[大数据]ETL之增量数据抽取(CDC)

2023-05-22,,

关于:转载/知识产权

本文遵循 GPL开源协议,如若转载:

1 请发邮件至博主,以作申请声明。
2 请于引用文章的显著处注明来源([大数据]ETL之增量数据抽取(CDC) - https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/12781942.html)。

关于:本文由来

本文系成都四方伟业公司第二阶段产品培训(ETL融合数据产品)的试题部分的个人思考答案(员工:Zeng Tai - Johnny)

文中所涉技术、观点均具备行业内公开技术的特征
博文内容与公司和产品本身无关,故与保密无关
网络中,CDC相关博文甚少,故而觉得有必要写一篇笔记性的、科普性的文章~
如若描述不当之处,欢迎指正、并进一步沟通,感谢~

1 CDC 概念

1.1 定义

Change Data Capture,变化的数据捕获,也称:【增量数据抽取】(名词解释)

CDC是一种实现数据的增量抽取解决方案,是实现【ETL整体解决方案】中的一项子方案/子问题。(对CDC的定位)

1.2 需求背景

在ETL项目中,面临需要抽取哪部分数据加载到数据仓库?全量抽取,还是增量抽取?

1.3 考察指标

如何捕获变化的数据是增量抽取的关键,对捕获方法一般有2点要求:

准确性:能够将业务系统中的变化数据准确地捕获到;
性能:尽量减少对业务系统造成太大的压力,影响现有业务。

2 CDC 常见解决方案

按CDC方案的任一操作是否对数据源系统产生影响(性能、功能等),分为:【侵入式CDC】、【非侵入式CDC】

按CDC方案所抽取的数据与数据源系统的变化数据是否在规定时间内同步,分为:【同步CDC】、【异步CDC】

以下,对各实现方案进一步地详细描述。

2.1 基于时间戳的CDC 【侵入式CDC + 异步CDC】

【过程】

首先,对数据加上【时间戳】;(加时间戳)

然后,全记录中通过【关键字段】(新设判断是否新增、更新等状态的属性、索引等)对比;(全量对比)

最终,将未出现在已采集/存储的数据集中的新采集数据记录存储下来;反之,则:不予采集/存储。

【特点】简单、常用、暴力

1 需要【新建数据库表】,以存储变化的、新增的数据记录。

2 大数据量的情况下,需要有优异的查找、排序【算法】作支撑,否则,对比效率低而导致效率低下

3 【无法实时】捕获

4 不能记录删除记录的操作

5 无法识别单位捕获时间差内的【多次更新】(∵无法实时捕获,存在抽取时间差)

2.2 基于触发器的CDC 【侵入式CDC / 非侵入式CDC + 同步CDC】

【概念】

当执行INSERT、UPDATE、DELETE等SQL语句时,可预先编写、激活数据库里的触发器,以调用、执行数据抽取动作。

【过程】

首先,可用触发器来捕获变更的数据,并把数据保存在中间临时表里;

然后,将这些变更数据再从临时表取出,抽取到数据仓库的过渡区中。

【特点】实时

1 大多数场合下,不允许向操作型数据库里添加触发器,且这种方法会降低系统性能,所以用的不多。

2 可在调用数据库的后端服务器层面编写触发器模式的程序,间接实现数据库中触发器的能力。

3 基本能达到实时增量抽取

2.3 基于快照的CDC 【非侵入式CDC + 异步CDC】

【概念】

可通过比较源表和快照表来获得数据变化。

【特点】

1基于快照的CDC可检测到插入、更新和删除的数据 (相比基于时间戳的CDC的优点)

2需要大量存储空间来保存快照

2.4 基于日志的CDC 【非侵入式CDC + 异步CDC】

【概念】

源数据库会把每个插入、更新、删除操作记录到日志里。

通过分析已经发生的事件提交(commit)的日志记录来得到增量数据信息,有一定的时间延迟。
【特点】复杂、异步、非侵入式

2.5 补充方案:与数据库引擎直接集成的CDC 【侵入式CDC + 同步CDC】

例如:数据库厂商Oracle

Oracle新增CDC特性,其在【数据库层面】上直接实现增量抽取功能;

在【性能层面】,由于和数据库引擎的直接集成,比第三方的实现方案应具有一定的优势。

3 参考文献

数据抽取中的CDC(变化数据捕获)方式 – 简书
CDC(oracle增量抽取解决方案) - 百科

X 推荐文献

数据仓库学习笔记:数据仓库增量抽取(CDC)有哪些方式? - CSDN

(2021-01-06 补充)

[大数据]ETL之增量数据抽取(CDC)的相关教程结束。

《[大数据]ETL之增量数据抽取(CDC).doc》

下载本文的Word格式文档,以方便收藏与打印。