Eine umfassende Anleitung zur Snowflake-Änderungsdatenerfassung

In der heutigen schnelllebigen Datenanalysebranche sind Integration und Analyse, die einen Echtzeitzugriff auf zuverlässige Informationen erfordern, für den Erfolg von Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Snowflake Change Data Capture (CDC) ist eine revolutionäre Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Datenänderungen in Echtzeit zu erfassen und zu replizieren. In diesem vollständigen Leitfaden tauchen wir in die Details von Snowflake CDC ein und erkunden seine Vorteile und Hauptfunktionen. Erfahren Sie, wie Snowflake CDC die Datenintegration mit Echtzeiteinblicken, vereinfachten Prozessen, besserer Datenqualität und Skalierung revolutioniert.

Was ist Schneeflocke?

Snowflake ist eine moderne Cloud Data Warehousing-Lösung, die als SaaS-Dienst angeboten wird. Basierend auf der Amazon Web Service-, Microsoft Azure- und Google Cloud-Infrastruktur, die eine unbegrenzte Plattform für die Speicherung und den Abruf von Informationen bietet. Snowflake Data Warehouse verwendet eine benutzerdefinierte SQL-Datenbank-Engine mit einer cloudspezifischen Struktur.

Snowflake erfordert keine Ausrüstung und Software, die Sie einrichten, konfigurieren oder verwalten müssen, und eignet sich daher für Unternehmen, die keine Ressourcen für die Wartung oder den Support der internen Servereinrichtung aufwenden müssen.

Wie funktioniert Snowflake CDC?

Im vorherigen Artikel wird erläutert, dass Change Data Capture Änderungen über Tabellenstreams in Snowflake verfolgt. Damit ein Stream-Objekt DML-Änderungen wie Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen regelmäßig erfassen kann, muss es das Datum und die Uhrzeit des letzten Zugriffs auf die Stream-Datensätze kennen. Die Antwort auf dieses Problem besteht darin, den Begriff „Offset“ zu verwenden. Ein Offset ist eine Zahl, die das Datum in der Zeit seit dem Lesen des Streams während eines Vorgangs angibt.

Der Offset wird als Lesezeichen beschrieben, das verschoben oder entfernt wird. Der Offset für einen Stream wird zwischen zwei Tabellenversionen platziert; Daher gibt die Verwendung einer Stream-Abfrage Änderungen zurück, die durch Transaktionen ausgelöst wurden, die nach dem Offset, aber innerhalb des Zeitrahmens für die Frage erfolgten.

Der Tabellenstream erstellt einen Überblick über die Änderungen, die auf Zeilenebene stattgefunden haben, und speichert diese Informationen zu zwei verschiedenen Zeitpunkten des Objekts, von dem es stammt. Die Daten werden nicht in Streams gespeichert, sondern nutzen Metadaten in Verbindung und Tabellenversionierung. Der Offset ermöglicht es, die Änderungsdatensätze transaktional zu nutzen und abzufragen.

Was ist Change Data Capture (CDC)?

Change Data Capture (CDC) ist eine großartige Lösung zur Erfassung der nahezu tatsächlichen Datenbewegung innerhalb von Datenbanken. CDC ist der Begriff, der die Anhäufung von Entwurfsmustern in Software beschreibt, die zur Überwachung und Identifizierung von Datenänderungen in der Datenbank verwendet werden.

Es löst datenbezogene Ereignisse aus, die dazu führen, dass bei jeder Änderungsdatenerfassung der spezifische Prozess ausgeführt wird. Jedes Unternehmen benötigt Echtzeitzugriff auf Datenströme, um eine effektive Datenanalyse sicherzustellen. CDC ermöglicht Datenbewegungen nahezu in Echtzeit, indem es Daten unmittelbar nach dem Auftreten neuer Ereignisse in der Datenbank verarbeitet.

Ereignisse werden mit CDC aufgezeichnet und live gestreamt und tragen dazu bei, eine zuverlässige Datenreplikation mit geringer Latenz und in großem Maßstab in Hochgeschwindigkeits-Datenumgebungen zu erreichen. Durch die Implementierung des inkrementellen Ladens von Daten kann die Notwendigkeit eines umfangreichen Datenladens entfallen.

Auf diese Weise bleiben Data Warehouses oder Datenbanken betriebsbereit, um bestimmte Aktionen auszuführen, wenn das Change Data Capture-Ereignis auftritt. Darüber hinaus können Unternehmen über CDC in kürzester Zeit aktualisierte Daten für BI-Software (Business Intelligence) und Teammitglieder übermitteln, um ihre Daten auf dem neuesten Stand zu halten.

Schneeflocke: Hauptmerkmale

Nachfolgend werden einige der bekanntesten und beliebtesten Eigenschaften von Snowflake beschrieben und umrissen.

Standard- und erweiterte SQL-Unterstützung: Obwohl Snowflake eine eigene Architektur teilt und cloudnativ ist, kann es die meisten SQL Data Definition Language (DDL)- und Data Manipulation Language (DML)-Vorgänge unterstützen. Es unterstützt die gängigsten SQL-Anweisungen wie INSERT UPDATE, DELETE und zusätzlich Aggregatfunktionen wie Transaktionen, gespeicherte Prozeduren und DML beim Laden und Entladen von Daten. Das Fachwissen der Teams im Umgang mit SQL-Datenbanken könnte auf Snowflake portiert werden, wodurch die Eintrittsbarriere gesenkt würde.

Sicherheits-Governance, Datensicherheit: Snowflake verfügt über verschiedene Sicherheits- und Governance-Richtlinien zum Schutz und zur Sicherung von Informationen. Benutzer können den geografischen Ort auswählen, an dem die Daten gespeichert werden, um die Konformität mit Standards wie der DSGVO sicherzustellen. Snowflake bietet außerdem Unterstützung für verschiedene Authentifizierungsmechanismen, darunter:

• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA)

• Verbundauthentifizierung/Single Sign-On (SSO)

• OAuth

• und viele mehr

In Snowflake ist jede Interaktion zwischen Clients und Server durch Transport Layer Security (TLS) geschützt. Eine fein abgestimmte Datenkontrolle ist in Snowflake auch über die Zugriffskontrolle auf Objektebene verfügbar, um sicherzustellen, dass Benutzer nur Zugriff auf die Daten erhalten, die sie benötigen, und nicht mehr.

Einfache Konnektivität/Verfügbarkeit von Tools: Snowflake verfügt über eine webbasierte grafische Benutzeroberfläche (GUI) zum Verwalten von Konten, Überwachen von Ressourcen und Abfragen von Daten. Darüber hinaus wird ein CLI-Client namens Snow SQL mitgeliefert, mit dem Befehle mithilfe eines Programmier- oder Skriptstils an Snowflake gesendet werden können. Eine große Auswahl an Treibern und Anschlüssen für Client-Geräte ermöglicht die Konnektivität zum Übertragen und Empfangen von Informationen von anderen Tools.

Failover und Replikation von Datenbanken: Datenbanken in Snowflake können über mehrere Snowflake-Konten in verschiedenen Regionen synchronisiert, repliziert oder dupliziert werden. Datenbanken können für ein Failover auf bestimmte Snowflake-Konten konfiguriert werden, um Geschäftskontinuität zu gewährleisten und die Notfallwiederherstellung zu verbessern.

Warum Streams in Snowflakes verwenden?

Der Stream von Snowflake oder Tabellenstream ist ein Objekt, das DML-Änderungen an einer Objektquelle verfolgt. Es verwendet die mit den Änderungen verknüpften Metadaten, um Maßnahmen bezüglich der geänderten Informationen zu ermöglichen. Ein Stream könnte eine kleine Anzahl von Änderungen bereitstellen, indem er den Offset verwendet, der von seinem aktuellen Speicherort zur neuesten Ausgabe der Tabelle abgeleitet wird. Wenn ein Stream abfragbar ist, stellt er die historischen Daten in der Form und den Namen des Originalobjekts bereit, zusammen mit anderen Spalten, die weitere Details zur Art der Änderungen enthalten.

Als Teil von Snowflake helfen Streams bei der Erfassung von Datenänderungen innerhalb der Quelltabelle und der Quelltabelle selbst. Die Stream-Erstellung in Snowflake ist kostengünstig, da die Daten nicht in den Stream-Objekten gespeichert werden.

Endeffekt

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Snowflake Change Data Capture (CDC) eine revolutionäre Technologie ist, die Datenintegration und -analyse in Echtzeit ermöglicht. Mit seinen Vorteilen, Funktionen und realen Anwendungsszenarien bietet Snowflake CDC Unternehmen sofortigen Zugriff auf Informationen, einfachere Prozesse, bessere Datenqualität und Skalierbarkeit.

Mithilfe von Snowflake CDC können Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, die betriebliche Berichterstattung verbessern und Business Intelligence erstellen. Nutzen Sie Snowflake CDC, um Ihr Unternehmen auf der Grundlage von Daten zu mehr Effektivität und Erfolg zu führen.