Kompleksowy przewodnik po przechwytywaniu danych dotyczących zmian w płatkach śniegu

W dzisiejszej szybko rozwijającej się branży analizy danych integracja i analiza, które wymagają dostępu do wiarygodnych informacji w czasie rzeczywistym, mają kluczowe znaczenie dla rozwoju firm. Snowflake Change Data Capture (CDC) to rewolucyjna technologia, która pozwala firmom gromadzić i replikować zmiany w danych w czasie rzeczywistym. W tym kompletnym przewodniku zagłębiamy się w szczegóły Snowflake CDC, badając jego zalety i kluczowe funkcje. Dowiedz się, jak Snowflake CDC rewolucjonizuje integrację danych dzięki wglądowi w czasie rzeczywistym, uproszczonym procesom, lepszej jakości danych i skalowalności.

Co to jest płatek śniegu?

Snowflake to nowoczesne rozwiązanie Cloud Data Warehousing oferowane jako usługa SaaS. Oparte na infrastrukturze Amazon Web Service, Microsoft Azure i Google Cloud, która zapewnia nieograniczoną platformę do przechowywania i wyszukiwania informacji. Snowflake Data Warehouse używa niestandardowego aparatu bazy danych SQL ze strukturą specyficzną dla chmury.

Snowflake nie wymaga żadnego sprzętu ani oprogramowania potrzebnego do skonfigurowania i zarządzania ani zarządzania, dlatego jest odpowiedni dla firm, które nie muszą przeznaczać zasobów na konserwację lub wsparcie konfiguracji serwera wewnętrznego.

Jak działa Snowflake CDC?

W poprzednim artykule wyjaśniono, że zmiany ścieżek przechwytywania danych zmieniają się za pośrednictwem strumieni tabel w płatku śniegu. Aby obiekt strumienia mógł regularnie przechwytywać zmiany DML, takie jak wstawianie, aktualizowanie i usuwanie, musi znać datę i godzinę ostatniego dostępu do rekordów strumienia. Odpowiedzią na ten problem jest użycie terminu „offset”. Przesunięcie to liczba wskazująca datę w czasie, jaki upłynął od odczytania strumienia podczas operacji.

Przesunięcie jest opisane jako przesunięta lub usunięta zakładka. Przesunięcie strumienia jest umieszczane między dwiema wersjami tabeli; w związku z tym użycie zapytania strumieniowego zwraca zmiany wywołane przez transakcje, które wystąpiły po przesunięciu, ale w ramach czasowych dla pytania.

Strumień tabeli tworzy zarys zmian, które zaszły na poziomie wiersza i przechowuje te informacje w dwóch różnych punktach w czasie powstania obiektu. Dane nie są przechowywane w strumieniach, ale używają metadanych w połączeniu i wersjonowania tabeli. Przesunięcie umożliwia wykorzystywanie i wysyłanie zapytań do rekordów zmian w sposób transakcyjny.

Co to jest przechwytywanie zmian danych (CDC)?

Change Data Capture (CDC) to świetne rozwiązanie do przechwytywania prawie rzeczywistego ruchu danych w bazach danych. CDC to termin używany do opisania nagromadzenia wzorców projektowych w oprogramowaniu, które są wykorzystywane do monitorowania i identyfikowania zmian danych w bazie danych.

Wyzwala zdarzenia związane z danymi, prowadząc do określonego procesu, który należy przeprowadzić w przypadku przechwytywania danych zmian. Każda firma potrzebuje dostępu w czasie rzeczywistym do strumieni danych, aby zapewnić skuteczną analizę danych. CDC zapewnia przenoszenie danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, przetwarzając dane natychmiast po wystąpieniu nowych zdarzeń w bazie danych.

Zdarzenia są rejestrowane i przesyłane strumieniowo na żywo za pomocą CDC i pomagają osiągnąć niezawodną replikację danych na dużą skalę z małymi opóźnieniami w środowiskach danych o dużej szybkości. Może wyeliminować potrzebę ładowania danych na dużą skalę poprzez implementację przyrostowego ładowania danych.

W ten sposób hurtownie danych lub bazy danych nadal działają, aby wykonywać określone działania po wystąpieniu zdarzenia przechwytywania zmian danych. Ponadto firmy mogą przesyłać zaktualizowane dane do oprogramowania BI (Business Intelligence) i członków zespołu w niemal krótkim czasie za pośrednictwem CDC, aby zapewnić aktualność swoich danych.

Płatek śniegu: kluczowe funkcje

Kilka najbardziej znanych i podziwianych cech Snowflake zostało opisanych i przedstawionych poniżej.

Standardowa i rozszerzona obsługa SQL: pomimo współdzielenia odrębnej architektury i natywnej obsługi chmury, Snowflake może obsługiwać większość operacji SQL Data Definition Language (DDL) i Data Manipulation Language (DML). Pomaga najpowszechniejszym instrukcjom SQL, takim jak INSERT UPDATE, DELETE, a dodatkowo agreguje funkcje, takie jak transakcje, procedury składowane i DML w ładowaniu i rozładowywaniu danych. Doświadczenie zespołów w zakresie baz danych SQL można przenieść do Snowflake, obniżając barierę wejścia.

Zarządzanie bezpieczeństwem, bezpieczeństwo danych: Snowflake ma różne wytyczne dotyczące bezpieczeństwa i zarządzania, aby chronić i zabezpieczać informacje. Użytkownicy mogą wybrać miejsce geograficzne przechowywania danych, aby zapewnić zgodność ze standardami takimi jak RODO. Snowflake oferuje również obsługę różnych mechanizmów uwierzytelniania, w tym:

• Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA)

• Uwierzytelnianie federacyjne/jednokrotne logowanie (SSO)

• Uwierzytelnianie OA

• i wiele więcej

W Snowflake każda interakcja między klientami a serwerem jest chroniona przez Transport Layer Security (TLS). Precyzyjnie dostrojona kontrola danych jest również dostępna w Snowflake poprzez kontrolę dostępu na poziomie obiektu, aby zapewnić użytkownikom dostęp tylko do potrzebnych im danych i nic więcej.

Łatwość łączności/dostępność narzędzi: Snowflake ma internetowy graficzny interfejs użytkownika (GUI) do zarządzania kontami, monitorowania zasobów i wysyłania zapytań do danych. Dodatkowo jest wyposażony w klienta CLI, nazwanego Snow SQL, którego można używać do wysyłania poleceń do Snowflake przy użyciu stylu programowania lub skryptu. Szeroka gama sterowników i złączy dla urządzeń klienckich umożliwia łączność w celu przesyłania i odbierania informacji z innych narzędzi.

Przełączanie awaryjne i replikacja baz danych: Bazy danych w ramach Snowflake mogą być synchronizowane, replikowane lub duplikowane na kilku kontach Snowflake w różnych regionach. Bazy danych można skonfigurować do przełączania awaryjnego na określone konta Snowflake w celu zapewnienia ciągłości biznesowej i przyspieszenia odzyskiwania danych po awarii.

Dlaczego warto używać strumieni w płatkach śniegu?

Strumień płatka śniegu lub strumień tabeli to obiekt, który śledzi zmiany DML w źródle obiektu. Wykorzystuje metadane związane ze zmianami, aby umożliwić podjęcie działań dotyczących zmodyfikowanych informacji. Strumień może zapewnić niewielką liczbę zmian przy użyciu przesunięcia wynikającego z jego bieżącej lokalizacji względem najnowszej edycji tabeli. Jeśli strumień można przeszukiwać, będzie dostarczał dane historyczne w kształcie i nazwach oryginalnego obiektu, wraz z innymi kolumnami, które zawierają więcej szczegółów na temat rodzaju zmian.

W ramach Snowflake strumienie pomagają w przechwytywaniu zmian danych w tabeli źródłowej i samej tabeli źródłowej. Tworzenie strumienia w Snowflake jest niedrogie, ponieważ dane nie są przechowywane w obiektach strumienia.

Dolna linia

Podsumowując, Snowflake Change Data Capture (CDC) to rewolucyjna technologia pozwalająca na integrację danych w czasie rzeczywistym i ich analizę. Dzięki swoim zaletom, funkcjom i rzeczywistym scenariuszom aplikacji Snowflake CDC oferuje firmom natychmiastowy dostęp do informacji, prostsze procesy, lepszą jakość danych i skalowalność.

Z pomocą Snowflake CDC organizacje mogą podejmować decyzje na podstawie danych, ulepszać raportowanie operacyjne i tworzyć analizy biznesowe. Użyj Snowflake CDC, aby napędzać swoją firmę do większej efektywności i sukcesu w oparciu o dane.