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

selectidfromtwheresubstring(name,1,3)=’abc’_name以abc开头的id

selectidfromtwheredatediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0_’2005-11-30′生成的id

应改为:

selectidfromtwherenamelike‘abc%’

selectidfromtwherecreatedate>=’2005-11-30′andcreatedate

10、不要在where子句中的逗=地左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

selectcol1,col2into#tfromtwhere1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

createtable#t()

13、很多时候用exists代替in是一个好的选择：

selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)

用下面的语句替换：

selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=anum)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用selectfromt，用具体的字段列表代替逗地，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用selectinto代替createtable，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先createtable，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncatetable，然后droptable，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标 *** 作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括逗合计地的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置SETNOCOUNTON，在结束时设置SETNOCOUNTOFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。

LDAP指轻型目录访问协议。

轻型目录访问协议（英文：Lightweight Directory Access Protocol，缩写：LDAP，／ˈɛldæp/）是一个开放的，中立的，工业标准的应用协议，通过IP协议提供访问控制和维护分布式信息的目录信息。

目录服务在开发内部网和与互联网程序共享用户、系统、网络、服务和应用的过程中占据了重要地位。例如，目录服务可能提供了组织有序的记录集合，通常有层级结构，例如公司电子邮件目录。同理，也可以提供包含了地址和电话号码的电话簿。

协议内容

LDAP目录与普通数据库的主要不同之处在于数据的组织方式，它是一种有层次的、树形结构。所有条目的属性的定义是对象类object class的组成部分，并组成在一起构成schema；那些在组织内代表个人的schema被命名为white pages schema。

我要着重指出，LDAP是一个数据库，但是又不是一个数据库。说他是数据库，因为他是一个数据存储的东西。但是说他不是数据库，是因为他的作用没有数据库这么强大，而是一个目录。为了理解，给一个例子就是电话簿（黄页）。我们用电话簿的目的是为了查找某个公司的电话，在这个电话簿中附带了一些这个公司的基本信息，比如地址，经营范围，****等。其实这个例子就是一个LDAP在现实生活中的表现。电话簿的组织结构是一条一条的信息组成，信息按照行业，类比进行了分类。每条记录都分成了若干的区域，其中涵盖了我们要的信息。这就是一个Directory。一个树状的结构，每个叶子都是由一条一条的分成若干区域的记录。LDAP就是这么一个东西。从概念上说，LDAP分成了DN, OU等。OU就是一个树，DN就可以理解为是叶子，叶子还可以有更小的叶子。但是LDAP最大的分层按照IBM的文档是4层。还是上面这个例子，电话簿由电话公司进行维护，因此写是由他们去写，去组织。写完了，组织好了，就完成了，以后再写，再组织的次数是有限的。而其作用是为了查找。LDAP也是类似，目的不是为了写，主要是为了查找。这就回答了有同志问，有人要写有人要读的并发怎么解决的问题。LDAP的用途不是针对这个来设计的，如果你有这样的需求，解决办法就应该是数据库，而不是LDAP。这就是另外一个例子，Access和SQL Server。Access就是一个数据库产品，但是主要用于家庭，功能和性能都比较弱。SQL Server就是一个专业的数据库系统，功能强大。LDAP是一个轻量级的产品，主要目的是为了查，因此在架构和优化主要是针对读，而不是写。但并不是说LDAP不能满足，只是说强项不在这里。LDAP作为一个统一认证的解决方案，主要的优点就在能够快速响应用户的查找需求。比如用户的认证，这可能会有大量的并发。如果用数据库来实现，由于数据库结构分成了各个表，要满足认证这个非常简单的需求，每次都需要去搜索数据库，合成过滤，效率慢也没有好处。虽然可以有Cache，但是还是有点浪费。LDAP就是一张表，只需要用户名和口令，加上一些其他的东西，非常简单。从效率和结构上都可以满足认证的需求。这就是为什么LDAP成为现在很人们的统一认证的解决方案的优势所在。当然LDAP也有数据写入的借口，是可以满足录入的要求的。这里就不多说了。我认为现在最大的LDAP Server，应该还是Microsoft的AD。虽然不一定是标准的，但是的确是用的最多的一个LDAP Server。每个公司只要用到域，就肯定会用到了。

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