Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Загружайте актуальные данные в свое хранилище данных в режиме, близком к реальному времени, с помощью CDC
Устали иметь дело с избыточными данными в вашем хранилище данных? Загружайте данные постепенно, используя систему отслеживания измененных данных, чтобы быстро наполнять хранилище данных, не беспокоясь о избыточных или неточных данных.
Прошли те времена, когда компании могли позволить себе анализировать свои данные в конце каждой недели или даже каждого месяца. Сегодняшняя быстро развивающаяся бизнес-среда привела к тому, что организациям необходимо использовать хранилища данных для обработки и запроса данных практически в режиме реального времени, чтобы быстро получать ценную информацию и принимать оперативные бизнес-решения.
Потребность в более быстром получении информации означает, что данные часто необходимо получать непосредственно из транзакционных систем по мере их получения. Тем не менее, о перемещении целых баз данных каждый раз, когда вам нужно выполнить анализ ваших данных, не может быть и речи. Это связано с тем, что копирование всех ваших данных для каждого запроса может быть ресурсоемким и вызывать ненужные задержки, особенно если ваша база данных содержит миллионы записей.
Когда вам нужно быстро обработать данные, важно копировать или переносить в хранилище данных только новые или измененные данные. Технология Change Data Capture (CDC) может помочь вам в этом, выявляя изменения в исходном наборе данных, фиксируя эти изменения во временных таблицах изменений и доставляя их в хранилище данных для отчетности и анализа.
Почему данные нельзя анализировать и запрашивать в исходной системе?
Важно реплицировать данные перед их анализом или запросом по нескольким причинам.
Данные часто изначально хранятся в транзакционных базах данных. Поскольку эти базы данных носят оперативный характер и не создавались специально для аналитических целей, непосредственный запрос данных в них может занять значительное время, особенно при работе с большими объемами данных.
Более того, эти оперативные базы данных также регулярно используются, а это означает, что запросы или анализ непосредственно в исходной таблице потенциально могут вызвать проблемы, связанные с потоком данных. Если данные в этих базах данных преобразуются или манипулируются прямо в источнике, вероятно, не будет возможности вернуться к исходной версии данных. Выполнение анализа в исходной транзакционной базе данных во время ввода новых данных в эти базы данных также может вызвать сбои и потенциально повлиять на качество получаемой информации.
Тиражируя данные из транзакционных баз данных в аналитические, вы можете не только сократить время окупаемости за счет обработки данных в системе, предназначенной для сложных запросов, но и сохранить оригинальность исходных данных. Система отслеживания измененных данных дополнительно упрощает и удобную обработку данных, реплицируя только те данные, которые еще не доступны в целевой базе данных.
При использовании CDC вам также не придется ждать, пока в исходной базе данных появится значительный объем новых данных, поскольку данные не передаются пакетами. Вместо этого вы можете создавать, планировать и организовывать конвейеры данных, чтобы гарантировать, что только новые или измененные данные будут перенесены из источника в место назначения, как только произойдет изменение, что значительно ускорит весь процесс миграции.
Как сбор измененных данных оптимизирует вашу аналитику
Предположим, ваша многонациональная организация имеет дело с тысячами клиентов в нескольких географических точках. Когда ваша сеть настолько обширна, вам, безусловно, необходимо поддерживать базу данных с контактной информацией всех этих клиентов и хранить их информацию в централизованном хранилище для легкого доступа. Малейшее изменение информации даже одного из этих клиентов должно быть передано в ваше хранилище данных, чтобы гарантировать, что оно продолжает служить единственным источником правды.
Копирование данных тысяч клиентов только для распространения изменения в одной записи будет чрезвычайно ресурсоемким и может вызвать ненужные задержки в аналитике. С помощью системы отслеживания измененных данных вы можете гарантировать, что из исходной базы данных в хранилище данных будет перемещаться только новая информация, чтобы ваши идеи основывались на точных и обновленных данных.
Одним из самых больших преимуществ использования CDC для идентификации, захвата и доставки изменений из исходных систем в хранилище данных или аналитические базы данных является то, насколько ресурсоэффективным является весь процесс. Это избавляет вас от периодического выполнения запросов с высокой нагрузкой. Для вашего бизнеса это напрямую означает сокращение времени загрузки и ускорение получения аналитической информации для более эффективного принятия решений.
С помощью Change Data Capture вы также можете масштабировать, не беспокоясь об отсутствии целостности или полноты данных, поскольку CDC гарантирует, что ваш центральный репозиторий всегда будет заполнен нужными данными без каких-либо задержек.
Использование CDC также гарантирует, что ваши ресурсы не будут перегружены в определенное время дня или недели, поскольку вместо загрузки данных в хранилище данных большими пакетами и запроса больших объемов данных за один раз вы можете делать это по мере необходимости. получено. Поскольку этот процесс не требует слишком много ресурсов, вы также можете сэкономить на расходах на конкретное оборудование, чтобы процесс загрузки данных продолжался.
Типы CDC
Существует несколько различных способов реализации CDC в вашем хранилище данных. Давайте подробнее рассмотрим каждый из них:
Сбор данных об изменениях на основе журнала
Сбор данных об изменениях на основе журналов — это надежный способ гарантировать, что изменения в исходной системе передаются в хранилище данных. В CDC на основе журналов создается журнал транзакций, в котором записываются все изменения, включая вставки, удаления и модификации данных, уже присутствующих в исходной системе. Затем данные в источнике сравниваются с данными в журнале транзакций, чтобы определить, есть ли какие-либо изменения, которые необходимо распространить в хранилище данных.
Журналы, созданные в этом типе CDC, также гарантируют, что непрерывная обработка данных непосредственно в источнике не повлияет на обычные транзакции в исходной системе. Этот процесс уменьшает задержку и может помочь вам создать централизованный репозиторий, не перегружая ваши системы дополнительной обработкой, чтобы успевать за любыми изменениями транзакций.
Сбор данных об изменениях на основе триггеров
Этот тип отслеживания измененных данных предполагает создание специальных функций для отслеживания изменений по мере их возникновения в исходной базе данных. Например, триггер SQL AFTER DELETE захватит экземпляр вашей базы данных после удаления записи.
При использовании CDC на основе триггеров ваша база данных создаст еще одну таблицу для записи изменений в дополнение к ведению журнала транзакций. Это может не только увеличить задержку, но и увеличить риск пропуска некоторых изменений в случае, если триггеры не определены должным образом для определенных сценариев или если триггеры случайно отключены.
Поддержание дополнительного набора изменений на основе триггеров также создает дополнительную нагрузку на архитектуру и может потреблять много ресурсов, если вы имеете дело с очень большими объемами данных или записываете изменения в несколько таблиц одновременно.
Поскольку это обычно сценарий для крупных организаций, вам, возможно, придется протестировать CDC на основе триггеров, внеся некоторые изменения в базу данных меньшего размера и посмотреть, можно ли работать с задержкой и нагрузкой в долгосрочной перспективе. Тем не менее, CDC на основе триггеров особенно полезен в архитектурах, основанных на событиях, где вам абсолютно необходимо обновлять хранилище данных при внесении определенных изменений в исходную базу данных.
Сбор данных об изменениях на основе поставщика
Для сбора данных об изменениях на основе поставщика поставщики баз данных предоставляют сценарии для мониторинга одного или нескольких полей таблицы базы данных. Эти сценарии затем могут идентифицировать и записывать любые изменения в таблице. Как и CDC на основе триггеров, система сбора данных об изменениях на основе поставщика также предполагает извлечение данных из исходной базы данных по мере внесения изменений, что создает дополнительную нагрузку на систему.
Оптимизируйте свою архитектуру аналитики с помощью системы отслеживания измененных данных
Регистрация изменений в исходных системах и распространение их в хранилище данных необходимы для обеспечения быстрого и точного извлечения информации. С Astera Благодаря встроенному компоненту CDC DW Builder вы можете создавать сложные конвейеры данных и копировать все новые и измененные данные в свое хранилище данных, не вводя ни единой строки кода.
Astera DW Builder оснащен сотнями встроенных преобразований, которые позволяют максимально эффективно извлечь пользу из ваших данных. Автоматизируйте конвейеры данных и используйте встроенные возможности, такие как сбор измененных данных, чтобы гарантировать, что ваше хранилище данных всегда будет актуальным без какого-либо ручного вмешательства.
Готовы создать саморегулируемое хранилище данных, которое будет доставлять актуальные данные в вашу архитектуру бизнес-аналитики и отчетности практически в реальном времени? Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш вариант использования или взять Astera DW Builder на тест-драйве сегодня!
