Change Data Capture: Was ist das und wie profitiert Ihr Unternehmen davon?

Mit der dramatischen Zunahme moderner Daten steigt auch die Notwendigkeit, Erkenntnisse aus Daten in Echtzeit zu gewinnen.

Unternehmen benötigen Lösungen, mit denen sie ihre Datenbank an die Echtzeitanforderungen anpassen können, und hier kommt die Änderungsdatenerfassung ins Spiel. In diesem Artikel werden die Grundlagen der CDC erörtert und warum sie so wichtig ist.

Die Bedeutung der Identifizierung und Erfassung von Änderungen in einer Datenbank

Daten werden nicht nur in großen Mengen, sondern auch in hoher Geschwindigkeit erzeugt. Das bedeutet, dass eine große Menge an Daten mit hoher Geschwindigkeit erzeugt wird.

Die Identifizierung und Erfassung von Datenänderungen ist für benutzerseitige Anwendungen und Unternehmensberichtstools wichtig, um sicherzustellen, dass alle systembezogenen Daten synchron sind. Dies hilft Unternehmen, schnellere und präzisere Entscheidungen zu treffen, da die Datenbewegungen in Echtzeit erfolgen.

Was ist Change Data Capture?

Change Data Capture, CDC, ist eine Technologie zur Identifizierung und Verfolgung von Datenänderungen in Datenbanken und Quelltabellen in Echtzeit. Einfach ausgedrückt: CDC zeichnet jedes Mal auf, wenn es Änderungen in einer Datenbank feststellt. Sie hilft Unternehmen bei der schnelleren Datenintegration und -analyse mit begrenzten Ressourcen.

Wie funktioniert es?

Wann immer die Quelldatenbank geändert oder aktualisiert wird, müssen auch alle zugehörigen Ressourcen aktualisiert werden. Die Erfassung von Änderungsdaten bietet Lösungen, um diese Ressourcen zu aktualisieren, ohne dass es zu Problemen wie doppelten Schreibvorgängen kommt.

Dazu werden die Änderungen in der Quelldatenbank verfolgt und die zugehörigen Systeme, die von den Daten abhängen, über diese Änderungen benachrichtigt.

Die Benachrichtigungen werden in der gleichen Reihenfolge gesendet wie die Änderungen in der Quelldatenbank. Auf diese Weise hilft CDC den Unternehmen, ihre Systeme auf dem neuesten Stand zu halten, über die Änderungen zu informieren und entsprechend zu reagieren.

Warum ist das wichtig?

Das Erkennen und Erfassen jeder Datenänderung von Transaktionen in der Quelldatenbank und das Laden dieser Änderungen in das Zielsystem in Echtzeit hilft Unternehmen, ihre mit den Daten verbundenen Systeme synchron zu halten. Es hilft bei der zuverlässigen Datenreplikation und Cloud-Migrationen ohne Ausfallzeiten. Aufgrund seiner Effizienz bei der Übertragung von Daten über ein Weitverkehrsnetz ist CDC die perfekte Lösung für moderne Cloud-Architekturen.

Was sind ETL und ELT?

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)

ETL ist der Prozess der Extraktion von Daten aus Quellsystemen, der anschließenden Transformation der Daten auf einem sekundären Verarbeitungsserver und des Ladens der Daten in ein Data Warehouse-System.

Bei diesem Prozess fließen die Daten von der Quelle zum Ziel, und die Transformations-Engine kümmert sich um alle Änderungen. Dieser Prozess wird für relationale, lokale und strukturierte Daten durchgeführt. ETL ist vergleichsweise einfach zu implementieren.

ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)

ELT lädt die Quell-/Rohdaten direkt und ohne Änderungen in die Zieldatenbank. Das Zielsystem ist für die Transformation verantwortlich.

ELT-Prozesse werden mit Cloud-strukturierten und unstrukturierten Datenquellen durchgeführt. Dieser Prozess erfordert Nischenkenntnisse für seine Implementierung und Pflege.

Erfassen von Änderungsdaten in ETL

Im Rahmen des ETL-Datenintegrationsprozesses können Daten mithilfe einer Lösung zur Erfassung von Änderungsdaten aus der Quelldatenbank extrahiert, anschließend transformiert und an das Zieldatawarehouse geliefert werden. CDC trägt dazu bei, die für die Durchführung von ETL mit protokollbasierten oder triggerbasierten Methoden erforderlichen Ressourcen zu minimieren.

Methoden der CDC

Es gibt verschiedene Methoden zur Erfassung von Datenänderungen; im Folgenden sind einige wichtige und gängige Methoden der CDC aufgeführt:

#1. Skriptbasierte CDC

Die skriptbasierte Methode erfordert eine Codierung auf Anwendungsebene, um der vorhandenen Tabelle ein Feld hinzuzufügen, das die aktualisierten Daten identifiziert.

Bei dieser Methode werden nur die Zeilen identifiziert und abgerufen, die seit der letzten Extraktion geändert wurden. Diese Methode benötigt keine externen Tools und kann mit nativer Anwendungslogik erstellt werden. Die skriptbasierte CDC fügt der Datenbank zusätzlichen Overhead hinzu.

#2. Trigger-basierte CDC

Trigger-basierte CDC erfasst Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschvorgänge, die in den Tabellen oder Datenbanken durchgeführt werden, und erzeugt einen Trigger, der die Datenmanipulationsanweisung (DML) abfängt.

Diese Methode erfordert mehr Arbeit, da die Datenbank in der Lage sein muss, Trigger zu erstellen, und die Änderungen in eine andere Tabelle geschrieben werden müssen. All diese Arbeit erfordert manuelle Prozesse und kann manchmal kostspielig in der Implementierung und Verwaltung werden.

#3. Log-basiertes CDC

Bei dieser Methode verfolgt und identifiziert die CDC die Transaktionsprotokolle einer Datenbank. Mit dieser Methode wird die Liste der Datenänderungen in der richtigen Reihenfolge ihrer Anwendung erfasst. Die Implementierung der protokollbasierten CDC erfordert technischen Aufwand, um Transaktionen in DML-Anweisungen umzuwandeln.

Die DML-Anweisungen müssen dann in das Zielsystem geschrieben werden. Diese Methode erzeugt im Vergleich zu anderen Methoden eine Menge Metadaten. Diese Methode bietet außerdem eine Lösung, die nicht auf dem Datenbankserver installiert werden muss, so dass sie ohne zusätzlichen Overhead mit voller Kapazität ausgeführt werden kann.

Welchen Nutzen hat die Erfassung von Änderungsdaten für Unternehmen?

Im Folgenden finden Sie einige Gründe, warum Ihr Unternehmen Lösungen für die Änderungsdatenerfassung (CDC) benötigt:

• Sie ermöglicht es Unternehmen, Daten schnell und effizient zwischen verschiedenen Systemen auszutauschen, was zu einer zeitnahen Berichterstattung und verbesserten Business Intelligence führt.
• Sie hilft mittelgroßen Unternehmen mit mehreren Datenbanksystemen, Daten in Echtzeit nahtlos in das Data Warehouse zu laden.
• Es unterstützt Unternehmen dabei, Daten an mehrere Geschäftsbereiche weiterzuleiten und so die Unterbrechung der Produktionsabläufe zu minimieren.
• Mit CDC können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen beziehen und ihr Stammdatenverwaltungssystem kontinuierlich aktualisieren.
• CDC hilft Unternehmen dabei, ihre Daten sicher und aktuell zu halten.
• Es bietet die Freiheit, Anwendungen auszuwählen und zu implementieren, ohne deren Datenbankkompatibilität zu berücksichtigen.
• Die Erfassung von Änderungsdaten kann die Belastung der operativen Datenbank verringern, indem sie den starken Benutzerverkehr auf eine sekundäre Datenbank überträgt.
• Unternehmen können CDC auch als Backup-Plan verwenden, um im Falle einer Katastrophe eine Standup-Kopie ihrer Daten zu erhalten.

Lernressourcen

#1. Erfassen von Änderungsdaten

Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, Change Data Capture zu verstehen, seine Herausforderungen zu erkennen und bessere Lösungen zu entwickeln, um diese zu lösen. Diese Selbsteinschätzung wird Ihnen helfen, die richtigen Fragen zu stellen, um die Change Data Capture-Technologie zu nutzen.

Sie erhalten eine Einführung in alle für die Selbsteinschätzung erforderlichen Tools. Der Leitfaden zur Erfassung von Änderungsdaten enthält neue und aktualisierte fallbezogene Fragen, die Ihnen helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Sie die Erfassung von Änderungsdaten in Ihrem Unternehmen verbessern können.

#2. Change Data Capture Ein vollständiger Leitfaden

Diese Selbsteinschätzung der Änderungsdatenerfassung hilft Ihnen, ein Experte bei der Identifizierung und Lösung von CDC-Herausforderungen zu werden. Sie werden lernen, wie Sie den Aufwand für CDC-Methoden reduzieren können, um Probleme zu lösen.

Dieser Leitfaden deckt alle wesentlichen Aspekte der Änderungsdatenerfassung ab und hilft Ihnen, die erforderlichen Prozesse und Aktivitäten zu klären, um die CDC-Ergebnisse zu erreichen.

#3. ETL-Framework für Data Warehouse-Umgebungen

Dieser Udemy-Kurs hilft Ihnen bei der Implementierung des ETL-Frameworks auf hohem Niveau und mit einem praktischen Ansatz. Er enthält vollständige Richtlinien, Standards und eine Checkliste für den Entwurf und die Implementierung von ETM-Lösungen, die mit verschiedenen Datenladestrategien, Fehler-/Ausnahmebehandlung, Kontrollhandhabung und Auditbilanz wiederverwendet werden können.

Der Kurs bietet ETL-Designprinzipien und Lösungen auf der Grundlage von Oracle 11g und Informatica 10x, die in jedem ETL-Tool implementiert werden können.

Abschließende Worte

Unternehmen brauchen CDC-Lösungen, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Daten zu erhöhen. In diesem Blog haben Sie CDC kennengelernt und erfahren, warum es für Unternehmen wichtig ist und welche Methoden es gibt. Wenn Sie diese Technologie in Ihrem Unternehmen einsetzen möchten, sollten Sie die im Artikel erwähnten Ressourcen durcharbeiten, um ein tieferes Verständnis zu erlangen.

Sie können sich auch über die besten ETL-Tools für kleine und mittlere Unternehmen informieren.