Una guía completa para la captura de datos de cambio de Snowflake

En la vertiginosa industria de análisis de datos actual, la integración y el análisis que requieren acceso en tiempo real a información confiable son vitales para que las empresas prosperen. Snowflake Change Data Capture (CDC) es una tecnología revolucionaria que permite a las empresas recopilar y replicar cambios en los datos en tiempo real. En esta guía completa, nos sumergimos en los detalles de Snowflake CDC, explorando sus ventajas y características clave. Descubra cómo Snowflake CDC revoluciona la integración de datos con información en tiempo real, procesos simplificados, mejor calidad de datos y escalabilidad.

¿Qué es el copo de nieve?

Snowflake es una solución contemporánea de almacenamiento de datos en la nube que se ofrece como un servicio SaaS. Basado en Amazon Web Service, Microsoft Azure y la infraestructura de Google Cloud, que proporciona una plataforma ilimitada para el almacenamiento y la recuperación de información. Snowflake Data Warehouse utiliza un motor de base de datos SQL personalizado con una estructura específica de la nube.

Snowflake no requiere ningún equipo ni software que necesite instalar, configurar o administrar y, por lo tanto, es adecuado para empresas que no necesitan dedicar recursos al mantenimiento o soporte de configuración interna del servidor.

¿Cómo funciona Snowflake CDC?

El artículo anterior explica que Change Data Capture realiza un seguimiento de los cambios a través de flujos de tablas en Snowflake. Para que un objeto de flujo capture cambios DML, como inserciones, actualizaciones y eliminaciones, regularmente, debe conocer la fecha y la hora en que se accedió por última vez a los registros de flujo. La respuesta a este problema es utilizar el término "compensación". Un desplazamiento es un número que indica la fecha en el tiempo desde que se leyó la secuencia durante una operación.

El desplazamiento se describe como un marcador que se mueve o elimina. El desplazamiento de una secuencia se coloca entre dos versiones de tabla; por lo tanto, el uso de una consulta de flujo devuelve cambios desencadenados por transacciones que ocurrieron después del desplazamiento pero dentro del marco de tiempo de la pregunta.

El flujo de tabla crea un esquema de los cambios que se han producido en el nivel de la fila y almacena esta información en dos puntos diferentes en el tiempo del objeto que se originó. Los datos no se almacenan en flujos, sino que usan metadatos en conjunto y control de versiones de tablas. El desplazamiento permite consumir y consultar los registros de cambios de forma transaccional.

¿Qué es la captura de datos modificados (CDC)?

Change Data Capture (CDC) es una excelente solución para capturar el movimiento de datos casi real dentro de las bases de datos. CDC es el término utilizado para describir la acumulación de patrones de diseño en software que se utilizan para monitorear e identificar cambios en los datos dentro de la base de datos.

Desencadena eventos asociados a los datos, lo que lleva al proceso específico que se llevará a cabo en cualquier captura de datos modificados. Cada empresa requiere acceso en tiempo real a los flujos de datos para garantizar un análisis de datos eficaz. CDC proporciona movimientos de datos casi en tiempo real mediante el procesamiento de datos inmediatamente después de que ocurren nuevos eventos en la base de datos.

Los eventos se graban y transmiten en vivo con CDC y ayudan a lograr una replicación de datos confiable, de baja latencia y a gran escala en entornos de datos de alta velocidad. Puede eliminar la necesidad de cargar datos a gran escala mediante la implementación de la carga incremental de datos.

De esta manera, los Almacenes de Datos o Bases de Datos permanecen operativos para realizar acciones específicas cuando ocurre el evento Change Data Capture. Además, las empresas pueden transmitir datos actualizados para el software de BI (inteligencia empresarial) y los miembros del equipo casi a tiempo a través de CDC para mantener sus datos actualizados.

Copo de nieve: características clave

Algunas de las características más conocidas y admiradas de Snowflake se describen y describen a continuación.

Compatibilidad con SQL estándar y extendida: a pesar de compartir una arquitectura distinta y nativa de la nube, Snowflake puede admitir la mayoría de las operaciones del Lenguaje de definición de datos (DDL) y el Lenguaje de manipulación de datos (DML) de SQL. Ayuda a las instrucciones SQL más comunes, como INSERT UPDATE, DELETE y, además, agrega funciones como transacciones, procedimientos almacenados y DML en la carga y descarga de datos. La experiencia de los equipos en el uso de bases de datos SQL podría transferirse a Snowflake, lo que reduciría la barrera de entrada.

Gobierno de seguridad, seguridad de datos: Snowflake tiene varias pautas de seguridad y gobierno para salvaguardar y proteger la información. Los usuarios pueden elegir el lugar geográfico donde se almacenan los datos para garantizar la conformidad con estándares como GDPR. Snowflake también ofrece soporte para diferentes mecanismos de autenticación, que incluyen:

• Autenticación multifactor (MFA)

• Autenticación federada/inicio de sesión único (SSO)

• OAuth

• y muchos más

En Snowflake, cada interacción entre los clientes y el servidor está protegida por Transport Layer Security (TLS). Snowflake también dispone de un control de datos ajustado con precisión a través del control de acceso a nivel de objeto para garantizar que los usuarios solo obtengan acceso a los datos que necesitan y nada más.

Facilidad de conectividad/disponibilidad de herramientas: Snowflake tiene una interfaz gráfica de usuario (GUI) basada en la web para administrar cuentas, monitorear recursos y consultar datos. Además, viene con un cliente CLI, denominado Snow SQL, que se puede usar para enviar comandos a Snowflake usando un estilo de programación o script. Una amplia gama de controladores y conectores para dispositivos cliente permiten la conectividad para transferir y recibir información de otras herramientas.

Conmutación por error y replicación de bases de datos: las bases de datos dentro de Snowflake se pueden sincronizar, replicar o duplicar en varias cuentas de Snowflake en diferentes regiones. Las bases de datos se pueden configurar para la conmutación por error a cuentas particulares de Snowflake para brindar continuidad comercial y aumentar la recuperación ante desastres.

¿Por qué usar Streams en Snowflakes?

El flujo de Snowflake, o flujo de tabla, es un objeto que realiza un seguimiento de los cambios de DML en un origen de objeto. Utiliza los metadatos asociados a los cambios para permitir realizar acciones con respecto a la información modificada. Una secuencia podría proporcionar una pequeña cantidad de cambios utilizando el desplazamiento derivado de su ubicación actual a la última edición de la tabla. Si se puede consultar una secuencia, proporcionará los datos históricos, en la forma y los nombres del objeto original, junto con otras columnas que brindan más detalles sobre el tipo de cambios.

Como parte de Snowflake, las secuencias ayudan a capturar los cambios de datos dentro de la tabla de origen y la propia tabla de origen. La creación de secuencias en Snowflake es económica porque los datos no se almacenan en los objetos de secuencia.

Línea de fondo

En resumen, Snowflake Change Data Capture (CDC) es una tecnología revolucionaria que permite la integración de datos en tiempo real y el análisis. Con sus beneficios, características y escenarios de aplicaciones del mundo real, Snowflake CDC ofrece a las empresas acceso instantáneo a la información, procesos más simples, datos de mejor calidad y escalabilidad.

Con la ayuda de Snowflake CDC, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos, mejorar los informes operativos y crear inteligencia empresarial. Utilice Snowflake CDC para impulsar su negocio hacia una mayor eficacia y éxito en función de los datos.