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。 
### 数据元素与数据项的概念 在IT领域中,数据元素和数据项是两个常见的术语,它们通常用于描述数据结构中的基本组成部分。以下是两者的主要概念及其区别。 #### 数据元素 数据元素是指数据集合中的每一个不可分割的单元,在计算机科学中也被称为记录或实体。它是数据处理过程中的最小单位[^1]。例如,在一个学生信息系统中,“姓名”、“年龄”、“性别”可以看作是一个学生的多个属性组合而成的一个整体——即数据元素。 #### 数据项 数据项则是构成数据元素的具体字段或者属性值。它表示的是某个特定方面上的具体信息片段。继续以上述例子说明,则“张三”的名字就是一条具体的**数据项**;同样地,“20岁”作为某位同学的实际年龄也是一个独立的数据项[^2]。 --- ### 数据元素与数据项的区别 | **对比维度** | **数据元素** | **数据项** | |--------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------| | 定义 | 是由一组相互关联的数据项组成的逻辑单元 | 构成数据元素的一部分,代表某一特性的单一数值 | | 可分性 | 不可再分解为更小的部分 | 能够进一步细分到最基本的信息颗粒度 | | 应用场景 | 常见于数据库表的一整条记录 | 表格中的单个列值 | 举例来说,在关系型数据库中,一张表格里的每一行都可以视为一个完整的`数据元素`,而每列则对应着不同的`数据项`名称(如ID, Name, Age)。当查询操作返回的结果集时,实际上是从这些基础构建块提取出来的有用部分来满足业务需求[^3]。 --- ### 场景应用实例 - #### 存储优化 当涉及到大规模数据分析项目时,合理设计好哪些内容应该被定义成单独数据项非常重要。这不仅有助于减少冗余存储开销,还能提升检索速度。比如图像文件如果采用JPEG格式保存就属于一种典型的利用了有损压缩技术降低体积从而实现高效传输的例子。 - #### AIOps 实践 在智能化运维环境中,监控日志可能包含大量关于服务器性能状态的日志消息。这里每个时间戳下的CPU利用率、内存占用率等都是一个个离散的数据项,但结合起来形成了一段时间内的完整运行状况报告也就是所谓的数据元素。 ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame 展现数据元素与数据项的关系 data = { 'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30], 'City': ['New York', 'Los Angeles'] } df = pd.DataFrame(data) print(df.values) # 输出整个二维数组形式的数据元素矩阵 print(df.ndim) # 显示这个多维数组具有的维度数目 ``` 上述代码展示了如何通过 Pandas 的 `DataFrame` 对象查看其内部组成方式:`.values` 提供了一个 NumPy 数组视图展示所有数据元素;而 `.ndim` 则告诉我们当前数据具有几个轴向维度。 ---
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