Подробное руководство по сбору данных об изменениях Snowflake

В современной быстро развивающейся отрасли анализа данных интеграция и анализ, требующие доступа к надежной информации в режиме реального времени, жизненно важны для процветания бизнеса. Snowflake Change Data Capture (CDC) — это революционная технология, которая позволяет компаниям собирать и воспроизводить изменения в данных в режиме реального времени. В этом полном руководстве мы углубимся в детали Snowflake CDC, изучим его преимущества и ключевые функции. Узнайте, как Snowflake CDC революционизирует интеграцию данных благодаря анализу данных в режиме реального времени, упрощению процессов, повышению качества данных и масштабированию.

Что такое Снежинка?

Snowflake — это современное решение для облачных хранилищ данных, предлагаемое как услуга SaaS. На основе Amazon Web Service, Microsoft Azure и инфраструктуры Google Cloud, которая предоставляет неограниченную платформу для хранения и поиска информации. Хранилище данных Snowflake использует специальное ядро ​​базы данных SQL с облачной структурой.

Snowflake не требует какого-либо оборудования и программного обеспечения, которое необходимо установить, настроить или управлять, и поэтому подходит для компаний, которым не нужно выделять ресурсы на обслуживание или поддержку внутренней настройки сервера.

Как работает Snowflake CDC?

В предыдущей статье объясняется, что система отслеживания измененных данных отслеживает изменения через потоки таблиц в Snowflake. Чтобы объект потока мог регулярно фиксировать изменения DML, такие как вставки, обновления и удаления, он должен знать дату и время последнего доступа к записям потока. Ответ на эту проблему заключается в использовании термина «смещение». Смещение — это число, указывающее дату во времени с момента чтения потока во время операции.

Смещение описывается как закладка, которая перемещается или удаляется. Смещение для потока помещается между двумя версиями таблицы; поэтому использование потокового запроса возвращает изменения, инициированные транзакциями, которые произошли после смещения, но в пределах временных рамок для вопроса.

Поток таблицы создает схему изменений, произошедших на уровне строки, и сохраняет эту информацию в двух разных моментах времени возникновения объекта. Данные не хранятся в потоках, а используют метаданные в сочетании с управлением версиями таблиц. Смещение позволяет потреблять и запрашивать записи об изменениях транзакционным способом.

Что такое сбор измененных данных (CDC)?

Сбор данных об изменениях (CDC) — отличное решение для регистрации почти фактического движения данных в базах данных. CDC — это термин, используемый для описания накопления шаблонов для проектирования в программном обеспечении, которое используется для отслеживания и идентификации изменений данных в базе данных.

Он инициирует события, связанные с данными, что приводит к выполнению определенного процесса при любом сборе измененных данных. Каждой компании требуется доступ к потокам данных в режиме реального времени для обеспечения эффективной аналитики данных. CDC обеспечивает перемещение данных почти в реальном времени, обрабатывая данные сразу после возникновения новых событий в базе данных.

События записываются и транслируются в режиме реального времени с помощью CDC и помогают обеспечить надежную крупномасштабную репликацию данных с малой задержкой в ​​высокоскоростных средах данных. Это может устранить необходимость в крупномасштабной загрузке данных за счет реализации добавочной загрузки данных.

Таким образом, хранилища данных или базы данных остаются в рабочем состоянии для выполнения определенных действий, когда происходит событие захвата измененных данных. Кроме того, компании могут практически вовремя передавать обновленные данные для программного обеспечения BI (Business Intelligence) и членов команды через CDC, чтобы поддерживать свои данные в актуальном состоянии.

Снежинка: основные характеристики

Некоторые из наиболее известных и вызывающих восхищение характеристик Снежинки описаны ниже.

Стандартная и расширенная поддержка SQL. Несмотря на общую архитектуру и облачную среду, Snowflake может поддерживать большинство операций языка определения данных SQL (DDL) и языка манипулирования данными (DML). Он поддерживает наиболее распространенные операторы SQL, такие как INSERT UPDATE, DELETE, и, кроме того, агрегатные функции, такие как транзакции, хранимые процедуры и DML, при загрузке и выгрузке данных. Опыт команд в использовании баз данных SQL может быть перенесен в Snowflake, что снизит входной барьер.

Управление безопасностью, безопасность данных: Snowflake имеет различные рекомендации по безопасности и управлению для защиты и защиты информации. Пользователи могут выбрать географическое место хранения данных, чтобы обеспечить соответствие таким стандартам, как GDPR. Snowflake также предлагает поддержку различных механизмов аутентификации, в том числе:

• Многофакторная аутентификация (MFA)

• Федеративная аутентификация/единый вход (SSO)

• OAuth

• и многое другое

В Snowflake каждое взаимодействие между клиентами и сервером защищено протоколом безопасности транспортного уровня (TLS). В Snowflake также доступен точно настроенный контроль данных посредством управления доступом на уровне объекта, чтобы гарантировать, что пользователи получают доступ только к тем данным, которые им нужны, и ничего больше.

Простота подключения/доступность инструментов: Snowflake имеет веб-графический пользовательский интерфейс (GUI) для управления учетными записями, мониторинга ресурсов и запроса данных. Кроме того, он поставляется с клиентом CLI, получившим название Snow SQL, который можно использовать для отправки команд в Snowflake с использованием стиля программирования или сценария. Широкий набор драйверов и соединителей для клиентских устройств позволяет подключаться для передачи и получения информации от других инструментов.

Отказоустойчивость и репликация баз данных. Базы данных в Snowflake можно синхронизировать, реплицировать или дублировать в нескольких учетных записях Snowflake в разных регионах. Базы данных можно настроить для аварийного переключения на определенные учетные записи Snowflake для обеспечения непрерывности бизнеса и увеличения аварийного восстановления.

Зачем использовать потоки в снежинках?

Поток Snowflake или табличный поток — это объект, который отслеживает изменения DML в источнике объекта. Он использует метаданные, связанные с изменениями, чтобы разрешить выполнение действий в отношении измененной информации. Поток может обеспечить небольшое количество изменений, используя смещение, полученное от его текущего местоположения до последней версии таблицы. Если поток доступен для запроса, он предоставит исторические данные в форме и именах исходного объекта, а также другие столбцы, содержащие более подробную информацию о типах изменений.

Как часть Snowflake, потоки помогают фиксировать изменения данных в исходной таблице и самой исходной таблице. Создание потока в Snowflake обходится недорого, поскольку данные не хранятся в объектах потока.

Нижняя граница

Подводя итог, Snowflake Change Data Capture (CDC) — это революционная технология, которая позволяет интегрировать данные в режиме реального времени и проводить их анализ. Благодаря своим преимуществам, функциям и реальным сценариям применения Snowflake CDC предлагает предприятиям мгновенный доступ к информации, более простые процессы, более качественные данные и масштабируемость.

С помощью Snowflake CDC организации могут принимать решения на основе данных, улучшать оперативную отчетность и создавать бизнес-аналитику. Используйте Snowflake CDC, чтобы повысить эффективность и успех вашего бизнеса на основе данных.