Change Data Capture
2022-06-06 21:06:28
Change Data Capture（CDC）是一种用于确定和跟踪已变更数据的软件设计模式集合，旨在利用变更后的数据采取相应行动。CDC常见于数据仓库环境（因其核心功能之一是捕获并保存数据随时间的状态），但也可应用于任何数据库或数据存储系统。
CDC的实现方式- 行级时间戳（Timestamps on rows）通过在数据表中添加时间戳字段，记录每行数据的最后修改时间。查询时通过比较时间戳筛选出变更数据，适用于需要简单追踪数据修改时间的场景。
表级触发器（Triggers on tables）在数据库表中设置触发器，当数据发生插入、更新或删除操作时自动执行预设逻辑（如记录变更到日志表）。适用于需要实时捕获变更且对性能影响可接受的场景。
日志扫描器（Log scanners）通过解析数据库的事务日志（如重做日志、归档日志）捕获数据变更。此方法无需修改表结构，对源系统性能影响较小，但需依赖数据库日志格式。
Oracle GoldenGate for Big Data支持跨平台数据实时同步，可将变更数据捕获并传输至大数据平台（如Hadoop、Kafka），适用于异构系统间的数据集成。
SQL Server CDC自SQL Server 2008 Enterprise版本起内置CDC功能，通过读取事务日志捕获变更，提供近实时的数据同步能力，适用于微软生态内的数据仓库或ETL流程。
DB2 IIDR（InfoSphere Data Replication）IBM提供的实时数据复制工具，支持DB2及其他数据库的CDC，适用于高可用性架构或数据分发场景。
Debezium开源的分布式CDC平台，基于Kafka Connect构建，支持SQL Server、DB2、MySQL等多种数据库。通过解析数据库日志实现低延迟的变更数据捕获，适合云原生或微服务架构。
- 实时性：支持近实时或实时的数据变更捕获，满足即时分析需求。
- 非侵入性：日志扫描类工具无需修改应用代码或表结构，降低对生产系统的影响。
- 数据一致性：通过事务日志确保变更数据的完整性和顺序性，避免数据丢失或错乱。
- 可扩展性：适用于从传统数据库到大数据平台的多样化场景，支持高并发和大规模数据同步。
- 数据仓库ETL：将源系统的增量变更同步至数据仓库，减少全量抽取的开销。
- 实时分析：为流处理框架（如Spark Streaming、Flink）提供变更数据流，支持实时仪表盘或预警系统。
- 数据同步与复制：在主从数据库、混合云环境中保持数据一致性。
- 审计与合规：记录数据变更历史，满足监管要求（如GDPR的数据追溯需求）。
CDC通过高效捕获数据变更，为实时数据分析、系统集成和合规管理提供了关键支持，其多样化的实现方式和工具选择使其能适应不同规模和复杂度的业务需求。
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