Einführung: Change Data Capture (CDC) ist eine Datenintegrationstechnik, die auf effiziente Weise nur die Änderungen identifiziert, erfasst und überträgt, die seit der letzten Extraktion der Daten in einer Datenquelle aufgetreten sind. In diesem Artikel werden die verschiedenen Aspekte dieser wichtigen Datenintegrationstechnik erläutert.
Change Data Capture (CDC) ist ein Prozess, der dazu dient, die in einer Datenquelle aufgetretenen Änderungen zu erfassen und sie dann in die Zielsysteme zu übertragen. Alle Änderungen, die im Quellsystem aufgetreten sind, werden identifiziert, erfasst und dann an die Zielsysteme übertragen. Dies macht CDC zu einer effizienten und effektiven Methode der Datenintegration.
CDC ist eine sehr effiziente und kostengünstige Methode der Datenintegration. Sie reduziert die Notwendigkeit häufiger vollständiger Datenextrakte, was wiederum die Belastung des Quellsystems verringert. Außerdem wird das Risiko von Datenverfälschungen und Datenverlusten verringert, da nur die Änderungen im Quellsystem erfasst werden.
CDC umfasst in der Regel drei Komponenten: ein Quellsystem, ein Zielsystem und ein CDC-Tool. Das Quellsystem ist der Ort, an dem die Daten gesammelt werden, das Zielsystem ist der Ort, an dem die Daten gespeichert werden, und das CDC-Tool wird zur Identifizierung, Erfassung und Übertragung der Änderungen verwendet.
Die Datenbankprotokollierung ist ein wesentlicher Bestandteil von CDC. Dabei werden die Änderungen, die im Quellsystem auftreten, in einer Protokolldatei aufgezeichnet. Diese Protokolldatei wird dann von dem CDC-Tool gelesen, um die Änderungen zu identifizieren und zu erfassen.
CDC wird häufig in der ETL-Verarbeitung (Extrahieren, Transformieren und Laden) eingesetzt. Es wird verwendet, um die Änderungen zu identifizieren, die in den Quelldaten seit der letzten Extraktion aufgetreten sind. Dadurch wird es einfacher und schneller, das Zielsystem mit den neuen Änderungen zu aktualisieren.
Für die Datenintegration stehen mehrere CDC-Werkzeuge und -Technologien zur Verfügung. Diese Werkzeuge sind so konzipiert, dass sie die im Quellsystem eingetretenen Änderungen erfassen und weiterleiten.
CDC ist ein wichtiger Bestandteil des Data Warehousing. Sie dient dazu, Änderungen in den Quelldaten zu erkennen und zu erfassen und diese Änderungen dann in das Zielsystem zu übertragen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Zielsystem immer auf dem neuesten Stand des Quellsystems ist.
CDC ermöglicht auch die Analyse von Änderungen, die im Quellsystem aufgetreten sind. So lassen sich Muster und Trends erkennen, die zur Verbesserung der Effizienz und Effektivität des Datenintegrationsprozesses genutzt werden können.
Die Implementierung der CDC ist keine einfache Aufgabe. Sie erfordert eine sorgfältige Planung und den Einsatz der richtigen Instrumente und Technologien. Es ist wichtig, dass der CDC-Prozess richtig konfiguriert und überwacht wird, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt erfasst und an das Zielsystem weitergegeben werden.
Schlussfolgerung: Die Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC) ist eine wichtige Datenintegrationstechnik, die auf effiziente Weise nur die Änderungen identifiziert, erfasst und überträgt, die seit der letzten Extraktion der Daten in einer Datenquelle aufgetreten sind. Dieser Artikel hat einen Überblick über die verschiedenen Aspekte von CDC gegeben und wie es für eine effiziente Datenintegration eingesetzt werden kann.
Ein Änderungsdatenerfassungstool ist eine Software, die dazu dient, Änderungen an einer Datenbank zu verfolgen. Es wird in der Regel in Szenarien eingesetzt, in denen es notwendig ist, Änderungen an einer Datenbank im Laufe der Zeit zu verfolgen, z. B. für Prüfungszwecke. Tools zur Erfassung von Änderungsdaten arbeiten in der Regel so, dass sie die an einer Datenbank vorgenommenen Änderungen auf Datenbankebene nachverfolgen und dann eine Schnittstelle bereitstellen, über die die Benutzer die vorgenommenen Änderungen anzeigen und abfragen können.
Es gibt mehrere ETL-Tools, die die Funktion der Änderungsdatenerfassung (CDC) anbieten, darunter IBM DataStage, Informatica PowerCenter und Oracle Data Integrator. CDC ist ein Prozess, der Änderungen an Daten in einem Quellsystem erfasst und diese Änderungen an ein Zielsystem weitergibt. Er wird in der Regel verwendet, um Daten in einem Zielsystem mit Daten in einem Quellsystem auf dem neuesten Stand zu halten.
ETL (Extract, Transform, Load) ist ein Prozess, bei dem Daten aus einem Quellsystem extrahiert, so umgewandelt werden, dass sie den Datenanforderungen des Zielsystems entsprechen, und dann in das Zielsystem geladen werden. CDC (Change Data Capture) ist ein Prozess, bei dem Änderungen an Daten in einem Quellsystem erfasst und in einem Zielsystem verfügbar gemacht werden.
Es gibt drei Arten von CDC: vollständige, teilweise und protokollbasierte CDC. Bei der vollständigen CDC werden alle Datenänderungen an einer Quelltabelle erfasst, während bei der partiellen CDC nur Änderungen an einer Teilmenge von Spalten in einer Quelltabelle erfasst werden. Die protokollbasierte CDC verwendet Protokolldateien, um Datenänderungen zu verfolgen, und erfordert keine separate CDC-Tabelle.
CDC (Change Data Capture) ist eine Methode zur Verfolgung von Datenänderungen. In ETL wird CDC in der Regel implementiert, indem die Quelldaten in einen Staging-Bereich eingelesen und dann eine Reihe von Transformationen auf die Daten angewendet werden, um einen neuen Datensatz zu erzeugen, der nur die Änderungen enthält. Dieser neue Datensatz wird dann in das Zielsystem geladen.