Отслеживание измененных данных (CDC) — это важнейший метод, используемый в области интеграции и репликации данных. Это позволяет организациям фиксировать и распространять изменения, внесенные в их базы данных, в режиме реального времени, позволяя различным приложениям использовать эти изменения и оперативно реагировать на них. В этой статье мы углубимся в мир методов CDC и предоставим примеры кода, иллюстрирующие их реализацию. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком или инженером по данным, это подробное руководство поможет вам понять и использовать возможности CDC в ваших проектах.

1. Триггеры базы данных.
   Один из традиционных методов реализации CDC — использование триггеров базы данных. Триггеры — это объекты базы данных, которые автоматически выполняются в ответ на определенные события, например изменение данных. Создавая триггеры для интересующих таблиц, вы можете фиксировать и обрабатывать изменения, вносимые в данные. Вот пример триггера в SQL Server:

CREATE TRIGGER cdc_trigger
ON your_table
FOR INSERT, UPDATE, DELETE
AS
BEGIN
   -- Code to capture and process the changes
END

2. CDC на основе журналов.
   Другим широко используемым методом является CDC на основе журналов, который использует журналы транзакций базы данных для регистрации изменений данных. Читая журналы транзакций, вы можете извлечь необходимую информацию для идентификации и распространения изменений. Вот пример использования платформы Debezium для CDC на основе журналов в Apache Kafka:

Properties props = new Properties();
props.put("connector.class", "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector");
props.put("database.hostname", "your_hostname");
props.put("database.port", "your_port");
props.put("database.user", "your_username");
props.put("database.password", "your_password");
props.put("database.server.id", "12345");
props.put("database.server.name", "your_database_name");
props.put("table.include.list", "your_table");
DebeziumEngine<ChangeEvent<String, String>> engine = DebeziumEngine.create(Json.class)
    .using(props)
    .notifying(record -> {
        // Code to process the captured changes
    })
    .build();
engine.run();

3. CDC на основе триггеров с промежуточным программным обеспечением.
   Некоторые решения CDC используют инструменты промежуточного программного обеспечения, которые располагаются между уровнями базы данных и приложения. Эти инструменты перехватывают операции с базой данных и динамически генерируют триггеры на основе предопределенных правил. Триггеры фиксируют изменения и пересылают их в желаемый пункт назначения. Вот пример использования Oracle GoldenGate для CDC на основе триггеров:

-- Configure the capture process
ADD EXTRACT cdc_extract, TRANSLOG, BEGIN NOW
-- Define the table mapping
ADD EXTTRAIL cdc_extract, EXTRACTID cdc_extract, FORMAT RELEASE 12.2
-- Configure the delivery process
ADD RMTTRAIL cdc_delivery, EXTRACTID cdc_extract, FORMAT RELEASE 12.2
-- Start the extract and delivery processes
START cdc_extract
START cdc_delivery

Отслеживание измененных данных (CDC) – это мощный метод, обеспечивающий интеграцию и синхронизацию данных в реальном времени. В этой статье мы рассмотрели различные методы CDC, включая триггеры базы данных, CDC на основе журналов и CDC на основе триггеров с промежуточным программным обеспечением. Каждый метод имеет свои преимущества и особенности, зависящие от конкретного варианта использования. Используя эти методы и предоставленные примеры кода, вы можете реализовать CDC в своих проектах и ​​раскрыть потенциал потоковой передачи и репликации данных в реальном времени.