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第323章 焯（第2页）
变化数据捕捉技术有两个典型的应用场景x面向批处理的cdc
?
pucdc?和面向实时的cdc?
phcdc?
面向批处理的cdc
在这种场景中yetl工具周期性地请求变化y每次都接收批量数据y
这些批量数据是在上次请求和这次请求之间所捕捉到的变化变化
分请求可以采取不同的频度y比如一天两次或每隔分钟次。
对于许多组织而言y提供变化数据的一种比较好的方式是以数据表的记
录的形式表示这种方式可以使etl工具通过标准接口?比如odbc?的
方式无缝地访问变化数据cdc则需要维护上次变化分的位置和分
新的变化
这种应用场景和传统的etl很相似y不同的是ypucdc只需要转移变化
的数据y并不需要转移所有的数据y这就极大地减少了资源消耗y也消
除了传统etl过程的宕机时间。
面向批处理的cdc技术简单y很容易实现y因为它和传统的etl很相似y
并且使用现有的技术当企业对时间延迟以分钟或小时来进行衡量时y
采取这种方式比较可行。
这种场景满足零延迟的要求y变化分机制一旦探测到变化y就把变化
ph给etl程序y这通常是通过可靠的传输机制来实现的y比如事件分
机制和消息中间件?如qseries?
虽然面向消息和面向事件的集成方法在eai产品中更为常见y但现在y已
经有很多etl工具厂商在他们的解决方案中提供这种功能y以满足高端
实时的商务应用需求当bi应用需要零延迟和最新的数据时y这种实时的
数据集成方法就是必须的。
很显然ycdc技术提供了诸多好处y但也有几个值得思考的问题y具体如
下x
?
?变化捕捉方法读取数据库的日志文件使用数据库触器数据比
较和在企业程序内编写定制的事件通知
?
?对操作型系统的入侵程度对系统造成影响由高到低源代码入侵进
程内或地址空间入侵?数据库触器?不影响应用的操作型数据源?使
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用数据库日志?。
捕捉延迟选择cdc解决方案时最主要的考虑因素实时程度越高y
入侵程度越高
?
?过滤和排序服务过滤保证只有需要的变化才被分]排序定义了变
化被分的顺序
?
