雖然該方法在管理已刪除行的方面 ， 比時間戳CDC的效果更好 ， 但是它在發(fā)現(xiàn)差異時 ， 所需要的CPU資源較為顯著 。而且此類開銷會隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加 ， 而呈線性增加 。此外 ， 針對源數(shù)據(jù)庫或生產(chǎn)環(huán)境的分析查詢 ， 也可能會降低應(yīng)用本身的性能 。對此 ， 您可以定期將數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出至?xí)捍姝h(huán)境中進行比較 。不過 ， 隨著數(shù)據(jù)量的增加 ， 此類傳輸?shù)某杀疽矔手笖?shù)級增長 。
表差異的另一個問題是 ， 它無法捕獲數(shù)據(jù)的臨時性變更 。例如 ， 假設(shè)有人更新了某個字段 ， 但隨后又將其變更回了原始值 。那么 ， 如果您只是運行一個簡單比較的話 ， 將無法捕獲到這個變更事件 。而由于diff方法本身存在著延遲 ， 因此也無法實時執(zhí)行 。
優(yōu)點：
- 可使用各種原生的SQL腳本 ， 來獲取變更數(shù)據(jù)的準確視圖 。
- 由于此方法會用到數(shù)據(jù)源的三個副本：原始數(shù)據(jù)、先前快照和當前快照 ， 因此整體存儲需求會有所增加 。
- 在那些具有繁重事務(wù)負載的應(yīng)用程序中 ， 無法得到很好的擴展 。
基于觸發(fā)器的CDC
文章插圖
- 我們需要為參與數(shù)據(jù)復(fù)制的每個表 ， 創(chuàng)建三個觸發(fā)器 ， 當數(shù)據(jù)記錄發(fā)生如下特定事件時 ， 則會觸發(fā)相應(yīng)的操作：
- 將新的記錄插入數(shù)據(jù)表時 ， 觸發(fā)的是INSERT觸發(fā)器 。
- 數(shù)據(jù)記錄發(fā)生變更時 ， 觸發(fā)的是UPDATE觸發(fā)器 。
- 數(shù)據(jù)記錄被刪除時 ， 觸發(fā)的是DELETE觸發(fā)器 。
- “事件歷史”的影子表被存儲在數(shù)據(jù)庫本身 ， 并由各種狀態(tài)改變事件的序列所組成 。
- 每當對象的狀態(tài)發(fā)生變化時 ， 新的事件都會被附加到該序列中 。據(jù)此 ， 有關(guān)變更記錄的信息 ， 也會被轉(zhuǎn)移到“事件歷史”的影子表中 。
- 最后 ， 根據(jù)歷史表中的各個事件 ， 變更會被傳輸?shù)侥繕藬?shù)據(jù)庫中 。
文章插圖
由于源數(shù)據(jù)庫中的每個表都需要一個觸發(fā)器 ， 因此在有變更發(fā)生時 ， 在操作表上運行觸發(fā)器的開銷也會隨之增加 。不過 ， 由于基于觸發(fā)器的CDC是工作在SQL級別上的 ， 因此許多用戶會趨向于使用該方法 。
優(yōu)點：
- 非?？煽壳以敱M 。
- 影子表可以提供所有事務(wù)的不可變詳細日志 。
- 每次插入、更新或刪除數(shù)據(jù)行時 ， 都需要對數(shù)據(jù)庫進行多次寫入 ， 此舉降低了數(shù)據(jù)庫的性能 。
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