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变更数据捕获#xff08;Change Data Capture#xff0c;简称 CDC#xff09;是一种用于识别和跟踪数据源中发生变化的数据的技术。
工作原理#xff1a;
1.监测数据源#xff1a;CDC 工具会持续监测指定的数据源#xff0c;如数据库表、文件系统…一、什么是CDC技术?
变更数据捕获Change Data Capture简称 CDC是一种用于识别和跟踪数据源中发生变化的数据的技术。
工作原理
1.监测数据源CDC 工具会持续监测指定的数据源如数据库表、文件系统或消息队列等。这些数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储系统等。
2.识别变化当数据源中的数据发生变化时CDC 工具能够检测到这些变化。变化可以包括插入新数据、更新现有数据或删除数据等操作。
3.捕获变化数据一旦检测到变化CDC 工具会捕获这些变化的数据并将其记录下来。记录的方式可以是将变化的数据存储在一个单独的位置或者生成一个包含变化信息的日志文件。
4.传输变化数据捕获到的变化数据可以通过不同的方式传输到目标系统。常见的传输方式包括实时推送、批量传输或基于事件触发的传输等。 二、CDC的主要作用是什么
1.数据同步CDC 可以实现不同系统之间的数据同步。例如将一个数据库中的数据变化同步到另一个数据库、数据仓库或数据分析平台中确保各个系统中的数据保持一致。
2.实时数据分析通过实时捕获变化数据可以进行实时数据分析和监控。这对于需要及时响应业务变化、进行实时决策的场景非常有用如金融交易监控、物流跟踪等。
3.数据备份和恢复CDC 可以作为一种数据备份和恢复的手段。通过记录数据源中的变化可以在需要时恢复到特定的时间点的数据状态。
4.数据集成在企业数据集成场景中CDC 可以帮助整合来自不同数据源的数据。它可以将各个数据源中的变化数据集成到一个统一的数据存储中以便进行综合分析和处理。
优势
1.高效性CDC 能够快速识别和捕获变化数据减少了数据同步和集成的时间和资源消耗。
2.实时性可以实现实时的数据同步和分析满足对业务变化的及时响应需求。
3.灵活性可以根据不同的数据源和目标系统进行定制化配置适应各种数据集成场景。
4.可靠性通过记录变化数据的历史轨迹可以在需要时进行数据恢复和回溯。 三、CDC技术实现方式
1.基于数据库日志许多数据库管理系统都提供了日志功能记录了数据库中的所有变化操作。CDC 工具可以读取这些数据库日志解析其中的变化信息并将其捕获下来。这种方式通常具有较高的性能和准确性因为它直接利用了数据库的内部机制。
2.基于触发器在数据库中创建触发器当数据发生变化时触发特定的操作。CDC 工具可以监听这些触发器事件获取变化数据。这种方式相对灵活可以根据具体需求进行定制但可能会对数据库性能产生一定的影响。
3.基于时间戳在数据源中添加时间戳字段记录数据的最后修改时间。CDC 工具可以定期扫描数据源比较时间戳的变化从而确定哪些数据发生了变化。这种方式相对简单但可能存在一定的延迟并且对于频繁更新的数据可能不太适用。 四、CDC与ETL有什区别 CDCChange Data Capture变更数据捕获和 ETLExtract, Transform, Load抽取、转换、加载技术有以下不同
1.数据处理范围
1CDC主要聚焦于捕获数据源中发生变化的数据。它只处理那些有变动的数据记录对于没有变化的数据通常不会进行处理。 - 例如在一个数据库中如果只有部分记录被更新或插入CDC 技术会只识别并处理这些发生变化的记录。
2ETL通常会对整个数据源进行处理无论数据是否发生了变化。它会按照预定的规则从源系统中抽取数据然后进行转换和加载到目标系统。 - 比如从一个关系型数据库中抽取所有符合特定条件的数据表对数据进行清洗、格式转换等操作后加载到数据仓库中。但是现在ETL工具也有所升级部分ETL工具如FineDataLink在对数据进行抽取时有全量抽取和增量抽取功能能够针对不同的场景选取合适的数据抽取方式。
2.处理方式
1CDC强调实时性或近实时性地捕获数据变化。它可以在数据发生变化的时刻立即检测到变化并将变化的数据传输到目标系统或者将变化记录下来以便后续处理。 - 例如在金融交易系统中CDC 可以实时捕获每一笔交易的变化以便及时更新风险分析系统中的数据。
2ETL一般是按照预定的时间间隔或触发条件进行批量处理。它可能会在每天晚上、每周或其他特定时间点启动对源数据进行抽取、转换和加载操作。 - 例如企业每月进行财务报表生成时ETL 工具会在月底对各个业务系统的数据进行抽取和处理以生成财务报表所需的数据。
3.数据完整性
1CDC在处理变化数据时通常会尽量保证数据的完整性和一致性。它会记录数据的变化历史以便在需要时可以回溯到特定的时间点状态。 - 例如对于一个订单系统CDC 可以记录订单从创建到修改、取消等各个状态的变化确保在任何时候都能查询到订单的准确状态。
2ETL虽然也会注重数据的质量和一致性但由于其批量处理的特点可能在某些情况下无法保证数据的实时完整性。在数据转换过程中可能会出现数据丢失或不一致的情况需要额外的验证和处理。 比如在 ETL 过程中如果出现网络故障或数据源系统的异常可能会导致部分数据无法成功抽取和处理。
4.应用场景
1CDC适用于对数据实时性要求较高的场景如实时数据分析、业务监控、数据同步等。它可以快速将变化的数据传递到目标系统以便及时做出反应。 - 例如在电商平台中CDC 可以实时将订单状态的变化同步到库存管理系统和物流配送系统确保库存和物流的及时调整。
2ETL常用于数据仓库建设、数据整合、报表生成等场景。它可以将来自不同数据源的数据进行统一处理和存储为企业提供全面的数据分析基础。 - 比如企业构建数据仓库时使用 ETL 工具将各个业务系统的数据抽取、转换后加载到数据仓库中以便进行数据分析和决策支持。 了解更多数据仓库与数据集成关干货内容请关注FineDataLink官网
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