Что такое сбор измененных данных?

Система отслеживания измененных данных (CDC) — это техника, используемая в управление данными для идентификации и отслеживания изменений, внесенных в данные в базе данных, и применения этих изменений в целевой системе. Поскольку база данных представляет собой большую коллекцию данных, становится сложно отслеживать, какие данные были добавлены, изменены или удалены. Процесс ищет изменения в базе данных и записывает их при обнаружении., фиксируя изменения в реальном времени или почти в реальном времени. 

Торговая аналитика в режиме реального времени с полной прозрачностью CDC более эффективен, чем традиционный ETL (извлечь, преобразовать, загрузить), что в противном случае было бы ресурсоемким и трудоемким. Например, база данных (SQL-сервер) сайта электронной коммерции содержит информацию о клиентах, которые размещают заказы на сайте. Без CDC периодические обновления информации о клиентах будут включать извлечение всего набора данных, его обработку и перезагрузку в базу данных. 

Тем не менее, с Сбор измененных данных SQL ServerСистема идентифицирует и извлекает вновь добавленную информацию о клиентах из существующих в режиме реального времени, что часто используется в хранилищах данных, где обновление данных имеет важное значение для аналитики и отчетности. Это помогает поддерживать бесперебойный поток и повышает надежность системы, поскольку в хранилищах данных обеспечивается интеграция и постоянный поток данных. 

Как Cвисящий Dата Cзахват Работы

Ниже приведено пошаговое объяснение того, как изменение сбора данных обычно работает. 

1. Изменить идентификацию: Система CDC настроена на постоянное сканирование журнала транзакций на предмет любых изменений, таких как вставки, обновления или удаления. Он ищет информацию о том, что изменилось и какие строки были затронуты.  
2. Подход: В зависимости от варианта использования и требований организации используют различные подходы к сбору данных об изменениях. Общие методы включают подход на основе журналов, который включает мониторинг журнала транзакций базы данных для выявления изменений, и CDC на основе триггеров, где определенные триггеры используются для фиксации изменений.
3. Соберите соответствующую информацию: Как только происходит изменение, система CDC фиксирует соответствующую информацию из журнала транзакций. Сюда будет включен тип изменения (вставка, обновление, удаление), временная метка (когда произошло изменение) и затронутые строки.
4. Хранилище данных: Команда собранные данные затем сохраняются в отдельном репозитории, таблицах или специальной базе данных CDC. Это сделано для того, чтобы данные можно было легко анализировать, не влияя на производительность исходной базы данных. 
5. Время изготовления: После сохранения данных может возникнуть необходимость доставить эту информацию в последующие системы. Это могут быть аналитические платформы, хранилища данных или другие приложения. 

Постоянный мониторинг и управление процессом CDC также важны для обработки любых ошибок, возникающих во время регистрации изменений. Сбор данных об изменениях также сохраняет историю изменений с течением времени, что ценно для целей аналитики и аудита.  

Необходимость сбора данных об изменениях 

Репликация данных

В случаях высокой доступности важно поддерживать согласованные и обновленные данные в разных местах. Это особенно важно в таких секторах, как электронная коммерция и телекоммуникации, где непрерывный доступ к актуальным данным необходим для обслуживания клиентов и соответствия требованиям. В таких сценариях репликация данных является ключевой стратегией для обеспечения синхронизации данных в избыточных системах.

CDC работает в режиме, близком к реальному времени, и играет свою роль в репликации данных, постоянно выявляя изменения в исходной системе. Это помогает поддерживать постоянство данных и до настоящего времени во всех местах.  

Аудит и соответствие

Организации должны соблюдать требования регулирующих органов, которые обязывают их вести контрольный журнал изменений данных. Несоблюдение может привести к репутационному ущербу и серьезным штрафам. Сбор измененных данных также полезен в этом сценарии. Он обеспечивает подробную запись добавлений, удалений и изменений данных. Это помогает соблюдать правила и служит механизмом обнаружения и исправления любых несанкционированных изменений.  

Перемещение облаков

Миграция в облако является сложной задачей для большинства организаций, поскольку им приходится перемещать большие объемы данных из локальных сред в облако. Этот переход часто осуществляется для того, чтобы извлечь выгоду из экономической эффективности, гибкости и масштабируемости, которые предлагают облачные платформы. Однако это сложно с точки зрения пропускной способности, времени и использования ресурсов.

С помощью CDC вы можете отслеживать и реплицировать только изменения в данных, сокращая время миграции и требования к пропускной способности. Это помогает более эффективно и плавно перейти на облачные инфраструктуры. 

Различные методы сбора данных об изменениях

В зависимости от требований приложения используются различные методы сбора данных об изменениях, например, на основе времени, на основе журнала, и триггерные, и еще несколько. Здесь мы рассмотрим только важные из них.   

Сбор данных об изменениях на основе времени

Если в строке таблицы базы данных имеется более поздняя временная метка, чем дата последнего захвата данных, это считается изменением. Такая строка обычно называется LAST_MODIFIED. Его легко реализовать, поскольку нужно только отслеживать, когда были извлечены самые последние изменения.  

Однако этот метод не может отслеживать или идентифицировать удаленные строки. Целевые системы также должны просмотреть каждую строку, чтобы найти последние обновления. 

Сбор данных об изменениях на основе журнала

Большинство баз данных содержат журналы транзакций, также называемые журналами повторов, в которых регистрируются все изменения, внесенные в базу данных (вставка, обновление и удаление). Эти журналы оказываются полезными во время сбоев для целей восстановления. Журналы транзакций могут передавать изменения в целевую систему без необходимости сканирования рабочих таблиц. Однако это приводит к увеличению использования ресурсов и затрат на хранение из-за увеличения количества журналов транзакций. Тем не менее, CDC на основе журналов идеально подходит для большинства загруженных баз данных, которые не могут позволить себе задержку. 

Сбор данных об изменениях на основе триггеров

Каждый раз, когда данные вставляются, обновляются или удаляются в таблице, активируется соответствующий триггер для записи этих изменений в отдельную таблицу. Чтобы фиксировать любые изменения в данных, необходим один триггер на каждую таблицу. Этот процесс также требует больших затрат на запуск триггеров в рабочих таблицах при внесении изменений. Триггер активируется для записи изменений в отдельную таблицу. Такой подход создает полную версию истории, что упрощает извлечение данных. 

Однако это может повлиять на производительность базы данных, поскольку для обновления записей требуется несколько операций записи.  

Подходы «толкай и тяни»

При принудительном подходе все процессы происходят в исходном наборе данных, которые запускают уведомления об изменениях (вставках, редактировании, удалениях) в режиме реального времени. Исходная система передает информацию об изменении в целевую систему. Обратите внимание, что изменение данных не будет замечено, если целевая система находится в автономном режиме. 

При методе извлечения система CDC активно извлекает запросы или изменения из исходной системы через запланированные интервалы. Это снижает нагрузку на исходную базу данных. Как и метод push, метод pull также требует наличия промежуточного мессенджера для автономных целевых систем.

Оцените преимущества простой интеграции данных с помощью функции отслеживания изменений данных (Change Data Capture). Astera Centerprise

Будьте на шаг впереди благодаря обновлению данных в режиме реального времени. Astera Centerprise гарантирует, что ваши данные всегда актуальны, обеспечивая конкурентное преимущество.

Запросите БЕСПЛАТНУЮ демо-версию сегодня!

Сбор измененных данных в ETL 

ETL is процесс интеграции данных, который переносит обновленные данные из исходной системы в целевую базу данных. Извлечение данных может осуществляться посредством запросов данных и сбора измененных данных. чепоэтому, Центр по контролю и профилактике заболеваний (CDC) улучшенная версия ETL.  

Вот как выглядит CDC на разных этапах ETL: 

Краткое изложение: Раньше при извлечении данных использовались большие пакеты, что приводило к задержкам при отображении обновлений исходной системы в целевой базе данных. Теперь, благодаря системе сбора данных об изменениях, данные извлекаются в режиме реального времени, фиксируя только изменения по мере их возникновения. Такой целенаправленный подход значительно сокращает объем обрабатываемых данных, оптимизируя весь процесс ETL.  

Преобразовать: трансформация это процесс преобразование структуры и формата набора данных в соответствии с целевой базой данных. Поскольку традиционные методы включали массовую экстракцию и трансформацию, это заняло бы много времени. Однако в CDC, где преобразование остается ключевым этапом, данные эффективно загружаются и преобразуются непосредственно в целевой репозиторий. Это делает подход CDC вполне оправданным в условиях увеличения размеров баз данных.  

Нагрузка: Эти относится к фактическое размещение данных в целевой системе. Технически преобразование и загрузка происходят одновременно с CDC, что делает эту процедуру более эффективной. 

Преодоление общего Cвисящий Dата Cзахват Задачи 

Массовое управление данными

Обработка большого количества данных, требующих значительных изменений, может создать проблемы для CDC. В таких случаях его эффективность заметно снижается. Например, в облачной платформе для совместной работы, где пользователи постоянно редактируют, создают и обмениваются файлами в режиме реального времени, CDC используется для эффективного отслеживания изменений в документах во время резкого увеличения объема данных, но в периоды пикового использования, например, при одновременном редактировании файлов. , это вызывает массовое изменение потока данных через конвейер CDC.  

Чтобы решить эту проблему, рассмотрите возможность внедрения эффективных инструментов, таких как платформы распределенной обработки, и оптимизации стратегии развертывания, например динамического масштабирования ресурсов на основе шаблонов использования.  Более того, улучшение конвейера CDC и использование передовых методов обработки данных может помочь более эффективно управлять одновременным редактированием файлов.

 Изменения схемы

Изменения схемы могут нарушить сопоставление данных и синхронизацию между исходной и целевой системами. Эти изменения могут усложнить CDC, поскольку ему необходимо адаптироваться к развивающимся структурам баз данных. Адаптация CDC может помочь удовлетворить эти изменения. Усовершенствованные решения CDC часто используют метаданные и интеллектуальные алгоритмы для адаптации к изменениям схемы.

Целостность данных

Внедрение CDC может затруднить поддержание согласованности и целостности данных, особенно во время сложных преобразований. Риск ошибок может возникнуть из-за одновременных изменений и потенциальных сбоев из-за сопоставления данных.  

Эту проблему можно легко преодолеть с помощью проверок достоверности, строгой обработки ошибок и механизмов согласования. Более того, механизмы управления версиями и откатом могут обеспечить отслеживаемость и быстрое исправление, тем самым поддерживая целостность преобразованных данных. 

Потребление ресурсов

CDC потребляет значительные системные ресурсы, что приводит к проблемам с производительностью параллельных приложений. Это возникает в основном из-за внутренней потребности в дисковом вводе-выводе и памяти ЦП во время извлечения, преобразования и загрузки данных. 

Для решения этой проблемы можно реализовать ряд стратегий оптимизации. Например, механизмы регулирования могут использоваться для управления скоростью обработки данных. Более того, для согласования с производительностью системы можно использовать параметры точной настройки, такие как размер пакета и параллелизм.   

Преимущества сбора измененных данных 

Большие базы данных требуют эффективной системы интеграции данных, которая работатьs в режиме реального времени–время. Необходимость изменения системы сбора данных для этой цели дает ряд преимуществ.  

Давайте посмотрим, на что он способен: 

Перемещение облаков

Компании все чаще переходят на решения облачного хранения данных, чтобы они могли сосредоточиться на внедрении инновационных решений, а не тратить время и усилия на обслуживание и управление инфраструктурой. Использование CDC в этом случае обеспечивает согласованность данных между локальными и облачными базами данных, оптимизируя процесс синхронизации и предотвращая несоответствия.  

Быстрый ответ

CDC имеет преимущество перед традиционными методами обновления целых наборов данных. Результаты исследование IDC показывают, что 86.5 процентов организаций используют ETL для передачи минимум 25 процентов своих данных. Почти две трети (63.9 процента) данных, передаваемых через ETL, остаются старше пяти дней, когда они достигают аналитической базы данных. Такие устаревшие данные мешают организациям предоставлять нужную информацию, когда это необходимо, и бесполезны при борьбе с угрозами в реальном времени. 

CDC помогает собирать и анализировать изменения данных в реальном времени.–время. С помощью CDC фирма, занимающаяся кибербезопасностью, может обнаруживать нарушения безопасности и реагировать на них. Это позволяет быстро принять меры по предотвращению компрометации конфиденциальной информации до того, как будет нанесен значительный ущерб. 

Архитектура микросервисов

Данные необходимо перенести из исходных наборов данных в несколько целевых систем. Использование CDC становится проще, поскольку оно помогает поддерживать синхронизацию между исходным и целевым наборами данных во время процесса. Благодаря подходу передачи данных в реальном времени стало удобнее синхронизировать несколько систем данных, где бы они ни находились.  

Меньше нагрузки на оперативные базы данных

Наборы оперативных данных должны постоянно отслеживать аналитику сотрудников и другую деятельность. CDC работает, снижая нагрузку на операцииal баз данных за счет оптимизации процесса идентификации и передачи изменений данных. Традиционные методы синхронизации создают значительную нагрузку на операционные базы данных, но целенаправленный подход с использованием CDC сводит эту нагрузку к минимуму. Вместо передачи целых наборов данных CDC фиксирует и передает только определенные обновления, произошедшие с момента последней синхронизации. 

Более быстрая обработка данных

Дифференциация продукции и качество услуг не остаются единственными критериями успеха бизнеса. Насущной необходимостью являются эффективные процессы обработки данных, включая сбор, хранение и использование данных. Учитывая современный спрос на быструю обработку данных, возможности CDC делают его важным компонентом для бизнеса. 

Поддержание конкурентного преимущества

Хотя важность эффективной системы обработки данных очевидна, около 75%. предприятий по-прежнему полагаются на пакетную обработку для изменения наборов данных. Использование сбора данных об изменениях может стать эффективным способом решения этих проблем. И поскольку о 80%. компаний планируют внедрить стратегии мультиоблачного хранения данных в ближайшие годы, потребность в хорошем механизме сбора измененных данных становится все более первостепенной. 

Кроме того, CDC повышает гибкость бизнеса, позволяя предприятиям оставаться в курсе своих данных по мере их поступления. содействовалs репликация в различных облачных средах. Это выгодно тем компаниям, которые работают с разнообразными облачными решениями, будь то сочетание государственных, частных или гибридных облаках. 

Изменить сбор данных с помощью Astera Конвейер данных

Чтобы обеспечить процветание бизнеса на долгие годы, решения должны основываться на данных в реальном времени. А для синхронизации всех баз данных внутри организации для обеспечения согласованного подхода сбор измененных данных является одним из потенциальных решений, поскольку он сводит к минимуму сбои во время передачи данных и снижает затраты.  

Astera Конвейер данных упрощает CDC, обеспечивая бесшовное отслеживание, извлечение и интеграцию измененных данных между системами. Благодаря встроенной поддержке обработки в реальном времени и пакетной обработки он эффективно фиксирует вставки, обновления и удаления, гарантируя актуальность данных без необходимости полной перезагрузки. Семантическое отображение на основе ИИ и автоматическое создание API еще больше упрощают перемещение данных, позволяя компаниям без труда синхронизировать изменения между базами данных, облачными платформами и приложениями.

Независимо от того, поддерживаете ли вы хранилище данных в реальном времени, обеспечиваете аналитику в реальном времени или обеспечиваете соблюдение нормативных требований, унифицированный подход ADPB к CDC гарантирует точность, скорость и минимальные операционные издержки. Инструмент поддерживает различные методы сбора данных об изменениях для разных баз данных, включая механизмы на основе времени, журнала и триггера.  

Ощутите преимущества сбора данных об изменениях с помощью нашей 14-дневная бесплатная пробная версия. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы лично изучить функциональность и преимущества.