Die Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC) ist ein Prozess, der alle Änderungen an Daten in einer Datenbank aufzeichnet. Es erfasst im Wesentlichen die "Deltas", wie Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen, damit Sie auf der Grundlage dieser spezifischen Änderungen Maßnahmen ergreifen können.
Warum ist die Erfassung von Änderungsdaten wichtig?
Die Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC) spielt eine entscheidende Rolle bei der Wiederherstellung im Katastrophenfall (DR), da sie Unternehmen eine effiziente Wiederherstellung nach Datenverlusten oder Systemausfällen auf dem Primärsystem ermöglicht. So geht's:
Verkürzte Wiederherstellungszeit
CDC erfasst nur die Änderungen, die an den Daten nach einer ersten vollständigen Synchronisierung vorgenommen wurden, wodurch die Datenmenge, die im Falle einer Katastrophe wiederhergestellt werden muss, erheblich reduziert wird. Dies führt im Vergleich zu herkömmlichen Vollsicherungen zu wesentlich schnelleren Wiederherstellungszeiten.
Kontinuierliche Synchronisierung
CDC verfolgt und repliziert kontinuierlich Änderungen vom Primärsystem auf ein Sekundärsystem. Dadurch wird sichergestellt, dass das sekundäre System immer über die neuesten Daten verfügt, was den Datenverlust im Falle eines Ausfalls minimiert.
Scalability und Effizienz
CDC reduziert die Workload auf dem Primärsystem, indem es sich nur auf Änderungen konzentriert, anstatt große Datenmengen während der Datensicherung zu übertragen. Dies macht es skalierbar und effizienter, insbesondere bei großen Datenmengen.
Architektur der Datenerfassung ändern
Es gibt mehrere verschiedene Arten von CDC-Architekturen. Der Bedarf an CDC ergab sich aus der Nachfrage nach Dateneinspeisungen in nahezu Echtzeit aus operativen Transaktionsdatenbanken. Diese Datenbanken sind darauf ausgelegt, den Transaktionsdurchsatz zu maximieren, so dass ein nicht-invasiver Ansatz erforderlich ist, um Datenänderungen mit minimalen Leistungseinbußen in eine Berichts- oder Analysedatenbank zu übertragen.
Log-basierte CDC
Erfasst Änderungen aus den Transaktionsprotokollen der Quelldatenbank. Dies ist ein sehr effizienter Weg, um Änderungen zu erfassen, aber es kann komplex zu implementieren und zu pflegen sein.
Auslöserbasierte CDC
Implementiert Trigger in der Quelldatenbank, um Änderungen zu erfassen. Dies ist eine einfachere Art der CDC-Implementierung als die protokollbasierte CDC, aber sie kann weniger effizient sein und die Leistung der Quelldatenbank beeinträchtigen.
Zeitstempelbasierte CDC
Verwendet Zeitstempel in den Quelldaten, um Änderungen zu verfolgen. Dies ist ein einfacher und effizienter Weg, um Änderungen zu erfassen, aber es kann weniger zuverlässig sein als andere Methoden, da es möglich ist, dass die Zeitstempel nicht synchronisiert sind.
Anfrage CDC
Verwendet Abfragen an die Quelldatenbank, um Änderungen zu erfassen. Dies ist eine flexible Methode zur Erfassung von Änderungen, die jedoch weniger effizient sein kann als andere Methoden.
Anwendungsfälle der Datenerfassung ändern
Die Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC) hat eine Reihe von wertvollen Anwendungsfällen, die jeweils einzigartige Vorteile für verschiedene Datenmanagement bieten. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen:
Datenreplikation und Synchronisierung
Aktualisierungen des Data Warehouse
Senden Sie Änderungen aus Ihren Transaktionsdatenbanken kontinuierlich an Data Warehouses, um Analysen nahezu in Echtzeit durchzuführen. Dies reduziert die Stapelverarbeitung und verbessert die Aktualität der Daten für Analysen und Berichte.
Datenbank-Migration
Migrieren Sie Daten effizient zwischen Datenbanken, indem Sie Änderungen in der Quelle erfassen und in das Ziel replizieren.
Cloud
Verschieben Sie On-Premises nahtlos in die Cloud , indem Sie Änderungen erfassen und in Cloud oder Data Lakes replizieren.
Echtzeitanwendungen und -analysen:
ereigniszentriert Architekturen
Versorgen Sie ereigniszentriert Architekturen mit Energie, indem Sie Datenänderungen erfassen und nachgelagerte Aktionen in Echtzeit auslösen. So können Anwendungen sofort auf Ereignisse und Aktualisierungen reagieren.
Streaming
Kontinuierliche Einspeisung von Datenänderungen in Streaming für Real-Time-Insights und Anomalie .
Live-Dashboards und Berichterstattung
Aktualisieren Sie Dashboards und Berichte automatisch mit den neuesten Daten, sobald Änderungen auftreten, und bieten Sie so nahezu Real-Time-Insights.
Vorteile der Änderungsdatenerfassung
Change Data Capture (CDC) bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen, die ihr Datenmanagement und ihre Analyse verbessern wollen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
- Keine Batch-Fenster mehr: CDC erfasst Änderungen in dem Moment, in dem sie eintreten, und macht damit eine umfangreiche und zeitaufwändige Stapelverarbeitung überflüssig. Dies bedeutet schnellere Datenaktualisierungen und nahezu Real-Time-Insights.
- Verbesserte Aktualität der Daten: Da die Daten kontinuierlich fließen, können Sie ohne Verzögerungen auf die neuesten Informationen zugreifen und diese analysieren, was zu einer genaueren und zeitnahen Entscheidungsfindung führt.
- Schnellere Datenbankmigrationen: CDC kann Migrationen mit nahezu null Downtime ermöglichen und so die Unterbrechung des Geschäftsbetriebs während der Umstellung minimieren.
Wie man eine CDC-Architektur auswählt
Welcher Typ von CDC-Architektur für Sie am besten geeignet ist, hängt von Ihren spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen ab. Im Folgenden finden Sie einige Faktoren, die Sie bei der Auswahl einer CDC-Architektur berücksichtigen sollten:
- Das Volumen der Datenänderungen: Wenn Sie ein hohes Volumen an Datenänderungen haben, benötigen Sie eine CDC-Architektur, die diese Last bewältigen kann. Eine protokollbasierte CDC ist in der Regel die beste Wahl für umfangreiche Datenänderungen.
- Die Anforderungen an die Latenzzeit: Wenn Sie Änderungen nahezu in Echtzeit erfassen müssen, benötigen Sie eine CDC-Architektur, die eine niedrige Latenzzeit aufweist. Trigger-basierte CDC ist in der Regel die beste Wahl für niedrige Latenz .
- Die Komplexität der Implementierung: Wenn Sie nur über begrenzte Ressourcen verfügen, sollten Sie eine einfachere CDC-Architektur wählen, z. B. eine zeitstempelbasierte CDC.
- Die Kosten: Einige CDC-Architekturen sind in der Implementierung und Wartung teurer als andere.
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