الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
استيعاب البيانات المحدثة في مستودع البيانات الخاص بك في الوقت الفعلي تقريبًا باستخدام CDC
هل سئمت التعامل مع البيانات الزائدة في مستودع البيانات الخاص بك؟ قم بتحميل البيانات بشكل متزايد باستخدام التقاط بيانات التغيير لملء مستودع البيانات الخاص بك بسرعة دون القلق بشأن البيانات الزائدة عن الحاجة أو غير الدقيقة.
لقد ولت الأيام التي كانت فيها الشركات قادرة على تحليل بياناتها في نهاية كل أسبوع - أو حتى كل شهر. لقد جعل مشهد الأعمال سريع التطور اليوم من الضروري للمؤسسات استخدام مستودعات البيانات لمعالجة بياناتها والاستعلام عنها في الوقت الفعلي تقريبًا من أجل استخلاص رؤى سريعة واتخاذ قرارات عمل سريعة.
تعني الحاجة إلى سرعة الحصول على نظرة ثاقبة أن البيانات غالبًا ما يلزم التقاطها مباشرة من أنظمة المعاملات عند استلامها. ومع ذلك ، فإن نقل قواعد البيانات بأكملها في كل مرة تحتاج فيها إلى إجراء تحليل لبياناتك أمر غير وارد. هذا لأن نسخ جميع البيانات الخاصة بك لكل استعلام يمكن أن يكون كثيف الموارد ويسبب تأخيرات غير ضرورية ، خاصةً عندما تحتوي قاعدة البيانات الخاصة بك على ملايين السجلات.
عندما تحتاج إلى معالجة البيانات بسرعة ، فمن المهم فقط نسخ أو ترحيل البيانات الجديدة أو المعدلة فقط إلى مستودع البيانات الخاص بك. يمكن أن تساعدك تقنية Change Data Capture (CDC) على تحقيق ذلك من خلال تحديد التغييرات على مجموعة بيانات المصدر ، والتقاط هذه التغييرات في جداول التغيير المؤقتة ، وتسليمها إلى مستودع البيانات لإعداد التقارير والتحليل.
لماذا لا يمكن تحليل البيانات والاستعلام عنها في نظام المصدر؟
من المهم نسخ البيانات قبل تحليلها أو الاستعلام عنها لعدة أسباب.
غالبًا ما يتم تخزين البيانات مبدئيًا في قواعد بيانات المعاملات. نظرًا لأن قواعد البيانات هذه تعمل بطبيعتها ولم يتم إنشاؤها خصيصًا للأغراض التحليلية ، فقد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً للاستعلام عن البيانات مباشرةً عنها خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من البيانات.
علاوة على ذلك ، يتم استخدام قواعد البيانات التشغيلية هذه بشكل منتظم مما يعني أن الاستعلام أو التحليل مباشرة في الجدول المصدر يمكن أن يتسبب في حدوث مشكلات تتعلق بتدفق البيانات. في حالة تحويل البيانات الموجودة في قواعد البيانات هذه أو معالجتها مباشرة من المصدر ، فمن المحتمل ألا تكون هناك طريقة للعودة إلى النسخة الأصلية من البيانات. يمكن أن يؤدي إجراء التحليل في قاعدة بيانات المعاملات المصدر أثناء إدخال بيانات جديدة في قواعد البيانات هذه إلى حدوث اضطرابات ومن المحتمل أن يؤثر على جودة الرؤى التي ستستخرجها.
من خلال نسخ البيانات من قواعد بيانات المعاملات إلى قواعد البيانات التحليلية ، يمكنك تقليل الوقت المستغرق في الوصول إلى القيمة عن طريق معالجة البيانات في نظام مخصص للاستعلام المعقد والحفاظ على أصالة البيانات المصدر. يعمل Change Data Capture على تسهيل المعالجة السريعة والمريحة للبيانات عن طريق نسخ البيانات غير المتوفرة بالفعل في قاعدة البيانات الوجهة فقط.
عند استخدام CDC ، لن تضطر أيضًا إلى الانتظار حتى يكون لديك قدر كبير من البيانات الجديدة في قاعدة بيانات المصدر نظرًا لأن البيانات لا يتم نقلها على دفعات. بدلاً من ذلك ، يمكنك إنشاء خطوط بياناتك وجدولتها وتنظيمها لضمان ترحيل البيانات الجديدة أو المعدلة فقط من المصدر إلى الوجهة بمجرد حدوث التغيير ، مما يسرع عملية الترحيل بأكملها بشكل كبير.
كيف يعمل التقاط البيانات المتغيرة على تبسيط تحليلاتك
افترض أن مؤسستك متعددة الجنسيات تتعامل مع آلاف العملاء في عدة مواقع جغرافية. عندما تكون شبكتك واسعة جدًا ، فأنت بالتأكيد بحاجة إلى الاحتفاظ بقاعدة بيانات تحتوي على معلومات الاتصال الخاصة بكل هؤلاء العملاء وتخزين معلوماتهم في مستودع مركزي لسهولة الوصول إليها. يحتاج أدنى تغيير في المعلومات حتى لو كان واحدًا من هؤلاء العملاء إلى أن يتم نشره في مستودع البيانات الخاص بك لضمان استمراره في العمل كمصدر وحيد للحقيقة.
إن نسخ بيانات آلاف العملاء لمجرد نشر تغيير في سجل واحد سيكون كثيفًا للموارد وقد يتسبب في تأخيرات غير ضرورية في التحليلات. باستخدام Change Data Capture ، يمكنك التأكد من نقل المعلومات الجديدة فقط من قاعدة البيانات المصدر إلى مستودع البيانات بحيث تستند رؤيتك إلى بيانات دقيقة ومحدثة.
تتمثل إحدى أعظم فوائد استخدام CDC لتحديد التغييرات والتقاطها وتسليمها من أنظمة المصدر الخاصة بك إلى مستودع البيانات أو قواعد البيانات التحليلية في مدى كفاءة استخدام الموارد في العملية بأكملها. يوفر عليك تنفيذ استعلامات عالية الحمل على أساس دوري. بالنسبة لعملك ، يُترجم هذا مباشرةً إلى تقليل أوقات التحميل ووقت أسرع في الحصول على رؤية ثاقبة لاتخاذ قرارات أفضل.
باستخدام Change Data Capture ، يمكنك أيضًا التوسع دون القلق بشأن نقص تكامل البيانات أو اكتمالها لأن CDC يضمن دائمًا تعبئة مستودعك المركزي بالبيانات الصحيحة دون أي تأخير.
يضمن استخدام CDC أيضًا عدم اختناق مواردك في أوقات معينة من اليوم أو الأسبوع لأنه بدلاً من تحميل البيانات في مستودع البيانات الخاص بك على دفعات كبيرة والاستعلام عن كميات كبيرة من البيانات دفعة واحدة ، يمكنك القيام بذلك كما ومتى تم استلامه. نظرًا لأن العملية لا تتطلب الكثير من الموارد ، يمكنك أيضًا توفير تكلفة الإنفاق على أجهزة معينة للحفاظ على استمرار عملية تحميل البيانات.
أنواع CDC
هناك عدة طرق مختلفة يمكنك من خلالها تنفيذ CDC في مستودع البيانات الخاص بك. دعونا نلقي نظرة فاحصة على كل واحد منهم:
التقاط بيانات التغيير المستندة إلى السجل
يعد التقاط بيانات التغيير المستند إلى السجل طريقة موثوقة لضمان نقل التغييرات داخل النظام المصدر إلى مستودع البيانات. في CDC المستند إلى السجل ، يتم إنشاء سجل معاملات يتم فيه تسجيل كل تغيير بما في ذلك عمليات الإدراج والحذف والتعديلات على البيانات الموجودة بالفعل في النظام المصدر. ثم تتم مقارنة البيانات الموجودة في المصدر بالبيانات الموجودة في سجل المعاملات لمعرفة ما إذا كانت هناك أية تغييرات يلزم نشرها في مستودع البيانات.
تضمن السجلات التي تم إنشاؤها في هذا النوع من CDC أيضًا أن المعاملات العادية داخل النظام المصدر لا تتأثر بمعالجة البيانات بشكل مستمر مباشرة في المصدر. تقلل هذه العملية من زمن الوصول ويمكن أن تساعدك في إنشاء مستودع مركزي دون إثقال كاهل أنظمتك بمعالجة إضافية لمواكبة أي تغييرات في المعاملات.
التقاط بيانات التغيير القائم على الزناد
يتضمن هذا النوع من التقاط البيانات التغيير إنشاء وظائف محددة لالتقاط التغييرات عند حدوثها في قاعدة البيانات المصدر. على سبيل المثال ، سوف يقوم مشغل AFTER DELETE SQL بالتقاط ملف مثيل قاعدة البيانات الخاصة بك بعد حذف السجل.
عند استخدام CDC المستند إلى المشغل ، ستنشئ قاعدة البيانات الخاصة بك جدولًا آخر لتسجيل التغييرات بالإضافة إلى الاحتفاظ بسجل المعاملات. لا يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة وقت الاستجابة فحسب ، بل يؤدي أيضًا إلى زيادة مخاطر فقدان بعض التغييرات في حالة عدم تحديد المشغلات بشكل صحيح لسيناريوهات معينة أو إذا تم إيقاف تشغيل المشغلات عن طريق الخطأ.
يؤدي الاحتفاظ بمجموعة إضافية من التغييرات المستندة إلى المشغل أيضًا إلى وضع عبء إضافي على البنية ويمكن أن يستهلك الكثير من الموارد في حال كنت تتعامل مع كميات كبيرة جدًا من البيانات أو تسجل التغييرات على جداول متعددة في وقت واحد.
نظرًا لأن هذا هو السيناريو المعتاد للمؤسسات الكبيرة ، فقد تضطر إلى اختبار CDC المستند إلى المشغل عن طريق إجراء بعض التغييرات على قاعدة بيانات أصغر ومعرفة ما إذا كان وقت الاستجابة والتحميل أمرًا يمكنك العمل به على المدى الطويل. ومع ذلك ، فإن CDC المستندة إلى المشغل مفيدة بشكل خاص في البنى القائمة على الأحداث حيث يجب عليك تحديث مستودع البيانات عند إجراء تغييرات معينة على قاعدة البيانات المصدر.
التقاط بيانات التغيير المستند إلى المزود
بالنسبة لالتقاط بيانات التغيير المستند إلى الموفر ، يتم توفير البرامج النصية من قبل موفري قاعدة البيانات لمراقبة حقل واحد أو أكثر في جدول قاعدة البيانات. يمكن لهذه البرامج النصية بعد ذلك تحديد أي تغييرات على الجدول وتسجيلها. مثل CDC المستند إلى المشغل ، يتضمن Change Data Capture المستند إلى المزود أيضًا استرداد البيانات من قاعدة البيانات المصدر أثناء إجراء التغييرات ، وبالتالي وضع بعض الحمل الإضافي على النظام.
حسِّن بنية التحليلات الخاصة بك من خلال التقاط البيانات المتغيرة
يعد تسجيل التغييرات في أنظمة المصدر الخاصة بك ونشرها في مستودع البيانات الخاص بك أمرًا ضروريًا لضمان أنه يمكنك استخراج رؤى سريعة ودقيقة. مع Astera مكون CDC المدمج في DW Builder ، يمكنك إنشاء خطوط أنابيب بيانات مفصلة ونسخ جميع البيانات الجديدة والمعدلة إلى مستودع البيانات الخاص بك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.
Astera يأتي DW Builder مزودًا بمئات التحولات المدمجة لزيادة القيمة التي يمكنك استخراجها من بياناتك. قم بأتمتة خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك واستفد من الإمكانات المضمنة مثل Change Data Capture لضمان تحديث مستودع البيانات دائمًا دون أي تدخل يدوي.
هل أنت جاهز لإنشاء مستودع بيانات ذاتي التنظيم يقدم بيانات محدثة إلى ذكاء الأعمال وبنية التقارير في الوقت الفعلي تقريبًا؟ تواصل معنا لمناقشة حالة الاستخدام الخاصة بك أو أخذ Astera DW Builder لاختبار القيادة اليوم!
