CDC的定義
變更數據捕獲（Change Data Capture）是一種數據處理模式，專注于識別并記錄數據庫中數據的增刪改操作。它通過監控數據庫日志或其他機制，捕捉到數據的每一次變化，然后將這些變化以結構化的方式提供給下游系統，如數據倉庫、消息隊列、流處理引擎等，實現數據的實時同步和分析。
為什么需要CDC？
- 實時性：傳統ETL（Extract, Transform, Load）過程往往以批處理方式進行，無法滿足實時數據分析的需求。CDC能夠近乎實時地傳遞數據變更，加速業務決策。
- 效率提升：僅傳輸變更數據而非全量數據，極大減少了數據傳輸量和處理時間，提高了數據集成的效率
- 數據一致性：確保源系統和目標系統之間數據的一致性，特別是在分布式系統和微服務架構中尤為重要。
- 審計與合規：便于跟蹤數據變更歷史，滿足合規性和審計要求。
CDC的實現方式
1、基于日志的CDC
基于日志的CDC，又可以分為兩種：
- 基于復制日志
復制日志主要用于主從復制，也可以用于恢復數據。復制日志里記錄了變更的數據，包括DML和DDL數據，每條變更數據都有對應的位點信息。典型的應用包括canal解析MySQL的binlog日志、Debezium解析MongoDB的oplog日志來獲取增量數據。
- 基于WAL日志或REDO LOG
WAL日志或REDO LOG在確保數據的持久性和一致性的過程中扮演著至關重要的角色。PostgreSQL的WAL（Write-Ahead Log）、Oracle的Redo Log等，這些日志原本設計用于事務恢復和復制，但也可以被第三方工具解析以實現CDC。
一般解析該類日志，需要配置解析的插件，比如PostgreSQL的邏輯復制槽，需要安裝解析插件比如pgoutput、wal2json和decoderbufs等，這些插件通過解析WAL日志，獲取增量數據。又比如Oracle的LogMiner，該功能允許用戶分析和檢索Oracle重做日志文件，通過解析重做日志，用戶可以了解到數據庫中每一個DML操作的詳細情況，以及DDL操作的歷史記錄。
2、基于數據庫內置的CDC功能
許多數據庫自身提供了CDC功能，用戶可直接通過這些功能獲取增量數據。
- 通過agent程序將增量數據寫到cdc表
典型的有SQL Server和DB2。當SQL Server開啟CDC后，會啟動SQL Server Agent服務，并在系統數據庫msdb中為每個啟用CDC的用戶數據庫創建一些元數據表和存儲過程，同時在用戶數據庫中創建捕捉變更的表（通常命名為_CT結尾的系統表）來存儲變更數據。DB2的實現也是類似，DB2啟動CDC后，會啟動asncap程序對增量數據進行捕獲，并寫到對應的表中。該類型的CDC功能只能支持增量DML數據的捕捉。
- 基于數據庫提供的API接口
很多數據庫本身提供了CDC的API接口，用戶只需要調用對應的接口，即可捕捉增量數據。如MongoDB的changestream接口、Spanner cloud提供的CDC接口等。
- 基于數據庫的CDC組件
CDC作為數據庫的其中一個組件，比如TiDB的TiCDC、OceanBase的obcdc等，對外提供數據庫實時增量數據。
結論
市場上有許多成熟的第三方工具和服務，如天翼云TeleDB旗下的數據傳輸服務DTS、Canal、Debezium、Apache Kafka Connect、Logstash、GoldenGate等，它們提供了廣泛的數據庫支持和靈活的集成選項，簡化了CDC的實施過程，特別適合復雜的異構環境。
變更數據捕獲（CDC）作為一種強大的數據同步技術，極大地提升了數據流動的實時性和效率，是構建現代數據平臺不可或缺的一部分。選擇合適的實現方式需考慮數據庫類型、系統規模、性能要求以及維護成本等因素。隨著數據集成和分析需求的不斷增長，預計未來CDC技術將持續發展，提供更多創新解決方案。
