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Was ist Change Data Capture (CDC): Methoden, Vorteile und Herausforderungen

Aisha Shahid

Inhalt Strategist

January 30th, 2024

Was ist Change Data Capture?

Change Data Capture (CDC) ist ein verwendete Technik in Datenmanagement um an Daten in einer Datenbank vorgenommene Änderungen zu identifizieren und zu verfolgen und diese Änderungen auf das Zielsystem anzuwenden. Da es sich bei einer Datenbank um eine große Datensammlung handelt, ist es schwierig zu verfolgen, welche Daten hinzugefügt, geändert oder gelöscht wurden. Der Prozess sucht nach Änderungen in der Datenbank und zeichnet diese auf, wenn sie gefunden werden, wodurch die Änderungen real erfasst werden oder nahezu in Echtzeit. 

Echtzeit- CDC ist effizienter als herkömmliche ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), was andernfalls ressourcenintensiv und zeitaufwändig wäre. Zum Beispiel eine Datenbank (SQL Server) einer E-Commerce-Website enthält Informationen über Kunden, die auf der Website Bestellungen aufgeben. Ohne CDC müssen bei regelmäßigen Aktualisierungen der Kundeninformationen der gesamte Datensatz extrahiert, verarbeitet und erneut in die Datenbank geladen werden. 

Jedoch mit SQL Server-ÄnderungsdatenerfassungDas System identifiziert und extrahiert die neu hinzugefügten Kundeninformationen in Echtzeit aus den vorhandenen und wird häufig in Data Warehouses eingesetzt, wo die Aktualisierung der Daten für Analysen und Berichte unerlässlich ist. Es trägt zur Aufrechterhaltung eines reibungslosen Ablaufs bei und erhöht die Zuverlässigkeit des Systems, da die Integration und der konstante Datenfluss in Data Warehouses gewährleistet sind. 

Ultraschall CHängen DAta Capture Works?

Änderung der Datenerfassung

Nachfolgend finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Erklärung dazu Datenerfassung ändern funktioniert normalerweise. 

  1. Identifikation ändern: Das CDC-System ist so eingestellt, dass es das Transaktionsprotokoll kontinuierlich durchsucht, um Änderungen wie Einfügungen, Aktualisierungen oder Löschungen zu finden. Es sucht nach Informationen darüber, was sich geändert hat und welche Zeilen betroffen waren.  
  2. Ansatz: Abhängig von ihrem Anwendungsfall und ihren Anforderungen richten Unternehmen unterschiedliche Ansätze zur Erfassung von Änderungsdaten ein. Gängige Methoden Dazu gehören der protokollbasierte Ansatz, bei dem das Datenbanktransaktionsprotokoll überwacht wird, um Änderungen zu identifizieren, und der auslöserbasierte CDC, bei dem bestimmte Auslöser zum Erfassen von Änderungen verwendet werden.
  3. Erfassen Sie relevante Informationen: Sobald eine Änderung auftritt, erfasst das CDC-System die relevanten Informationen aus dem Transaktionsprotokoll. Dazu gehören die Art der Änderung (Einfügen, Aktualisieren, Löschen), der Zeitstempel (wann die Änderung erfolgte) und die betroffenen Zeilen.
  4. Datenspeicher: Das Die erfassten Daten werden dann in einem separaten Repository, Tabellen oder einer dedizierten CDC-Datenbank gespeichert. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass die Daten einfach analysiert werden können, ohne die Leistung der Quelldatenbank zu beeinträchtigen.
  5. LIEFERUNG: Nach der Datenspeicherung besteht möglicherweise die Notwendigkeit, diese Informationen an nachgelagerte Systeme weiterzuleiten. Dazu können Analyseplattformen, Data Warehouses oder andere Anwendungen gehören. 

Die kontinuierliche Überwachung und Verwaltung des CDC-Prozesses ist auch für die Bewältigung etwaiger Fehler, die bei der Änderungserfassung auftreten, von entscheidender Bedeutung. Durch die Erfassung von Änderungsdaten wird außerdem ein Verlauf der Änderungen im Laufe der Zeit gespeichert, was für Analyse- und Prüfzwecke wertvoll ist.  

Die Notwendigkeit einer Änderungsdatenerfassung 

Erfassung von Datenänderungen

Datenreplikation

Bei Hochverfügbarkeit ist die Aufrechterhaltung konsistenter und aktueller Daten über verschiedene Standorte hinweg wichtig. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie E-Commerce und Telekommunikation, wo ein ununterbrochener Zugriff auf aktuelle Daten für Kundenservice und Compliance unerlässlich ist. In solchen Szenarien ist die Datenreplikation eine Schlüsselstrategie, um sicherzustellen, dass redundante Systeme über synchronisierte Daten verfügen. CDC arbeitet nahezu in Echtzeit und spielt seine Rolle bei der Datenreplikation, indem es kontinuierlich Änderungen im Quellsystem identifiziert. Dies trägt dazu bei, die Daten konstant zu halten und auf den neuesten Stand an allen Standorten.  

Audit und Compliance

Organisationen müssen sich an die Regulierungsbehörden halten, die sie dazu verpflichten, einen Prüfpfad für Datenänderungen zu führen. Die Nichteinhaltung kann zu Reputationsschäden und empfindlichen Strafen führen. Auch in diesem Szenario ist die Änderungsdatenerfassung von Vorteil. Es bietet eine detaillierte Aufzeichnung der Hinzufügungen, Löschungen und Änderungen der Daten. Dies hilft bei der Einhaltung von Vorschriften und dient als Mechanismus zur Erkennung und Korrektur nicht autorisierter Änderungen.  

Cloud-Migration

Die Cloud-Migration stellt für die meisten Unternehmen eine Herausforderung dar, da sie große Datenmengen aus lokalen Umgebungen in die Cloud verschieben müssen. Dieser Übergang erfolgt häufig, um von der Kosteneffizienz, Flexibilität und Skalierbarkeit zu profitieren, die Cloud-Plattformen bieten. Es stellt jedoch eine Herausforderung hinsichtlich Bandbreite, Zeit und Ressourcennutzung dar. Mit CDC können Sie nur die Änderungen in den Daten verfolgen und replizieren und so Migrationszeit und Bandbreitenanforderungen reduzieren. Dies trägt zu einem effizienteren und reibungsloseren Übergang zu cloudbasierten Infrastrukturen bei. 

Verschiedene Methoden zur Erfassung von Änderungsdaten

Abhängig von den Anforderungen der Anwendung werden unterschiedliche Methoden zur Änderungsdatenerfassung verwendet, z. B. zeitbasiert, protokollbasiert, und auslöserbasiert und einige mehr. Hier gehen wir nur auf die wichtigsten ein.  

Zeitbasierte Änderungsdatenerfassung

Wenn für eine Zeile in einer Datenbanktabelle ein neuerer Zeitstempel vorhanden ist als bei der letzten Datenerfassung, wird dies als Änderung betrachtet. Eine solche Zeile wird normalerweise „LAST_MODIFIED“ genannt. Die Implementierung ist einfach, da Sie nur den Überblick behalten müssen, wann die letzten Änderungen extrahiert wurden.  

Diese Methode kann jedoch gelöschte Zeilen nicht verfolgen oder identifizieren. Die Zielsysteme müssen außerdem jede Zeile durchgehen, um die neuesten Updates zu finden. 

Protokollbasierte Änderungsdatenerfassung

Die meisten Datenbanken enthalten Transaktionsprotokolle, auch Redo-Protokolle genannt, die alle an der Datenbank vorgenommenen Änderungen (Einfügen, Aktualisieren und Löschen) aufzeichnen. Diese Protokolle erweisen sich bei Abstürzen als nützlich für die Wiederherstellung. Die Transaktionsprotokolle können Änderungen an das Zielsystem weitergeben, ohne dass Betriebstabellen gescannt werden müssen. Aufgrund wachsender Transaktionsprotokolle führt dies jedoch zu einer erhöhten Ressourcennutzung und einem erhöhten Speicheraufwand. Dennoch ist das protokollbasierte CDC ideal für die am meisten ausgelasteten Datenbanken, die sich keine Verzögerung leisten können. 

Triggerbasierte Änderungsdatenerfassung

Jedes Mal, wenn Daten in eine Tabelle eingefügt, aktualisiert oder gelöscht werden, wird ein entsprechender Trigger aktiviert, um diese Änderungen in einer separaten Tabelle aufzuzeichnen. Um Datenänderungen zu erfassen, ist ein Trigger pro Tabelle erforderlich. Der Prozess verursacht außerdem einen größeren Overhead durch die Ausführung von Triggern auf operativen Tabellen, wenn die Änderungen vorgenommen werden. Der Trigger wird aktiviert, um Änderungen in einer separaten Tabelle aufzuzeichnen. Dieser Ansatz erstellt eine vollständige Version des Verlaufs, wodurch die Daten leichter abgerufen werden können. 

Dies kann sich jedoch auf die Datenbankleistung auswirken, da zum Aktualisieren der Datensätze mehrere Schreibvorgänge erforderlich sind.  

Push- und Pull-Ansätze

Beim Push-Ansatz finden alle Prozesse im Quelldatensatz statt, die ausgelöst werden Benachrichtigungen über Änderungen (Einfügungen, Bearbeitungen, Löschungen) in Echtzeit. Das Quellsystem überträgt die Informationen über die Änderung an das Zielsystem. Beachten Sie, dass die Datenänderung nicht bemerkt wird, wenn das Zielsystem offline ist. 

Bei der Pull-Methode ruft das CDC-System in geplanten Abständen aktiv Abfragen oder Änderungen aus dem Quellsystem ab. Dadurch wird die Quelldatenbank weniger belastet. Ebenso wie der Push-Ansatz erfordert auch die Pull-Methode einen zwischengeschalteten Messenger für Offline-Zielsysteme.  

Ändern Sie die Datenerfassung in ETL 

ETL is ein Datenintegrationsprozess, der aktualisierte Daten von einem Quellsystem in eine Zieldatenbank überträgt. Die Datenextraktion kann durch Datenabfragen und Änderungsdatenerfassung erfolgen. Thbevor, CDC ist eine verbesserte Version von ETL.  

So sieht CDC in den verschiedenen Phasen von ETL aus: 

Auszug: In der Vergangenheit umfasste die Datenextraktion große Batches, was zu Verzögerungen bei der Wiedergabe von Quellsystemaktualisierungen in der Zieldatenbank führte. Mit der Änderungsdatenerfassung werden die Daten jetzt in Echtzeit extrahiert und nur die Änderungen erfasst, wenn sie auftreten. Durch diesen gezielten Ansatz wird das verarbeitete Datenvolumen deutlich reduziert und der gesamte ETL-Prozess optimiert.  

Verwandeln: Transformation ist der Prozess von Konvertieren der Struktur und des Formats eines Datensatzes, um sie an die Zieldatenbank anzupassen. Da die herkömmlichen Methoden eine Massenextraktion und -umwandlung erforderten, würde dies viel Zeit in Anspruch nehmen. Bei CDC hingegen, wo die Transformation ein wichtiger Schritt bleibt, werden die Daten effizient geladen und direkt in das Ziel-Repository umgewandelt. Dies macht den CDC-Ansatz angesichts der zunehmenden Datenbankgrößen durchaus gerechtfertigt.  

Belastung: Dieser bezieht sich auf die tatsächliche Platzierung der Daten im Zielsystem. Technisch gesehen erfolgen die Transformation und das Laden gleichzeitig mit CDC, was es zu einem effizienteren Verfahren macht. 

Gemeinsames C überwindenHängen DAta Capture Herausforderungen 

Massendatenverwaltung

Der Umgang mit der großen Datenmenge, die umfangreiche Änderungen erfordert, kann für das CDC eine Herausforderung darstellen. In solchen Fällen lässt die Effizienz deutlich nach. Beispielsweise wird in einer Cloud-Kollaborationsplattform, auf der Benutzer kontinuierlich Dateien in Echtzeit bearbeiten, erstellen und teilen, CDC eingesetzt, um diese Dokumentänderungen während eines Anstiegs des Datenvolumens, aber während Spitzennutzungszeiten, wie z. B. gleichzeitiger Dateibearbeitungen, effektiv zu erfassen , löst es eine Massenänderung im Datenfluss durch die CDC-Pipeline aus.  

Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Sie die Implementierung effizienter Tools wie Frameworks für die verteilte Verarbeitung und die Optimierung der Bereitstellungsstrategie wie die dynamische Skalierung von Ressourcen basierend auf Nutzungsmustern in Betracht ziehen.  Darüber hinaus können die Verbesserung der CDC-Pipeline und der Einsatz fortschrittlicher Datenverarbeitungstechniken dazu beitragen, gleichzeitige Dateibearbeitungen effektiver zu verwalten.

Schemaänderungen

Schemaänderungen können die Datenzuordnung und -synchronisierung zwischen Quell- und Zielsystemen stören. Diese Änderungen können CDC erschweren, da es sich an sich entwickelnde Datenbankstrukturen anpassen muss. Die CDC-Anpassung kann dabei helfen, auf diese Veränderungen einzugehen. Fortschrittliche CDC-Lösungen nutzen häufig Metadaten und intelligente Algorithmen, um sich an Schemaänderungen anzupassen.

Datenintegrität

Die Implementierung von CDC kann es schwierig machen, die Datenkonsistenz und -integrität aufrechtzuerhalten, insbesondere bei komplexen Transformationen. Durch gleichzeitige Änderungen und mögliche Störungen durch die Datenzuordnung kann das Risiko von Fehlern entstehen.  

Diese Herausforderung lässt sich leicht durch Validierungsprüfungen, eine starke Fehlerbehandlung und Abgleichsmechanismen bewältigen. Darüber hinaus können Versionierungs- und Rollback-Mechanismen für Nachverfolgbarkeit und schnelle Korrekturen sorgen und so die Integrität transformierter Daten wahren. 

Ressourcenverbrauch

CDC verbraucht erhebliche Systemressourcen, was zu Leistungsproblemen bei gleichzeitigen Anwendungen führt. Dies ist hauptsächlich auf den inhärenten Bedarf an Festplatten-I/O und CPU-Speicher beim Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten zurückzuführen. 

Um dieser Herausforderung zu begegnen, können eine Reihe von Optimierungsstrategien implementiert werden. Beispielsweise können Drosselungsmechanismen verwendet werden, um die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu steuern. Darüber hinaus können Feinabstimmungsparameter wie Chargengröße und Parallelität verwendet werden, um sie an die Kapazität des Systems anzupassen.   

Vorteile der Änderungsdatenerfassung 

Große Datenbanken erfordern ein effizientes Datenintegrationssystem betreibens in echt-Zeit. Die Notwendigkeit, die Datenerfassung zu diesem Zweck ändern zu müssen, bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich.  

Mal sehen, wozu es fähig ist: 

Cloud-Migration

Unternehmen migrieren zunehmend zu Cloud-Speicherlösungen, damit sie sich auf die Bereitstellung innovativer Lösungen konzentrieren können, anstatt Zeit und Mühe in die Wartung und Verwaltung von Infrastrukturen zu investieren. Der Einsatz von CDC stellt in diesem Fall die Datenkonsistenz zwischen den lokalen und Cloud-Datenbanken sicher, optimiert den Synchronisierungsprozess und verhindert Diskrepanzen.  

Schnelle Reaktion

CDC hat gegenüber herkömmlichen Methoden zur Aktualisierung ganzer Datensätze einen Vorteil. Erkenntnisse aus einem IDC-Studie zeigen, dass 86.5 Prozent der Unternehmen ETL einsetzen, um mindestens 25 Prozent ihrer Daten zu übertragen. Fast zwei Drittel (63.9 Prozent) der über ETL übertragenen Daten bleiben mindestens fünf Tage alt, wenn sie eine Analysedatenbank erreichen. Solche veralteten Daten hindern Unternehmen daran, bei Bedarf die richtigen Informationen bereitzustellen, und sind bei der Bewältigung von Echtzeitbedrohungen nutzlos. 

CDC ist hilfreich bei der Erfassung und Analyse von Datenänderungen in der Realität-Zeit. Mit CDC kann ein Cybersicherheitsunternehmen Sicherheitsverstöße erkennen und darauf reagieren. Dies ermöglicht schnelles Handeln, um die Gefährdung sensibler Informationen zu verhindern, bevor ein erheblicher Schaden entsteht. 

Microservices-Architektur

Daten müssen von Quelldatensätzen an mehrere Zielsysteme übertragen werden. Die Verwendung von CDC wird einfacher, da es dabei hilft, die Synchronisierung zwischen Quell- und Zieldatensätzen während des Prozesses aufrechtzuerhalten. Mit dem Echtzeit-Datenübertragungsansatz ist es jetzt bequemer, mehrere Datensysteme zu synchronisieren, unabhängig davon, wo sie sich befinden.  

Weniger Druck auf operative Datenbanken

Betriebsdatensätze müssen Mitarbeiteranalysen und andere Aktivitäten kontinuierlich überwachen. CDC wirkt, indem es den Druck auf den Betrieb verringertal Datenbanken durch Optimierung des Identifizierungsprozesses und Übertragung von Datenänderungen. Bei herkömmlichen Synchronisierungsmethoden kommt es zu einer erheblichen Belastung der Betriebsdatenbanken, ein gezielter Ansatz mithilfe von CDC minimiert diese Belastung jedoch. Anstatt ganze Datensätze zu übertragen, erfasst und überträgt das CDC nur bestimmte Aktualisierungen, die seit der letzten Synchronisierung stattgefunden haben. 

Schnellere Datenverarbeitung

Produktdifferenzierung und Qualitätsdienstleistungen bleiben nicht die einzigen Erfolgskriterien für Unternehmen. Das Gebot der Stunde sind effiziente Datenprozesse, einschließlich der Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten. Angesichts der aktuellen Nachfrage nach schneller Datenverarbeitung ist CDC aufgrund seiner Fähigkeiten eine unverzichtbare Komponente für Unternehmen. 

Wettbewerbsvorteile wahren

Während die Bedeutung eines effizienten Systems in Datenprozessen offensichtlich ist, etwa 75% der Unternehmen verlassen sich immer noch auf die Stapelverarbeitung, um Datensätze zu ändern. Der Einsatz der Erfassung von Änderungsdaten kann eine wirksame Möglichkeit sein, diese Herausforderungen anzugehen. Und seit ca 80% der Unternehmen planen, in den kommenden Jahren Multi-Cloud-Speicherstrategien zu implementieren, der Bedarf an einem guten Mechanismus zur Erfassung von Änderungsdaten wird immer wichtiger. 

Darüber hinaus steigert CDC die Geschäftsflexibilität, indem es Unternehmen ermöglicht, stets über ihre Daten auf dem Laufenden zu bleiben erleichterns Replikation über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg. Davon profitieren Unternehmen, die sich mit diversen Cloud-Lösungen befassen eine Kombination aus öffentlich, privat oder hybrid Wolken. 

Ändern Sie die Datenerfassung mit Astera 

Um sicherzustellen, dass das Unternehmen auch in den kommenden Jahren floriert, sollten Entscheidungen auf Echtzeitdaten basieren. Und um alle Datenbanken innerhalb einer Organisation für einen kohärenten Ansatz zu synchronisieren, ist die Erfassung von Änderungsdaten eine der möglichen Lösungen, da sie Störungen bei der Datenübertragung minimiert und die Kosten senkt.  

Astera's Data Pipeline Builder zeichnet sich als wichtiger Akteur im Datenmanagement aus und bietet umfassende Funktionen zum Entwerfen, Implementieren und Verwalten von Datenintegrationsprozessen. Es unterstützt verschiedene Methoden zur Erfassung von Änderungsdaten für verschiedene Datenbanken, einschließlich zeitbasierter, protokollbasierter und auslöserbasierter Mechanismen.  

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