変更データ キャプチャ: それは何であり、どのようにビジネスに役立つのでしょうか?

現代のデータは劇的に増加しており、データからリアルタイムで洞察を得る必要性も高まっています。

企業は、データベースをリアルタイムの要件に適応させ続けるためのソリューションを必要としています。そこでは、変更データ キャプチャが機能します。 この記事では、CDC の基本とその重要性について説明します。

データベースで行われた変更を特定して取得することの重要性

データは大量に生成されるだけでなく、高速でも生成されます。 これは、大量のデータが高速で生成されるようになったことを意味します。

すべてのシステム関連データが同期されていることを確認するには、ユーザー向けアプリケーションとエンタープライズ レポート ツールでデータの変更を特定してキャプチャすることが重要です。 リアルタイムのデータ移動により、企業がより迅速かつ正確な意思決定を行うのに役立ちます。

変更データ キャプチャ (CDC) とは何ですか?

チェンジ データ キャプチャ (CDC) は、データベースとソース テーブルのデータ変更をリアルタイムで識別して追跡するテクノロジです。 簡単に言えば、CDC はデータベース内でシフトを見つけるたびに記録します。 限られたリソースを使用して、ビジネスのデータ統合と分析を高速化するのに役立ちます。

それはどのように機能しますか？

ソース データベースが変更または更新されるたびに、関連するすべてのリソースも更新する必要があります。 変更データ キャプチャは、継続的な二重書き込みなどの問題なしに、これらのリソースを更新するソリューションを提供します。

これは、ソース データベースの変更を追跡し、それらの変更に関するデータに依存する関連システムに通知することによって実行されます。

ソースデータベースで行われた変更と同じ順序で通知を送信します。 このようにして、CDC は、企業がシステムを最新の状態に保ち、変更を通知し、それに応じて対応できるように支援します。

どうしてそれが重要ですか？

ソース データベース内のトランザクションからのすべてのデータ変更を特定してキャプチャし、それらをリアルタイムでターゲット システムにロードすることで、企業はデータに関連するシステムの同期を保つことができます。 信頼性の高いデータ レプリケーションとダウンタイムなしのクラウド移行に役立ちます。 CDC は、広域ネットワーク全体でデータを効率的に移動できるため、最新のクラウド アーキテクチャに最適なソリューションです。

ETL と ELT とは何ですか?

ETL (抽出、変換、読み込み)

ETL は、ソース システムからデータを抽出し、セカンダリ処理サーバーでデータを変換してから、データ ウェアハウス システムにデータをロードするプロセスです。

このプロセスでは、データがソースからターゲットに流れ、変換エンジンがすべての変更を処理します。 このプロセスは、リレーショナル、オンプレミス、および構造化データに対して実行されます。 ETLは比較的実装が容易です。

ELT (抽出、読み込み、変換)

ELT は、ソース/生データを変更せずにターゲット データベースに直接ロードします。 ターゲット システムは、変換を実行する責任があります。

ELT プロセスは、クラウド構造化および非構造化データ ソースに対して実行されます。 このプロセスには、実装と保守のためのニッチなスキルが必要です。

ETL での変更データ キャプチャ

ETL データ統合プロセスでは、変更データ キャプチャ ソリューションを使用してソース データベースからデータを抽出し、変換して宛先データ ウェアハウスに配信できます。 CDC は、ログベースまたはトリガーベースの方法を使用して ETL を実行するために必要なリソースを最小限に抑えるのに役立ちます。

CDC の方法

データの変更をキャプチャするにはさまざまな方法があります。 以下は、CDC のいくつかの重要で最も一般的な方法です。

＃1。 スクリプトベースの CDC

スクリプト ベースの方法では、データが更新されるたびに識別するために、既存のテーブルにフィールドを追加するアプリケーション レベルのコーディングが必要です。

このメソッドは、最後の抽出以降に変更された行のみを識別して取得します。 この方法は外部ツールを必要とせず、ネイティブ アプリケーション ロジックで構築できます。 スクリプトベースの CDC は、データベースに追加のオーバーヘッドを追加します。

＃2。 トリガーベースの CDC

トリガーベースの CDC は、テーブルまたはデータベースで実行された挿入、更新、および削除操作をキャプチャし、データ操作 (DML) ステートメントをキャッチするトリガーを生成します。

この方法では、データベースがトリガーを作成できる必要があり、変更を別のテーブルに書き込む必要があるため、より多くの作業が必要になります。 このすべての作業には手作業のプロセスが必要であり、実装と管理にコストがかかる場合があります。

＃3。 ログベースの CDC

この方法では、CDC はデータベースのトランザクション ログを追跡して識別します。 このメソッドは、アプリケーションの正しい順序でデータ変更のリストをキャプチャします。 ログベースの CDC の実装には、トランザクションを DML ステートメントにプッシュするための技術的な努力が必要です。

次に、DML ステートメントをターゲット システムに書き込む必要があります。 この方法は、他の方法と比較して多くのメタデータを生成します。 この方法は、データベース サーバーにインストールせずに実行するソリューションも提供するため、追加のオーバーヘッドなしで全容量で実行できます。

変更データ キャプチャはビジネスにどのように役立ちますか?

ビジネスが変更データ キャプチャ (CDC) ソリューションを必要とする理由を次に示します。

• これにより、企業はさまざまなシステム間でデータを迅速かつ効率的に転送できるようになり、タイムリーなレポートと改善されたビジネス インテリジェンスが得られます。
• 複数のデータベース システムを持つ中規模組織が、データ ウェアハウスへのリアルタイム データのロードをシームレスに完了するのに役立ちます。
• これは、企業がデータを複数の事業部門にプッシュし、本番ワークロードの中断を最小限に抑えるのに役立ちます。
• CDC を使用すると、企業は複数のソースからデータを取得し、マスター データ管理システムを継続的に更新できます。
• CDC は、組織がデータを安全かつ最新の状態に保つのに役立ちます。
• データベースの互換性を考慮することなく、アプリケーションを自由に選択してデプロイできます。
• 変更データ キャプチャでは、大量のユーザー トラフィックをセカンダリ データベースに転送することで、運用データベースのストレスを軽減できます。
• 企業は、バックアップ計画として CDC を使用して、災害時にデータのスタンドアップ コピーを維持することもできます。

学習リソース

＃1。 変更データ キャプチャ

このガイドは、変更データ キャプチャを理解し、その課題を明らかにし、それらを解決するためのより優れたソリューションを生成するのに役立ちます。 この自己評価は、変更データ キャプチャ テクノロジを使用するための適切な質問をするのに役立ちます。

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自己評価に必要なすべてのツールを紹介します。 変更データ キャプチャ ガイドには、新規および更新されたケースベースの質問が含まれており、ビジネスで変更データ キャプチャを改善できる領域を特定するのに役立ちます。

＃2。 変更データ キャプチャ完全ガイド

この変更データ キャプチャの自己評価は、CDC の課題を特定して解決する専門家になるのに役立ちます。 問題を解決するための CDC メソッドの労力を削減する方法を学ぶのに役立ちます。

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このガイドは、すべての変更データ キャプチャの基本事項をカバーし、CDC の成果を達成するために必要なプロセスと活動を明確にするのに役立ちます。

＃3。 データ ウェアハウス環境の ETL フレームワーク

このUdemyコースは、高度で実用的なアプローチでETLフレームワークを実装するのに役立ちます. これには、さまざまなデータ読み込み戦略、エラー/例外処理、制御処理、および監査バランスで再利用できる ETM ソリューションを設計および実装するための完全なガイドライン、標準、およびチェックリストが含まれています。

このコースでは、ETL ツールに実装できる Oracle 11g および Informatica 10x に基づく ETL 設計の原則とソリューションを提供します。

最後の言葉

企業は、データの信頼性と精度を高めるために CDC ソリューションを必要としています。 このブログでは、CDC が企業にとって重要な理由とそのさまざまな方法について紹介しました。 このテクノロジーをビジネスに実装したい場合は、記事に記載されているリソースを確認して、より深いレベルで理解できるようにしてください.

また、SMB 向けの最適な ETL ツールを検討することもできます。