它是如何工作的？ cdc是什么意思?( 二 )

容易出错，并可能导致数据出现一致性问题。

表的差异与增量这种CDC方法使用诸如：表增量(table delta)之类的实用程序，或tablediff ，去比较两个表中的数据，以发现不匹配的行。据此，您可以使用其他的脚本，将源表的差异同步到目标表上。
虽然该方法在管理已删除行的方面，比时间戳CDC的效果更好，但是它在发现差异时，所需要的CPU资源较为显著。而且此类开销会随着数据数量的增加，而呈线性增加。此外，针对源数据库或生产环境的分析查询，也可能会降低应用本身的性能。对此，您可以定期将数据库导出至暂存环境中进行比较。不过，随着数据量的增加，此类传输的成本也会呈指数级增长。
表差异的另一个问题是，它无法捕获数据的临时性变更。例如，假设有人更新了某个字段，但随后又将其变更回了原始值。那么，如果您只是运行一个简单比较的话，将无法捕获到这个变更事件。而由于diff方法本身存在着延迟，因此也无法实时执行。
优点：

可使用各种原生的SQL脚本，来获取变更数据的准确视图。

缺点：

由于此方法会用到数据源的三个副本：原始数据、先前快照和当前快照，因此整体存储需求会有所增加。
在那些具有繁重事务负载的应用程序中，无法得到很好的扩展。

注意：表差异和时间戳CDC方法，都不适用于真实的生产环境。因此对于大型数据集，我建议您使用如下两种CDC方法。其实，基于触发器和事务日志的变更数据跟踪方法，只是出于相同目的的两种不同的服务方式。
基于触发器的CDC

文章插图

我们需要为参与数据复制的每个表，创建三个触发器，当数据记录发生如下特定事件时，则会触发相应的操作：

将新的记录插入数据表时，触发的是INSERT触发器。
数据记录发生变更时，触发的是UPDATE触发器。
数据记录被删除时，触发的是DELETE触发器。

“事件历史”的影子表被存储在数据库本身，并由各种状态改变事件的序列所组成。
每当对象的状态发生变化时，新的事件都会被附加到该序列中。据此，有关变更记录的信息，也会被转移到“事件历史”的影子表中。
最后，根据历史表中的各个事件，变更会被传输到目标数据库中。

下面展示了一个简单的历史表：

文章插图

由于源数据库中的每个表都需要一个触发器，因此在有变更发生时，在操作表上运行触发器的开销也会随之增加。不过，由于基于触发器的CDC是工作在SQL级别上的，因此许多用户会趋向于使用该方法。
优点：

非常可靠且详尽。
影子表可以提供所有事务的不可变详细日志。

缺点：

每次插入、更新或删除数据行时，都需要对数据库进行多次写入，此举降低了数据库的性能。
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