Change Data Capture: che cos'è e in che modo andrà a vantaggio della tua azienda?

Con i dati moderni in forte aumento, aumenta anche la necessità di ottenere informazioni approfondite dai dati in tempo reale.

Le aziende hanno bisogno di soluzioni per mantenere il proprio database adattabile ai requisiti in tempo reale, dove entra in gioco l'acquisizione dei dati di modifica. Questo articolo discuterà le basi del CDC e perché è importante.

Importanza di identificare e acquisire le modifiche apportate in un database

I dati vengono generati non solo ad alto volume ma anche ad alta velocità. Ciò significa che una grande quantità di dati viene ora generata ad alta velocità.

L'identificazione e l'acquisizione della modifica dei dati è importante per le applicazioni rivolte agli utenti e gli strumenti di reporting aziendale per garantire che tutti i dati relativi al sistema siano sincronizzati. Aiuterà le aziende a prendere decisioni più rapide e accurate con lo spostamento dei dati in tempo reale.

Che cos'è Change Data Capture (CDC)?

Change Data Capture, CDC è una tecnologia per identificare e tenere traccia delle modifiche ai dati nei database e nelle tabelle di origine in tempo reale. In termini semplici, CDC registra ogni volta che trova eventuali turni in un database. Aiuta le aziende con un'integrazione e un'analisi dei dati più rapide utilizzando risorse limitate.

Come funziona?

Ogni volta che il database di origine viene modificato o aggiornato, devono essere aggiornate anche tutte le risorse correlate. Change Data Capture fornisce soluzioni per aggiornare tali risorse senza problemi come la doppia scrittura continua.

Viene eseguito tenendo traccia delle modifiche nel database di origine e quindi notificando i sistemi correlati che dipendono dai dati relativi a tali modifiche.

Invia le notifiche nello stesso ordine delle modifiche apportate nel database di origine. In questo modo, CDC aiuta le aziende a mantenere i propri sistemi aggiornati e informati dei cambiamenti e a reagire di conseguenza.

Perché è importante?

L'identificazione e l'acquisizione di ogni modifica dei dati dalle transazioni nel database di origine e il loro caricamento nel sistema di destinazione in tempo reale aiutano le aziende a mantenere sincronizzati i propri sistemi relativi ai dati. Aiuta nella replica affidabile dei dati e nelle migrazioni cloud senza tempi di inattività. Grazie alla sua efficienza nello spostamento dei dati su una rete WAN, CDC è la soluzione perfetta per le moderne architetture cloud.

Cosa sono ETL e ELT?

ETL (Estrai, Trasforma, Carica)

ETL è il processo di estrazione dei dati dai sistemi di origine, quindi trasformazione dei dati su un server di elaborazione secondario e quindi caricamento dei dati in un sistema di data warehouse.

In questo processo, i dati fluiscono dall'origine alla destinazione e il motore di trasformazione si occupa di tutte le modifiche. Questo processo viene eseguito su dati relazionali, locali e strutturati. ETL è facile da implementare relativamente.

ELT (Estrai, carica, trasforma)

ELT carica i dati di origine/grezzi direttamente nel database di destinazione senza alcuna modifica. Il sistema di destinazione è responsabile della trasformazione.

I processi ELT vengono eseguiti su origini dati strutturate e non strutturate nel cloud. Questo processo richiede competenze di nicchia per la sua implementazione e manutenzione.

Modificare l'acquisizione dei dati in ETL

Nel processo di integrazione dei dati ETL, i dati possono essere estratti utilizzando una soluzione Change Data Capture dal database di origine, quindi trasformati e consegnati al data warehouse di destinazione. CDC aiuta a ridurre al minimo le risorse necessarie per eseguire ETL utilizzando metodi basati su log o trigger.

Metodi del CDC

Esistono diversi metodi per acquisire i cambiamenti nei dati; i seguenti sono alcuni metodi importanti e più comuni di CDC:

#1. CDC basato su script

Il metodo basato su script richiede la codifica a livello di applicazione per aggiungere un campo alla tabella esistente per identificare ogni volta i dati aggiornati.

Questo metodo identifica e recupera solo le righe che sono state modificate dall'ultima estrazione. Questo metodo non necessita di strumenti esterni e può essere compilato con la logica dell'applicazione nativa. Il CDC basato su script aggiunge ulteriore sovraccarico al database.

#2. CDC basato su trigger

Il CDC basato su trigger acquisisce le operazioni di inserimento, aggiornamento ed eliminazione eseguite sulle tabelle o sui database, generando un trigger che rileva l'istruzione di manipolazione dei dati (DML).

Questo metodo richiede più lavoro poiché il database dovrebbe essere in grado di creare trigger e le modifiche dovrebbero essere scritte in un'altra tabella. Tutto questo lavoro richiede processi manuali e talvolta può diventare costoso da implementare e gestire.

#3. CDC basato su log

Con questo metodo, il CDC tiene traccia e identifica i registri delle transazioni di un database. Questo metodo acquisisce l'elenco delle modifiche ai dati nell'ordine corretto della loro applicazione. L'implementazione del CDC basato su log richiede uno sforzo tecnico per inserire le transazioni nelle istruzioni DML.

Le istruzioni DML devono quindi essere scritte nel sistema di destinazione. Questo metodo genera molti metadati rispetto ad altri metodi. Questo metodo offre anche una soluzione per l'esecuzione senza essere installato sul server del database, facendolo funzionare a piena capacità senza alcun sovraccarico aggiuntivo.

In che modo la modifica dell'acquisizione dei dati avvantaggia le aziende?

Di seguito sono riportati alcuni motivi per cui la tua azienda ha bisogno di cambiare le soluzioni di acquisizione dei dati (CDC):

• Consente alle aziende di trasferire i dati tra vari sistemi in modo rapido ed efficiente, con conseguente reporting tempestivo e miglioramento della business intelligence.
• Aiuta le organizzazioni medio-grandi con più sistemi di database a completare senza problemi il caricamento dei dati in tempo reale nel data warehouse.
• Aiuta le aziende a inviare i dati a più linee di business, riducendo al minimo le interruzioni dei carichi di lavoro di produzione.
• Con CDC, le aziende possono attingere dati da più fonti e aggiornare continuamente il proprio sistema di gestione dei dati master.
• CDC aiuta le organizzazioni a mantenere i propri dati al sicuro e aggiornati.
• Offre la libertà di scegliere e distribuire le applicazioni senza considerare la loro compatibilità con il database.
• Change Data Capture può ridurre lo stress sul database operativo trasferendo il traffico utente pesante a un database secondario.
• Le aziende possono anche utilizzare CDC come piano di backup per mantenere una copia stand-up dei propri dati in caso di disastro.

Risorse di apprendimento

#1. Cambia acquisizione dati

Questa guida ti aiuterà a comprendere Change Data Capture, a scoprirne le sfide e a generare soluzioni migliori per risolverle. Questa autovalutazione ti aiuterà a porre le domande giuste per utilizzare la tecnologia Change Data Capture.

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#2. Change Data Capture Una guida completa

Questa autovalutazione dell'acquisizione dei dati di modifica ti aiuterà a diventare un esperto nell'identificazione e nella risoluzione di qualsiasi sfida CDC. Ti aiuterà a imparare come ridurre lo sforzo nei metodi CDC per risolvere i problemi.

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#3. Framework ETL per ambienti di data warehouse

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Il corso fornisce principi e soluzioni di progettazione ETL basati su Oracle 11g e Informatica 10x, che possono essere implementati in qualsiasi strumento ETL.

Parole finali

Le aziende hanno bisogno di soluzioni CDC per aumentare l'affidabilità e la precisione dei dati. Questo blog ti ha presentato CDC, perché è importante per le aziende e i suoi vari metodi. Se vuoi implementare questa tecnologia nella tua azienda, assicurati di esaminare le risorse menzionate nell'articolo per aiutarti a comprenderla a un livello più profondo.

Puoi anche esplorare alcuni dei migliori strumenti ETL per le PMI.