Hvad er Change Data Capture?

Change Data Capture (CDC) er en teknik brugt i datastyring at identificere og spore ændringer foretaget i data i en database og at anvende disse ændringer på målsystemet. Fordi en database er en stor samling af data, bliver det svært at spore, hvilke data der er blevet tilføjet, ændret eller slettet. Processen leder efter ændringer i databasen og registrerer dem, når de findes, der fanger ændringerne i virkeligheden eller næsten i realtid. 

Realtid CDC er mere effektiv end traditionel ETL (udtrække, transformere, indlæse), som ellers ville være ressourcekrævende og tidskrævende. For eksempel en database (SQL-server) af en e-handelshjemmeside indeholder oplysninger om kunder, der afgiver ordrer på hjemmesiden. Uden CDC vil periodiske opdateringer af kundeoplysningerne involvere at udtrække hele datasættet, behandle det og genindlæse det i databasen. 

Men med SQL Server ændring af datafangst, identificerer og udtrækker systemet de nyligt tilføjede kundeoplysninger fra eksisterende i realtid, ofte brugt i datavarehuse, hvor det er vigtigt at holde data opdateret for analyser og rapportering. Det hjælper med at opretholde et jævnt flow og øger systemets pålidelighed, da der er integration og konstant dataflow i datavarehuse. 

Hvordan CSvejsning Dved en Capture Værker

Nedenfor er en trin-for-trin forklaring på hvordan ændre datafangst fungerer typisk. 

1. Skift identifikation: CDC-systemet er indstillet til løbende at scanne transaktionsloggen for at finde eventuelle ændringer, såsom indsættelser, opdateringer eller sletninger. Den leder efter information relateret til, hvad der er ændret, og hvilke rækker der blev påvirket.  
2. Nærme sig: Afhængigt af deres use case og krav opsætter organisationer forskellige ændringsdatafangsttilgange. Almindelige metoder omfatte den log-baserede tilgang, som involverer overvågning af databasetransaktionsloggen for at identificere ændringer, og trigger-baseret CDC, hvor visse triggere bruges til at fange ændringer.
3. Optag relevante oplysninger: Når der sker en ændring, fanger CDC-systemet de relevante oplysninger fra transaktionsloggen. Dette vil inkludere typen af ​​ændring (indsæt, opdater, slet), tidsstemplet (hvornår ændringen fandt sted) og de berørte rækker.
4. Data opbevaring: opfangede data gemmes derefter i et separat depot, tabeller eller en dedikeret CDC-database. Dette gøres for at sikre, at data nemt kan analyseres uden at påvirke kildedatabasens ydeevne.
5. Levering: Efter datalagring kan der være behov for at levere disse oplysninger til downstream-systemer. Dette kan omfatte analyseplatforme, datavarehuse eller andre applikationer. 

Løbende overvågning og styring af CDC-processen er også afgørende for håndtering af eventuelle fejl, der opstår under ændringsregistrering. Ændringsdatafangst opretholder også en historie med ændringer over tid, hvilket er værdifuldt til analyse- og revisionsformål.  

Behovet for ændring af datafangst 

Datareplikering

I tilfælde med høj tilgængelighed er det vigtigt at opretholde konsistente og opdaterede data på tværs af forskellige lokationer. Dette er især vigtigt i sektorer som e-handel og telekommunikation, hvor uafbrudt adgang til ajourførte data er afgørende for kundeservice og compliance. I sådanne scenarier er datareplikering en nøglestrategi for at sikre, at redundante systemer har synkroniserede data.

CDC opererer i næsten realtid og spiller sin rolle i datareplikering ved løbende at identificere ændringer i kildesystemet. Dette hjælper med at holde data konstant og ajour alle steder.  

Revision og overholdelse

Organisationer skal overholde tilsynsorganer, der giver dem mandat til at vedligeholde et revisionsspor over dataændringer. Manglende overholdelse kan føre til skade på omdømmet og alvorlige sanktioner. Ændring af datafangst er også fordelagtigt i dette scenarie. Det giver en detaljeret registrering af dataens tilføjelser, sletninger og ændringer. Dette hjælper med at overholde regler og fungerer som en mekanisme til at opdage og rette eventuelle uautoriserede ændringer.  

Cloud Migration

Cloud-migrering er en udfordring for de fleste organisationer, da de skal flytte store mængder data fra lokale miljøer til skyen. Denne overgang sker ofte for at drage fordel af den omkostningseffektivitet, fleksibilitet og skalerbarhed, som cloud-platforme tilbyder. Det er dog udfordrende med hensyn til båndbredde, tid og ressourceudnyttelse.

Med CDC kan du kun spore og replikere ændringerne i data, hvilket reducerer migreringstiden og båndbreddekravene. Dette hjælper med en mere effektiv og smidig overgang til cloud-baserede infrastrukturer. 

Forskellige ændringsmetoder til datafangst

Forskellige ændringsdatafangstmetoder bruges afhængigt af applikationens krav, såsom tidsbaseret, logbaseret, og trigger-baseret, og et par flere. Her vil vi kun gennemgå de vigtige.  

Tidsbaseret ændringsdatafangst

Når der er et nyere tidsstempel på en række i en databasetabel end sidste gang, data blev registreret, betragtes det som ændring. Sådan en række kaldes typisk 'LAST_MODIFIED'. Det er nemt at implementere, da der kun er behov for at holde styr på, hvornår de seneste ændringer blev udtrukket.  

Denne metode kan dog ikke spore eller identificere slettede rækker. Målsystemerne skal også gennemgå hver række for at finde de seneste opdateringer. 

Log-baseret ændringsdatafangst

De fleste databaser indeholder transaktionslogfiler, også kaldet redologs, der registrerer alle de ændringer, der er foretaget i databasen (Indsæt, opdater og slet). Disse logfiler viser sig at være nyttige under nedbrud til gendannelsesformål. Transaktionsloggene kan udbrede ændringer til målsystemet uden behov for at scanne operationelle tabeller. Det fører dog til øget ressourceforbrug og lageromkostninger på grund af voksende transaktionslogfiler. Alligevel er log-baseret CDC ideel til de fleste besatte databaser, der ikke har råd til en forsinkelse. 

Trigger-baseret Change Data Capture

Hver gang data indsættes, opdateres eller slettes i en tabel, aktiveres en tilsvarende trigger for at registrere disse ændringer i en separat tabel. For at fange enhver ændring i data, kræves der én trigger pr. tabel. Processen har også større overhead med kørende triggere på operationelle tabeller, når ændringerne foretages. Triggeren aktiveres for at registrere ændringer i en separat tabel. Denne tilgang skaber en fuld version af historien, hvilket gør dataene nemmere at hente. 

Det kan dog påvirke databasens ydeevne, da opdatering af posterne kræver flere skrivninger.  

Push og Pull tilgange

I push-tilgangen forekommer alle processer på kildedatasættet, der udløser meddelelser om ændringer (indsættelser, redigeringer, sletninger) i realtid. Kildesystemet skubber informationen om ændringen til målsystemet. Bemærk, at ændringen i data ikke vil blive bemærket, hvis målsystemet er offline. 

I pull-metoden trækker CDC-systemet aktivt forespørgsler eller ændringer fra kildesystemet med planlagte intervaller. Dette belaster kildedatabasen mindre. Ligesom push-tilgangen kræver pull-metoden også en mellemliggende messenger til offline målsystemer.

Oplev ubesværet dataintegration ved hjælp af Change Data Capture med Astera Data Pipeline Builder

Vær på forkant med dataopdateringer i realtid. Astera Data Pipeline Builder sikrer, at dine data altid er aktuelle, hvilket giver en konkurrencefordel.

Anmod om en GRATIS demo i dag!

Skift datafangst i ETL 

ETL is en dataintegrationsproces, der bringer opdaterede data fra et kildesystem til en måldatabase. Dataudtrækket kan ske gennem dataforespørgsler og ændring af datafangst. Thførhen, CDC er en forbedret version af ETL.  

Her er, hvordan CDC ser ud gennem forskellige stadier af ETL: 

Uddrag: Tidligere involverede dataudtrækning store partier, hvilket forårsagede forsinkelser i at afspejle kildesystemopdateringer i måldatabasen. Nu, med ændringsdatafangst, udtrækkes data i realtid og fanger kun ændringerne, efterhånden som de opstår. Denne målrettede tilgang reducerer mængden af ​​behandlede data betydeligt og optimerer den overordnede ETL-proces.  

Transformer: Transformation er processen med konvertering af et datasæts struktur og format til at matche måldatabasen. Da de traditionelle metoder involverede masseudvinding og transformation, ville dette tage meget tid. Men i CDC, hvor transformation fortsat er et nøgletrin, indlæses data effektivt og transformeres direkte til mållageret. Dette gør CDC-tilgangen velbegrundet med de stigende databasestørrelser.  

Belastning: Denne refererer til selve placeringen af ​​data i målsystemet. Teknisk set sker transformationen og belastningen samtidigt med CDC, hvilket gør det til en mere effektiv procedure. 

Overvinde Common CSvejsning Dved en Capture Udfordringer 

Massedatahåndtering

Håndtering af hovedparten af ​​data, der kræver omfattende ændringer, kan udgøre udfordringer for CDC. Dens effektivitet falder markant i sådanne tilfælde. For eksempel, i en cloud-samarbejdsplatform, hvor brugere kontinuerligt redigerer, opretter og deler filer i realtid, bruges CDC til effektivt at fange disse dokumentændringer under en stigning i datamængden, men under spidsbelastningsperioder, som f.eks. samtidige filredigeringer , udløser det en masseændring i dataflowet gennem CDC-pipelinen.  

For at løse udfordringen kan du overveje at implementere effektive værktøjer såsom distribuerede behandlingsrammer og optimere implementeringsstrategien som at skalere ressourcer dynamisk baseret på brugsmønstre.  Desuden kan en forbedring af CDC-pipelinen og brug af avancerede databehandlingsteknikker hjælpe med at administrere samtidige filredigeringer mere effektivt.

Skemaændringer

Skemaændringer kan forstyrre datakortlægning og synkronisering mellem kilde- og målsystemer. Disse ændringer kan komplicere CDC, da den skal tilpasse sig udviklende databasestrukturer. CDC-tilpasning kan hjælpe med at tage højde for disse ændringer. Avancerede CDC-løsninger anvender ofte metadata og intelligente algoritmer til at tilpasse sig skemaændringer.

Dataintegritet

Implementering af CDC kan gøre det vanskeligt at opretholde datakonsistens og integritet, især under komplekse transformationer. Risikoen for fejl kan opstå på grund af samtidige ændringer og potentielle forstyrrelser på grund af datakortlægning.  

Denne udfordring kan let overvindes med valideringstjek, stærk fejlhåndtering og afstemningsmekanismer. Desuden kan versions- og rollback-mekanismer give sporbarhed og hurtig korrektion, og dermed bevare integriteten af ​​transformerede data. 

Ressourceforbrug

CDC bruger betydelige systemressourcer, der fører til ydeevneproblemer for samtidige applikationer. Det opstår hovedsageligt på grund af iboende efterspørgsel efter disk I/O og CPU-hukommelse under dataudtræk, transformation og indlæsning. 

En række optimeringsstrategier kan implementeres for at løse denne udfordring. For eksempel kan drosselmekanismer bruges til at kontrollere databehandlingshastigheden. Desuden kan finjusteringsparametre såsom batchstørrelse og parallelitet anvendes til at tilpasse systemets kapacitet.   

Fordele ved Change Data Capture 

Store databaser kræver et effektivt dataintegrationssystem, der betjenes i virkeligheden-tid. At skulle ændre datafangst til dette formål giver en række fordele.  

Lad os se, hvad det er i stand til: 

Cloud Migration

Virksomheder migrerer i stigende grad til cloud storage-løsninger, så de kan fokusere på at bringe innovative løsninger i stedet for at bruge tid og kræfter på at vedligeholde og administrere infrastrukturer. Brug af CDC i dette tilfælde sikrer datakonsistens mellem de lokale og cloud-databaser, optimerer synkroniseringsprocessen og forhindrer uoverensstemmelser.  

Hurtig respons

CDC har en fordel i forhold til traditionelle metoder til opdatering af hele datasæt. Fund fra en IDC undersøgelse viser, at 86.5 procent af organisationerne anvender ETL til at overføre minimum 25 procent af deres data. Næsten to tredjedele (63.9 procent) af data, der overføres via ETL, forbliver mindst fem dage gamle, når de når en analysedatabase. Sådanne forældede data forhindrer organisationer i at levere den rigtige information, når det er nødvendigt, og er ikke til nogen nytte, når de håndterer trusler i realtid. 

CDC er behjælpelig med at fange og analysere dataændringer i virkeligheden-tid. Med CDC kan et cybersikkerhedsfirma opdage og reagere på sikkerhedsbrud. Dette muliggør hurtig handling for at forhindre kompromittering af følsomme oplysninger, før der sker væsentlig skade. 

Microservices arkitektur

Data skal overføres fra kildedatasæt til flere destinationssystemer. Det bliver nemmere at bruge CDC, da det hjælper med at opretholde synkronisering mellem kilde- og måldatasæt under processen. Med realtidsdataoverførselstilgangen er det nu mere bekvemt at synkronisere flere datasystemer, uanset hvor de er.  

Mindre pres på operationelle databaser

Operationelle datasæt skal løbende overvåge medarbejderanalyser og andre aktiviteter. CDC virker ved at lette presset på driftenal databaser ved at optimere identifikationsprocessen og overføre dataændringer. I traditionelle synkroniseringsmetoder er der en betydelig belastning på operationelle databaser, men en målrettet tilgang med CDC minimerer denne belastning. I stedet for at overføre hele datasæt, fanger og transmitterer CDC kun specifikke opdateringer, der er sket siden sidste synkronisering. 

Hurtigere databehandling

Produktdifferentiering og kvalitetstjenester er ikke fortsat de eneste succeskriterier for virksomheder. Behovet for timen er effektive dataprocesser, herunder indsamling, opbevaring og databrug. I betragtning af den nutidige efterspørgsel efter hurtig databehandling gør CDC's muligheder det til en væsentlig komponent for virksomheder. 

Opretholdelse af konkurrencefordele

Mens vigtigheden af ​​et effektivt system i dataprocesser er indlysende, ca 75% af virksomheder er stadig afhængige af batchbehandling for at ændre datasæt. Anvendelse af ændringsdatafangst kan være en effektiv måde at løse disse udfordringer på. Og siden ca 80% af virksomhederne planlægger at implementere multi-cloud-lagringsstrategier i de kommende år, bliver behovet for en god ændringsdatafangstmekanisme stadig mere afgørende. 

Desuden styrker CDC virksomhedens smidighed ved at lade virksomheder holde sig opdateret med deres data, som de er lettes replikering på tværs af forskellige cloud-miljøer. Dette gavner de virksomheder, der beskæftiger sig med forskellige cloud-løsninger, uanset om en kombination af offentlig, privat eller hybrid skyer. 

Skift datafangst med Astera Data Pipeline Builder

For at sikre, at virksomheden trives i de kommende år, bør beslutninger baseres på realtidsdata. Og for at synkronisere alle databaser i en organisation for en sammenhængende tilgang, er datafangst af ændringer en af ​​de potentielle løsninger, da det minimerer forstyrrelser under dataoverførsel og reducerer omkostningerne.  

Astera Data Pipeline Builder forenkler CDC ved at muliggøre problemfri sporing, udtrækning og integration af modificerede data på tværs af systemer. Med indbygget understøttelse af realtids- og batchbehandling fanger den effektivt indsættelser, opdateringer og sletninger, og sikrer, at dine data forbliver opdaterede uden at kræve fuld genindlæsning. AI-drevet semantisk kortlægning og automatisk API-oprettelse strømliner databevægelsen yderligere, hvilket giver virksomheder mulighed for ubesværet at synkronisere ændringer på tværs af databaser, cloud-platforme og applikationer.

Uanset om du vedligeholder et live datavarehus, muliggør analyse i realtid eller sikrer overholdelse af lovgivningen, sikrer ADPBs ensartede tilgang til CDC nøjagtighed, hastighed og minimale driftsomkostninger. Værktøjet understøtter forskellige ændringsdatafangstmetoder til forskellige databaser, herunder tidsbaserede, log-baserede og trigger-baserede mekanismer.  

Oplev fordelene ved ændringsdatafangst med vores 14-dages gratis prøveperiode. Tilmeld dig i dag for at udforske funktionaliteten og fordelene på egen hånd.