变更数据捕获：它是什么以及它将如何使您的业务受益？

已发表: 2023-01-18

随着现代数据急剧增加，实时从数据中获得洞察力的需求也越来越大。

企业需要解决方案来使他们的数据库适应实时需求，这时变更数据捕获就会发挥作用。本文将讨论 CDC 的基础知识及其重要性。

识别和捕获数据库中所做更改的重要性

数据不仅以大量而且以高速生成。这意味着现在正在高速生成大量数据。

识别和捕获数据变化对于面向用户的应用程序和企业报告工具非常重要，以确保所有与系统相关的数据同步。它将帮助企业通过实时数据移动做出更快、更准确的决策。

什么是变更数据捕获 (CDC)？

Change Data Capture，CDC是一种实时识别和跟踪数据库和源表中数据变化的技术。简而言之，CDC 每次在数据库中发现任何变化时都会进行记录。它可以帮助企业利用有限的资源更快地进行数据集成和分析。

它是如何工作的？

每当更改或更新源数据库时，也必须更新所有相关资源。更改数据捕获提供了更新这些资源的解决方案，而不会出现连续双写等问题。

它是通过跟踪源数据库中的更改，然后将这些更改通知依赖于数据的相关系统来执行的。

它以与在源数据库中所做的更改相同的顺序发送通知。通过这种方式，CDC 帮助企业保持系统更新并了解变化并做出相应的反应。

它为什么如此重要？

识别和捕获源数据库中交易的每个数据变化，并将它们实时加载到目标系统，帮助企业保持与数据相关的系统同步。它有助于以零停机时间进行可靠的数据复制和云迁移。由于其在广域网中移动数据的效率，CDC 是现代云架构的完美解决方案。

什么是 ETL 和 ELT？

ETL（提取、转换、加载）

ETL 是从源系统中提取数据，然后在二次处理服务器上转换数据，然后将数据加载到数据仓库系统中的过程。

在此过程中，数据从源流向目标，转换引擎负责所有更改。此过程在关系数据、本地数据和结构化数据上执行。 ETL比较容易实现。

ELT（提取、加载、转换）

ELT 将源/原始数据直接加载到目标数据库，无需任何更改。目标系统负责进行转换。

ELT 过程在云结构化和非结构化数据源上执行。这个过程需要专门的技能来实施和维护。

ETL 中的更改数据捕获

在 ETL 数据集成过程中，可以使用变更数据捕获解决方案从源数据库中提取数据，然后将其转换并交付到目标数据仓库。 CDC 有助于最大限度地减少使用基于日志或基于触发器的方法执行 ETL 所需的资源。

CDC的方法

有不同的方法来捕获数据的变化；以下是CDC的几个重要和最常用的方法：

#1。基于脚本的 CDC

基于脚本的方法需要应用程序级编码来向现有表中添加一个字段，以标识每当更新数据时。

此方法仅标识和检索自上次提取以来已修改的行。此方法不需要外部工具，可以使用本机应用程序逻辑构建。基于脚本的 CDC 给数据库增加了额外的开销。

#2。基于触发器的CDC

基于触发器的 CDC 捕获对表或数据库执行的插入、更新和删除操作，生成捕获数据操作 (DML) 语句的触发器。

这种方法需要更多的工作，因为数据库应该能够创建触发器，并且更改应该写入另一个表中。所有这些工作都需要手动流程，有时实施和管理的成本会很高。

#3。基于日志的CDC

通过这种方法，CDC 可以跟踪和识别数据库的事务日志。此方法以应用程序的正确顺序捕获数据更改列表。基于日志的 CDC 的实现需要技术上的努力来将事务推送到 DML 语句中。

然后需要将 DML 语句写入目标系统。与其他方法相比，此方法会生成大量元数据。此方法还提供了一种无需在数据库服务器上安装即可运行的解决方案，使其能够以总容量运行而无需任何额外开销。

变更数据捕获如何使企业受益？

以下是您的企业需要变更数据捕获 (CDC) 解决方案的一些原因：

它允许企业快速有效地在各种系统之间传输数据，从而及时报告并改进商业智能。
帮助拥有多个数据库系统的大中型组织无缝完成数据实时加载到数据仓库。
它帮助企业将数据推送到多个业务线，最大限度地减少对生产工作负载的干扰。
借助 CDC，企业可以从多个来源提取数据并持续更新其主数据管理系统。
CDC 帮助组织保持数据安全和更新。
它提供了选择和部署应用程序的自由，而无需考虑它们的数据库兼容性。
更改数据捕获可以通过将大量用户流量转移到辅助数据库来减轻操作数据库的压力。
企业还可以使用 CDC 作为备份计划，以在发生灾难时维护其数据的独立副本。

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#3。数据仓库环境的 ETL 框架

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最后的话

企业需要 CDC 解决方案来提高数据的可靠性和准确性。此博客向您介绍了 CDC、它对企业的重要性及其各种方法。如果您想在您的企业中实施这项技术，请务必阅读本文中提到的资源，以帮助您更深入地了解它。

您还可以探索一些适用于 SMB 的最佳 ETL 工具。