CDC(变更数据捕获)在数据移动中的作用是什么?

CDC(变更数据捕获)在数据移动中的作用是什么?

“变更数据捕获 (CDC) 是一种用于识别和捕捉数据库中数据变更的技术,以便将这些变更迁移或同步到另一个系统。CDC 在数据移动中的主要角色是确保源数据库中的任何更新、删除或插入都能准确反映在目标系统中,无论该系统是另一个数据库、数据仓库还是数据湖。通过实时或近实时地跟踪这些变更,CDC 有助于最小化源系统和目标系统之间的数据延迟,并确保数据在不同环境中的一致性。

CDC 的一个主要优点是它允许高效的数据移动,无需在每次更新时进行完整的数据提取和传输。例如,考虑一个在线零售应用程序,它将交易数据存储在关系数据库中。当客户进行购买时,系统会更新多个表以反映新订单。使用 CDC,只会捕获与该购买相关的变更——即订单表中的新记录及任何库存更新——并将其发送到商业分析平台。这意味着通过网络传输的数据量更少,降低了源系统和目标系统的负载,从而提高了性能。

此外,CDC 支持多种用例,如数据复制、实时分析和数据集成过程。例如,在一个组织维护单独的分析数据库以进行报告的场景中,可以使用 CDC 稳定地将该数据库与操作数据库保持同步。通过捕获发生的特定变更,而不是定期刷新整个数据集,组织能够及时从数据中获取洞察,同时保持操作效率。总体而言,CDC 在现代数据架构中实现有效和响应快速的数据移动方面发挥了关键作用。”

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
在大语言模型(LLMs)中,护栏和过滤器之间有什么区别?
实施LLM护栏以防止有毒输出通常涉及使用过滤技术,强化学习和微调的组合。一种方法是通过使用标记有有毒,令人反感或有害内容的数据集来训练具有毒性检测的特定重点的模型。然后可以使用该数据集来调整模型的权重,并最小化生成类似输出的可能性。微调可能
Read Now
多模态AI模型如何处理噪声数据?
“多模态人工智能通过将音频输入与其他类型的数据(如视觉线索或文本)相结合来提高语音识别能力。这种方法使系统能够更好地理解上下文,并提高整体准确性。例如,当语音识别模型处理某人说话的视频时,它可以分析嘴唇运动和面部表情,同时还考虑音频。这有助
Read Now
远程人脸识别是如何工作的?
多模态矢量数据库存储和索引来自多个模态 (例如文本、图像和音频) 的嵌入,从而实现跨不同数据类型的高效相似性搜索。与为单模态嵌入设计的传统矢量数据库不同,多模态矢量数据库针对需要跨模态检索的用例进行了优化。 例如,用户可以通过输入诸如 “
Read Now