変更データ キャプチャ: それは何ですか?そしてそれがあなたのビジネスにどのような利益をもたらしますか?

最近のデータは劇的に増加しており、データからリアルタイムで洞察を得る必要性も高まっています。

企業は、データベースをリアルタイム要件に適応し続けるためのソリューションを必要とし、そこでは変更データ キャプチャが機能します。この記事では、CDC の基本とそれが重要な理由について説明します。

データベースに加えられた変更を特定して取得することの重要性

データは大量に生成されるだけでなく、高速でも生成されます。これは、大量のデータが高速に生成されることを意味します。

データ変更を特定してキャプチャすることは、ユーザー向けアプリケーションや企業レポート ツールにとって、すべてのシステム関連データが確実に同期されていることを確認するために重要です。リアルタイムのデータ移動により、企業がより迅速かつ正確な意思決定を行えるようになります。

変更データキャプチャとは何ですか?

変更データ キャプチャ (CDC) は、データベースおよびソース テーブル内のデータ変更をリアルタイムで識別および追跡するテクノロジーです。簡単に言えば、CDC はデータベース内でシフトを見つけるたびに記録します。限られたリソースを使用して、企業がより迅速にデータの統合と分析を行うのに役立ちます。

どのように機能するのでしょうか?

ソース データベースが変更または更新されるたびに、関連するすべてのリソースも更新する必要があります。変更データ キャプチャは、継続的な二重書き込みなどの問題を発生させることなく、これらのリソースを更新するソリューションを提供します。

これは、ソース データベース内の変更を追跡し、データに依存する関連システムにそれらの変更を通知することによって実行されます。

ソース データベースに加えられた変更と同じ順序で通知が送信されます。このようにして、CDC は企業がシステムを常に最新の状態に保ち、変更を通知し、それに応じて対応できるよう支援します。

どうしてそれが重要ですか？

ソース データベース内のトランザクションからのすべてのデータ変更を特定してキャプチャし、それらをターゲット システムにリアルタイムでロードすることで、企業はデータに関連するシステムの同期を保つことができます。信頼性の高いデータ レプリケーションとダウンタイムなしのクラウド移行に役立ちます。 CDC は広域ネットワーク上でのデータの移動効率が高いため、最新のクラウド アーキテクチャに最適なソリューションです。

ETLとELTとは何ですか?

ETL (抽出、変換、ロード)

ETL は、ソース システムからデータを抽出し、そのデータを 2 次処理サーバーで変換して、データ ウェアハウス システムにロードするプロセスです。

このプロセスでは、データはソースからターゲットに流れ、変換エンジンがすべての変更を処理します。このプロセスは、リレーショナル データ、オンプレミス データ、および構造化データに対して実行されます。 ETLは比較的実装が簡単です。

ELT (抽出、ロード、変換)

ELT は、ソース/生データを変更せずにターゲット データベースに直接ロードします。ターゲット システムは変換を実行する責任があります。

ELT プロセスは、クラウドの構造化データ ソースと非構造化データ ソースで実行されます。このプロセスでは、実装とメンテナンスに専門的なスキルが必要です。

ETL での変更データ キャプチャ

ETL データ統合プロセスでは、変更データ キャプチャ ソリューションを使用してソース データベースからデータを抽出し、変換して宛先データ ウェアハウスに配信できます。 CDC は、ログベースまたはトリガーベースの方法を使用して ETL の実行に必要なリソースを最小限に抑えるのに役立ちます。

CDC の手法

データの変更をキャプチャするにはさまざまな方法があります。以下に、CDC の重要かつ最も一般的な方法をいくつか示します。

#1. スクリプトベースの CDC

スクリプトベースの方法では、データが更新されるたびに識別するために既存のテーブルにフィールドを追加するアプリケーション レベルのコーディングが必要です。

このメソッドは、最後の抽出以降に変更された行のみを識別して取得します。このメソッドは外部ツールを必要とせず、ネイティブ アプリケーション ロジックを使用して構築できます。スクリプトベースの CDC では、データベースに追加のオーバーヘッドが追加されます。

#2. トリガーベースの CDC

トリガーベースの CDC は、テーブルまたはデータベースに対して実行される挿入、更新、および削除操作をキャプチャし、データ操作 (DML) ステートメントをキャッチするトリガーを生成します。

この方法では、データベースでトリガーを作成できる必要があり、変更を別のテーブルに書き込む必要があるため、より多くの作業が必要になります。この作業はすべて手動プロセスが必要であり、実装と管理にコストがかかる場合があります。

#3. ログベースの CDC

この方法を使用すると、CDC はデータベースのトランザクション ログを追跡して識別します。このメソッドは、アプリケーションの正しい順序でデータ変更のリストを取得します。ログベースの CDC を実装するには、トランザクションを DML ステートメントにプッシュするための技術的な努力が必要です。

次に、DML ステートメントをターゲット システムに書き込む必要があります。この方法では、他の方法と比較して大量のメタデータが生成されます。この方法は、データベース サーバーにインストールせずに実行するソリューションも提供し、追加のオーバーヘッドなしで総容量で実行できるようにします。

変更データのキャプチャは企業にどのようなメリットをもたらしますか?

ビジネスに変更データ キャプチャ (CDC) ソリューションが必要な理由は次のとおりです。

• これにより、企業はさまざまなシステム間でデータを迅速かつ効率的に転送できるようになり、タイムリーなレポートが作成され、ビジネス インテリジェンスが向上します。
• 複数のデータベース システムを持つ中大規模組織が、データ ウェアハウスへのリアルタイム データの読み込みをシームレスに完了できるように支援します。
• 企業がデータを複数の事業分野にプッシュし、実稼働ワークロードの中断を最小限に抑えるのに役立ちます。
• CDC を使用すると、企業は複数のソースからデータを取得し、マスター データ管理システムを継続的に更新できます。
• CDC は、組織がデータを安全に保ち、最新の状態に保つのに役立ちます。
• これにより、データベースの互換性を考慮することなく、アプリケーションを自由に選択してデプロイできます。
• 変更データ キャプチャでは、大量のユーザー トラフィックをセカンダリ データベースに転送することで、運用データベースへのストレスを軽減できます。
• 企業は、CDC をバックアップ計画として使用して、災害発生時にデータの常駐コピーを維持することもできます。

学習リソース

#1. 変更データキャプチャ

このガイドは、Change Data Capture を理解し、その課題を明らかにし、それらを解決するためのより良いソリューションを生成するのに役立ちます。この自己評価は、変更データ キャプチャ テクノロジを使用するために適切な質問をするのに役立ちます。

自己評価に必要なすべてのツールを紹介します。変更データ キャプチャ ガイドには、ビジネス内で変更データ キャプチャを改善できる領域を特定するのに役立つ、新規および更新されたケースベースの質問が含まれています。

#2. 変更データ キャプチャの完全ガイド

この変更データ キャプチャの自己評価は、CDC の課題を特定して解決する専門家になるのに役立ちます。問題を解決するために CDC メソッドの労力を軽減する方法を学ぶのに役立ちます。

このガイドでは、変更データ キャプチャの基本事項をすべて説明し、CDC の成果を達成するために必要なプロセスとアクティビティを明確にするのに役立ちます。

#3. データ ウェアハウス環境用の ETL フレームワーク

このUdemyコースは、高レベルで実践的なアプローチでETLフレームワークを実装するのに役立ちます。これには、さまざまなデータ読み込み戦略、エラー/例外処理、制御処理、および監査バランスで再利用できる ETM ソリューションを設計および実装するための完全なガイドライン、標準、チェックリストが含まれています。

このコースでは、Oracle 11g および Informatica 10x に基づく ETL 設計原則とソリューションを提供します。これらは、あらゆる ETL ツールに実装できます。

最後の言葉

企業はデータの信頼性と正確性を高めるために CDC ソリューションを必要としています。このブログでは、CDC について、企業にとって CDC が重要な理由、およびそのさまざまな方法を紹介しました。このテクノロジーをビジネスに導入したい場合は、この記事で言及されているリソースを必ず参照して、より深いレベルで理解できるようにしてください。

SMB に最適な ETL ツールをいくつか検討することもできます。