La captura de datos de cambios (CDC) es un proceso que realiza un seguimiento de las modificaciones efectuadas en los datos de una base de datos. Esencialmente, captura los "deltas", como inserciones, actualizaciones y eliminaciones, para que pueda tomar medidas basadas en esos cambios específicos.
¿Por qué es importante la captura de datos de cambios?
La captura de datos de cambios (CDC) desempeña un papel crucial en reprise après sinistre (DR), ya que permite a las organizaciones recuperarse eficazmente de la pérdida de datos o de las interrupciones del sistema principal. He aquí cómo:
Tiempo de recuperación reducido
CDC captura únicamente los cambios realizados en los datos tras una sincronización completa inicial, lo que reduce significativamente la cantidad de datos que es necesario restaurar en caso de desastre. Esto se traduce en tiempos de recuperación mucho más rápidos en comparación con las copias de seguridad completas tradicionales.
Sincronización continua
CDC rastrea y replica continuamente los cambios del sistema primario a un sistema secundario. Esto garantiza que el sistema secundario siempre disponga de los datos más recientes, minimizando la pérdida de datos en caso de interrupción.
Escalabilidad y eficacia
CDC reduce la carga de trabajo del sistema primario al centrarse únicamente en los cambios, en lugar de transferir grandes cantidades de datos durante las copias de seguridad. Esto lo hace más escalable y eficiente, especialmente para grandes conjuntos de datos.
Cambiar la arquitectura de captura de datos
Existen varios tipos de arquitectura CDC. La necesidad de CDC surgió de la demanda de alimentación de datos casi en tiempo real a partir de bases de datos de transacciones operativas. Estas bases de datos están diseñadas para maximizar el rendimiento de las transacciones, por lo que se necesita un enfoque no invasivo para obtener los cambios de datos a una base de datos de informes o analítica con una degradación mínima del rendimiento.
CDC basado en registros
Captura los cambios de los registros de transacciones de la base de datos de origen. Se trata de una forma muy eficaz de capturar los cambios, pero puede resultar compleja de implementar y mantener.
CDC basado en activadores
Implementa triggers en la base de datos de origen para capturar los cambios. Esta es una forma más sencilla de implementar CDC que CDC basado en registros, pero puede ser menos eficiente y puede tener un impacto en el rendimiento de la base de datos de origen....
CDC basado en marcas de tiempo
Utiliza marcas de tiempo en los datos de origen para rastrear los cambios. Se trata de una forma sencilla y eficaz de capturar los cambios, pero puede ser menos fiable que otros métodos, ya que es posible que las marcas de tiempo no estén sincronizadas.
CDC basado en consultas
Utiliza consultas a la base de datos de origen para capturar los cambios. Es una forma flexible de capturar los cambios, pero puede ser menos eficiente que otros métodos.
Casos de uso de la captura de datos de cambios
La Captura de Datos de Cambios (CDC) tiene una serie de valiosos casos de uso, cada uno de los cuales ofrece ventajas únicas para diferentes escenarios de gestion des données . Estas son algunas de las aplicaciones más comunes:
Replicación y sincronización de datos
Actualizaciones del almacén de datos
Envíe continuamente los cambios de sus bases de datos transaccionales a los almacenes de datos para realizar análisis casi en tiempo real. Esto reduce el procesamiento por lotes y mejora la frescura de los datos para análisis e informes.
Migración de bases de datos
Migre datos entre bases de datos de forma eficaz capturando los cambios en el origen y replicándolos en el destino.
Migración a la nube
Traslade los datos sur site a la nube sin problemas capturando los cambios y replicándolos en bases de datos o lagos de datos en la nube.
Aplicaciones y análisis en tiempo real:
axé sur des événements Arquitecturas
Power axé sur des événements architectures capturando los cambios en los datos y desencadenando acciones descendentes en tiempo real. Esto permite a las aplicaciones reaccionar instantáneamente a los eventos y actualizaciones.
Análisis de flujos
Introduzca continuamente los cambios de datos en las plataformas de análisis de flujo para obtener información en tiempo real y detectar anomalie .
Cuadros de mando e informes en directo
Actualice los cuadros de mando y los informes con los datos más recientes de forma automática a medida que se producen cambios, ofreciendo información casi en tiempo real.
Ventajas de la captura de datos de cambios
La Captura de Datos de Cambios (CDC) ofrece una amplia gama de beneficios para las empresas que buscan mejorar la gestion des données y el análisis. He aquí algunas ventajas clave:
- Se acabaron las ventanas por lotes: CDC captura los cambios a medida que se producen, lo que elimina la necesidad de procesar grandes lotes que consumen mucho tiempo. Esto se traduce en actualizaciones de datos más rápidas e información casi en tiempo real.
- Mayor frescura de los datos: Con un flujo continuo de datos, puede acceder a la información más reciente y analizarla sin retrasos, lo que permite prise de décision más precisas y oportunas.
- Migraciones de bases de datos más rápidas: CDC puede facilitar migraciones con un temps d'arrêt cercano a cero, minimizando la interrupción del negocio durante las transiciones.
Cómo elegir una arquitectura de CDC
El mejor tipo de arquitectura CDC para usted dependerá de sus necesidades y requisitos específicos. Estos son algunos factores a tener en cuenta a la hora de elegir una arquitectura CDC:
- El volumen de cambios de datos: Si tiene un alto volumen de cambios de datos, necesitará una arquitectura CDC que pueda manejar la carga. Los CDC basados en registros suelen ser la mejor opción para los cambios de datos de gran volumen.
- Los requisitos de latencia: Si necesita capturar cambios casi en tiempo real, necesitará una arquitectura CDC de baja latencia. Los CDC basados en disparadores suelen ser la mejor opción para requisitos de faible latence .
- La complejidad de la implementación: Si dispone de recursos limitados, puede optar por una arquitectura CDC más sencilla, como la CDC basada en marcas de tiempo.
- El coste: Algunas arquitecturas CDC son más caras de implantar y mantener que otras.
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