Change Data Capture: o que é e como beneficiará sua empresa?

Com os dados modernos aumentando dramaticamente, também aumenta a necessidade de obter insights de dados em tempo real.

As empresas precisam de soluções para manter seu banco de dados adaptável aos requisitos em tempo real, onde a captura de dados alterados entra em ação. Este artigo discutirá os fundamentos do CDC e por que ele é importante.

Importância de identificar e capturar alterações feitas em um banco de dados

Os dados são gerados não apenas em alto volume, mas também em alta velocidade. Isso significa que uma grande quantidade de dados agora é gerada em alta velocidade.

Identificar e capturar alterações de dados é importante para aplicativos voltados para o usuário e ferramentas de relatórios corporativos para garantir que todos os dados relacionados ao sistema estejam sincronizados. Isso ajudará as empresas a tomar decisões mais rápidas e precisas com movimentação de dados em tempo real.

O que é o Change Data Capture (CDC)?

Change Data Capture, CDC é uma tecnologia para identificar e rastrear alterações de dados em bancos de dados e tabelas de origem em tempo real. Em termos simples, o CDC registra toda vez que encontra mudanças em um banco de dados. Ele ajuda as empresas com integração e análise de dados mais rápidas usando recursos limitados.

Como funciona?

Sempre que o banco de dados de origem for alterado ou atualizado, todos os recursos relacionados também devem ser atualizados. A captura de dados alterados fornece soluções para atualizar esses recursos sem problemas como gravação dupla continuamente.

Ele é executado rastreando as alterações no banco de dados de origem e, em seguida, notificando os sistemas relacionados que dependem dos dados sobre essas alterações.

Ele envia as notificações na mesma ordem das alterações feitas no banco de dados de origem. Desta forma, o CDC ajuda as empresas a manter seus sistemas atualizados e informados sobre as mudanças e a reagir de acordo.

Por que isso é importante?

Identificar e capturar todas as alterações de dados de transações no banco de dados de origem e carregá-los no sistema de destino em tempo real ajuda as empresas a manter seus sistemas relacionados aos dados sincronizados. Ele ajuda na replicação confiável de dados e migrações de nuvem com tempo de inatividade zero. Devido à sua eficiência na movimentação de dados em uma rede de longa distância, o CDC é a solução perfeita para arquiteturas de nuvem modernas.

O que são ETL e ELT?

ETL (Extrair, Transformar, Carregar)

ETL é o processo de extração de dados dos sistemas de origem, transformação dos dados em um servidor de processamento secundário e carregamento dos dados em um sistema de data warehouse.

Nesse processo, os dados fluem da origem para o destino e o mecanismo de transformação cuida de todas as alterações. Esse processo é executado em dados relacionais, locais e estruturados. ETL é fácil de implementar comparativamente.

ELT (Extrair, Carregar, Transformar)

O ELT carrega os dados de origem/brutos diretamente no banco de dados de destino sem nenhuma alteração. O sistema de destino é responsável por fazer a transformação.

Os processos ELT são executados em fontes de dados estruturadas e não estruturadas em nuvem. Este processo requer habilidades de nicho para sua implementação e manutenção.

Altere a captura de dados no ETL

No processo de integração de dados ETL, os dados podem ser extraídos usando uma solução de captura de dados alterados do banco de dados de origem, depois transformados e entregues ao data warehouse de destino. O CDC ajuda a minimizar os recursos necessários para executar ETL usando métodos baseados em log ou gatilho.

Métodos do CDC

Existem diferentes métodos para capturar alterações nos dados; a seguir estão alguns métodos importantes e mais comuns de CDC:

#1. CDC baseado em script

O método baseado em script requer codificação em nível de aplicativo para adicionar um campo à tabela existente para identificar sempre que os dados forem atualizados.

Este método identifica e recupera apenas as linhas que foram modificadas desde a última extração. Este método não precisa de ferramentas externas e pode ser construído com a lógica nativa do aplicativo. O CDC baseado em script adiciona sobrecarga adicional ao banco de dados.

#2. CDC baseado em gatilho

O CDC baseado em gatilho captura as operações de inserção, atualização e exclusão executadas nas tabelas ou bancos de dados, gerando um gatilho que captura a instrução de manipulação de dados (DML).

Este método requer mais trabalho, pois o banco de dados deve ser capaz de criar gatilhos e as alterações devem ser escritas em outra tabela. Todo esse trabalho requer processos manuais e, às vezes, pode se tornar caro para implementar e gerenciar.

#3. CDC baseado em log

Com esse método, o CDC rastreia e identifica os logs de transações de um banco de dados. Este método captura a lista de mudanças de dados na ordem correta de sua aplicação. A implementação do CDC baseado em log requer esforço técnico para enviar transações para instruções DML.

As instruções DML precisam ser gravadas no sistema de destino. Esse método gera muitos metadados em comparação com outros métodos. Este método também oferece uma solução para rodar sem estar instalado no servidor de banco de dados, fazendo com que ele rode na capacidade total sem nenhum overhead extra.

Como a captura de dados alterados beneficia as empresas?

A seguir estão algumas razões pelas quais sua empresa precisa de soluções de captura de dados alterados (CDC):

• Ele permite que as empresas transfiram dados entre vários sistemas de forma rápida e eficiente, resultando em relatórios oportunos e inteligência comercial aprimorada.
• Ele ajuda organizações de médio porte com vários sistemas de banco de dados a concluir o carregamento de dados em tempo real no data warehouse sem problemas.
• Ele ajuda as empresas a enviar dados para várias linhas de negócios, minimizando as interrupções nas cargas de trabalho de produção.
• Com o CDC, as empresas podem extrair dados de várias fontes e atualizar continuamente seu sistema de gerenciamento de dados mestre.
• O CDC ajuda as organizações a manter seus dados seguros e atualizados.
• Ele oferece liberdade para escolher e implantar aplicativos sem considerar a compatibilidade do banco de dados.
• A captura de dados alterados pode reduzir o estresse no banco de dados operacional, transferindo o tráfego intenso de usuários para um banco de dados secundário.
• As empresas também podem usar o CDC como plano de backup para manter uma cópia standup de seus dados em caso de desastre.

Recursos de aprendizagem

#1. Alterar captura de dados

Este guia ajudará você a entender o Change Data Capture, descobrir seus desafios e gerar melhores soluções para resolvê-los. Essa autoavaliação ajudará você a fazer as perguntas certas para usar a tecnologia de captura de dados alterados.

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Você será apresentado a todas as ferramentas necessárias para a autoavaliação. O guia de captura de dados alterados apresenta perguntas baseadas em casos novas e atualizadas para ajudá-lo a identificar áreas onde você pode melhorar a captura de dados alterados em sua empresa.

#2. Change Data Capture Um Guia Completo

Essa autoavaliação de captura de dados alterados ajudará você a se tornar um especialista na identificação e solução de qualquer desafio do CDC. Isso ajudará você a aprender como reduzir o esforço nos métodos do CDC para resolver os problemas.

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Este guia abrange todos os fundamentos da captura de dados alterados e ajuda a esclarecer os processos e atividades necessários para alcançar os resultados do CDC.

#3. Estrutura ETL para ambientes de data warehouse

Este curso da Udemy ajudará você a implementar a estrutura ETL com uma abordagem prática e de alto nível. Ele inclui diretrizes completas, padrões e uma lista de verificação para projetar e implementar soluções ETM que podem ser reutilizadas com várias estratégias de carregamento de dados, manipulação de erro/exceção, manipulação de controle e balanceamento de auditoria.

O curso fornece princípios e soluções de design ETL baseados em Oracle 11g e Informatica 10x, que podem ser implementados em qualquer ferramenta ETL.

Palavras Finais

As empresas precisam de soluções de CDC para aumentar a confiabilidade e a precisão dos dados. Este blog apresentou o CDC, por que é importante para as empresas e seus vários métodos. Se você deseja implementar essa tecnologia em seu negócio, certifique-se de usar os recursos mencionados no artigo para ajudá-lo a entendê-la em um nível mais profundo.

Você também pode explorar algumas das melhores ferramentas ETL para SMBs.