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Datastream for Change Data Capture (CDC)

3,850 字 · 約 20 分鐘閱讀 ·

深入探討 GCP Professional Data Engineer 關於 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的學習筆記與架構指南。

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Datastream for Change Data Capture (CDC) 簡介

在現代數據生態系統中，實時從營運數據庫同步數據到分析倉庫是一項關鍵需求。Datastream for Change Data Capture (CDC) 是 Google Cloud 針對此一需求提供的首選 Serverless 解決方案。Datastream for Change Data Capture (CDC) 允許您捕捉來自 Oracle、MySQL 和 PostgreSQL 等源數據庫的每一次插入 (Insert)、更新 (Update) 和刪除 (Delete)，並將它們直接串流到 BigQuery 或 Cloud Storage。當我們討論 Datastream for Change Data Capture (CDC) 時，我們是在看一個專為高吞吐量、低延遲以及對源數據庫影響最小化而設計的系統。對於任何 Professional Data Engineer 而言，理解 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的架構和部署對於構建現代數據湖和倉庫至關重要。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的魅力在於其 Serverless 且易於使用的特性。您無需管理 VM、在數據庫伺服器上安裝代理程式（在大多數情況下），也不必擔心縮放問題。Datastream for Change Data Capture (CDC) 會自動處理縮放，確保即使在源端交易高峰期，您的數據管道也能保持健康。在整份指南中，我們將探討 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的運作方式、它提供的各種連線選項，以及它如何與 BigQuery 整合以提供無縫的「一鍵式」CDC 體驗。我們還將深入研究 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的技術細節，例如 Schema 演進、回填 (Backfills) 和監控。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 不僅僅是一個數據搬運工；它是營運世界與分析世界之間的橋樑。透過使用 Datastream for Change Data Capture (CDC)，企業可以擺脫傳統的夜間批次作業，轉而擁抱實時分析。這能實現更快的決策制定、更準確的儀表板以及反應更敏捷的業務。隨著我們深入瞭解 Datastream for Change Data Capture (CDC)，我們將看到它如何解決 CDC 的常見痛點，例如管理二進位日誌 (Binary Logs)、處理連線失敗以及確保不同系統間的數據一致性。

白話文解釋

類比 1：監視攝影機與 Datastream for Change Data Capture (CDC)

想像您的源數據庫是一個繁忙的店面。每當有顧客走進來（插入）、買東西（更新）或離開（刪除），都是一個重大事件。Datastream for Change Data Capture (CDC) 就像一套對準商店帳簿的高清監視攝影機系統。它不會干擾顧客或店主；它只是記錄發生的每一次變動。這些記錄隨後會實時串流到中央辦公室 (BigQuery)，經理在那裡可以準確看到店內發生的事情，而不必親自前往。如果商店變得更繁忙，監視系統 (Datastream for Change Data Capture (CDC)) 只會繼續記錄，從不遺漏任何細節。

類比 2：新聞記者與 Datastream for Change Data Capture (CDC)

將 Datastream for Change Data Capture (CDC) 想像成駐紮在法院的專職新聞記者。法院的案卷就是源數據庫。每當有新案件提交或達成裁決，記者 (Datastream for Change Data Capture (CDC)) 就會立即打電話給新聞台 (BigQuery) 提供更新。記者不會改變法律或干擾法官；他們只是觀察並報導。新聞台隨後可以更新電視螢幕上的「即時新聞」跑馬燈供所有人查看。如果沒有記者 (Datastream for Change Data Capture (CDC))，大眾就必須等待明天的報紙（批次作業）才能了解昨天發生的事情。

類比 3：鏡子與 Datastream for Change Data Capture (CDC)

另一種視覺化 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的方式是將其想像成一面神奇的鏡子。您在一個房間（源數據庫）中有一個物體，並且您希望在另一個房間 (BigQuery) 中有一個完全相同的反射。每當您移動物體、改變其顏色或添加一個零件時，鏡子 (Datastream for Change Data Capture (CDC)) 就會立即更新另一個房間中的反射。如果您在第一個房間添加一個新物體，鏡子也會開始反射它。這種持續、忠實的反射就是 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的本質——確保您的分析副本始終以不到一秒的延遲與您的營運現況相匹配。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的核心概念

要精通 Datastream for Change Data Capture (CDC)，您必須了解其核心構建組塊。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的 Stream 與 Connection Profile

在 Datastream for Change Data Capture (CDC) 中，Stream 是定義端到端數據管道的主要資源。它指定了來源、目的地以及要包含哪些表或 Schema。Connection Profile 是一個可重複使用的配置，用於儲存來源（如 Oracle DB）或目的地（如 GCS bucket）的憑證和網路設定。在 Datastream for Change Data Capture (CDC) 中，您只需建立一次 Profile，即可在多個 Stream 中使用。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的源數據庫

Datastream for Change Data Capture (CDC) 支援多種來源，包括：

  • Oracle： 使用 LogMiner 讀取 Redo Logs。
  • MySQL： 使用二進位日誌 (binlog)。
  • PostgreSQL： 使用邏輯複製 (Logical Replication) 和複製槽 (Replication Slots)。
  • AlloyDB： 用於高性能 CDC 的原生整合。 每個來源都有特定的配置要求，您必須遵循這些要求才能讓 Datastream for Change Data Capture (CDC) 正常運作。

Binlog 是一組文件，包含有關對 MySQL 伺服器實例所做數據修改的信息。Datastream for Change Data Capture (CDC) 讀取這些文件以捕捉變動。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的目的地

Datastream for Change Data Capture (CDC) 目前支援兩個主要目的地：

  1. BigQuery： 變動會直接串流到 BigQuery 表中。Datastream for Change Data Capture (CDC) 會自動處理這些表的建立和更新。
  2. Cloud Storage： 變動會以文件（Avro 或 JSON）形式寫入 GCS bucket。這通常被用作在使用 Dataflow 或 Spark 進一步處理之前的著陸區。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的回填 (Backfill) 與 CDC

當您在 Datastream for Change Data Capture (CDC) 中啟動一個新的 Stream 時，您通常希望先複製現有數據。這被稱為回填 (Backfill)。回填完成後，Datastream for Change Data Capture (CDC) 會自動切換到 CDC 模式，僅捕捉新變動。這可確保您的目的地從完整副本開始並保持最新狀態。

深入探討 Datastream for Change Data Capture (CDC) 架構

讓我們探索 Datastream for Change Data Capture (CDC) 如何運作的更多技術層面。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的 Serverless 可擴展性

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的關鍵賣點之一是其 Serverless 特性。在後台，Google 管理著一組資源池，這些資源會根據源數據庫的變動量自動擴展或縮減。您不必指定「實例大小」或「CPU 數量」。Datastream for Change Data Capture (CDC) 就能運作，在不增加營運開銷的情況下確保高可用性和效能。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的連線選項

由於您的源數據庫通常位於防火牆之後，Datastream for Change Data Capture (CDC) 提供了多種安全的連線方法：

  • IP 白名單 (IP Whitelisting)： 最簡單的方法，您允許 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的公共 IP 存取您的數據庫。
  • 正向 SSH 隧道 (Forward SSH Tunnel)： Datastream for Change Data Capture (CDC) 連線到中間堡壘主機 (Bastion Host) 以到達數據庫。
  • VPC Peering： 對於已在 Google Cloud 中或透過 Interconnect/VPN 連線的數據庫，這是效能最好的方法。
  • 反向代理 (Reverse Proxy)： 適用於無法進行標準對等互連的複雜網路情境。

對於生產環境的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 工作負載，建議使用 VPC Peering 或 VPN/Interconnect 以獲得最佳安全性和最低延遲。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的 Schema 演進

如果您在 MySQL 表中添加一欄會發生什麼事？Datastream for Change Data Capture (CDC) 旨在優雅地處理這種情況。對於 BigQuery 目的地，Datastream for Change Data Capture (CDC) 會自動更新目標表 Schema 以包含新欄位。對於 GCS 目的地，文件將直接開始包含新數據。這種穩健性對於在動態環境中維護長期運行的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 管道至關重要。

請先在非正式環境的 stream 測試 schema 遷移。Schema drift 雖然是自動處理，但並非即時生效；以 column rename 為例，會出現一段時間的暫時不一致——對於跨越變更時間點的 row，BigQuery 表中會同時看到舊欄與新欄都有值。 https://cloud.google.com/datastream/docs/schema-changes

BigQuery CDC (基於日誌) 攝取

這是 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的一項重大突破。Datastream for Change Data Capture (CDC) 不再運行複雜的 Merge 作業將變動套用到 BigQuery，而是使用 BigQuery 的原生 CDC 功能。它將 "Upsert" 日誌寫入表中，BigQuery 的儲存引擎在後台處理這些日誌的合併。與 Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的傳統合併方法相比，這可以實現更低的延遲和更低的成本。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 與 BigQuery 之間的整合是「Zero-ETL」的，這意味著您無需編寫任何代碼即可移動和同步數據。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的數據映射與轉換

雖然 Datastream for Change Data Capture (CDC) 主要是一個「移動」工具，但它確實提供了一些基本的數據映射。您可以選擇要包含或排除哪些 Schema 和表。您還可以將源數據類型映射到目的地數據類型（例如，Oracle 的 NUMBER 如何變成 BigQuery 的 NUMERIC）。對於更複雜的轉換，您通常會使用 Datastream for Change Data Capture (CDC) 將數據著陸在 GCS 中，然後使用 Dataflow。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的使用案例

Datastream for Change Data Capture (CDC) 是一款用途廣泛的工具，具有許多應用場景。

實時分析與儀表板

這是 Datastream for Change Data Capture (CDC) 最常見的使用案例。透過將營運數據串流到 BigQuery，您可以構建 Looker 儀表板，顯示最新的銷售、庫存或使用者活動。Datastream for Change Data Capture (CDC) 消除了困擾傳統 BI 系統的「數據滯後」問題。

數據庫遷移與同步

如果您正從地端 Oracle DB 遷移到 Cloud SQL 或 Spanner，Datastream for Change Data Capture (CDC) 可以幫助在轉換期間保持兩個數據庫同步。雖然 Datastream for Change Data Capture (CDC) 本身不是一個完整的「Database Migration Service」（這是一個單獨的產品，實際上在底層使用了 Datastream），但它是驅動這些遷移的引擎。

構建事件驅動架構 (Event-Driven Architectures)

透過將 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的變動串流到 Cloud Storage，您可以觸發 Cloud Functions 或 Dataflow 作業以對特定的數據庫事件做出反應。例如，當您的 MySQL DB 中插入一筆新的「訂單」時，Datastream for Change Data Capture (CDC) 會在 GCS 中放置一個文件，這會觸發一個函數發送確認電子郵件。

數據湖補給 (Data Lake Hydration)

Datastream for Change Data Capture (CDC) 非常適合讓您的數據湖（位於 GCS 中）與您的營運系統保持同步。這些原始數據隨後可被數據科學家用作機器學習，或被數據工程師用來構建精煉的數據產品。

使用 Datastream for Change Data Capture (CDC) 從關聯式數據庫進行低延遲 BigQuery 攝取。

Datastream 是 log-based CDC，橫跨四個來源家族——Oracle（透過 LogMiner 讀 redo log，支援 11g–21c）、MySQL（binlog，需設定 binlog_format=ROW，支援 5.6–8.4）、PostgreSQL（logical replication，需 wal_level=logical 加上 replication slot）、SQL Server（內建 CDC change tables，支援 2012–2022，Express 版本不支援），最終只落地到兩種 destination：BigQuery（透過 max_staleness 託管 upsert，預設 15 分鐘）或 Cloud Storage（Avro 或 JSON 檔案）。Private connectivity 走 VPC peering，需要從你的 VPC 切出一個 /29 CIDR；BigQuery destination 的單一 stream 持續吞吐量落在數百 MB/s 區間。https://cloud.google.com/datastream/docs/sources

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的監控與營運

維護健康的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 串流需要主動監控。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的串流狀態與健康狀況

Datastream for Change Data Capture (CDC) 提供了明確的串流健康指標。Stream 狀態可以是 RUNNING、STARTING、PAUSED 或 FAILED。如果 Stream 失敗，Datastream for Change Data Capture (CDC) 通常會提供詳細的錯誤訊息說明原因（例如：「連線遺失」或「權限不足」）。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的延遲指標

系統延遲 (System Latency) 指標告訴您從變動發生在源端到它在目的地可用之間的延遲。在健康的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 設定中，這應該以秒為單位。如果延遲激增，可能表示源數據庫的日誌生成出現瓶頸或網路問題。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 中的吞吐量與數據量

監控您的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 串流處理的總位元組數 (Total Bytes) 和總物件數 (Total Objects)。這有助於您了解系統負載並估算成本。吞吐量突然下降可能意味著您的源數據庫處於閒置狀態，或 Datastream for Change Data Capture (CDC) 讀取器出現問題。

不要忽略 Connection Profile 錯誤。如果源數據庫的憑證過期，所有使用該 Profile 的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 串流都將失敗。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的安全性與法規遵循

在數據流經 Datastream for Change Data Capture (CDC) 時保護它是至關重要的。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的 IAM 角色

對 Datastream for Change Data Capture (CDC) 使用的服務帳號授予最小權限。您需要 datastream.admin 或 datastream.editor 來管理 Stream，且服務帳號還需要在源數據庫上擁有特定權限（例如：Oracle 的 V$LOGMNR_CONTENTS 上的 SELECT 權限）。

傳輸中與靜態數據加密

Datastream for Change Data Capture (CDC) 使用 TLS 加密傳輸中的所有數據。對於靜態數據（在 Datastream 的內部緩衝區內），它使用 Google 管理的加密。當數據到達 GCS 或 BigQuery 時，它遵循這些服務的加密設定（包括 CMEK 支援）。

數據遮掩 (Redaction) 與 PII 處理

雖然 Datastream for Change Data Capture (CDC) 本身不提供「遮蔽」功能，但您可以選擇不將特定的敏感表或欄位包含在串流中。如果您必須攝取 PII，最佳做法是透過 Datastream for Change Data Capture (CDC) 將其著陸在 GCS 中，然後使用帶有敏感數據保護 (DLP) 的 Dataflow 作業在數據到達 BigQuery 之前對其進行去識別化。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 的技術最佳做法

  1. 優化源數據庫日誌： 確保您的源數據庫（如 MySQL 或 Oracle）有足夠的日誌保留時間。如果 Datastream for Change Data Capture (CDC) 離線太久且它所需的日誌已被刪除，您將不得不透過完整回填重新啟動串流。
  2. 監控連線能力： 為連線失敗設置告警。Datastream for Change Data Capture (CDC) 的效能取決於其與源端的連線。
  3. 使用 BigQuery 目的地： 盡可能使用直接的 BigQuery 目的地，以獲得最簡單的「Zero-ETL」體驗。
  4. 測試回填 (Backfills)： 大型回填會對源數據庫造成重大負載。如果可能，請安排在離峰時段進行。

現代 CDC 與 Datastream for Change Data Capture (CDC) 及 Vertex AI

在生成式 AI 時代，Datastream for Change Data Capture (CDC) 比以往任何時候都更加重要。您可以使用 Datastream for Change Data Capture (CDC) 將營運客戶數據串流到 BigQuery，然後使用 Vertex AI 分析該數據進行情緒分析、流失預測，或驅動 RAG (檢索增強生成) 系統。透過 Datastream for Change Data Capture (CDC) 在 BigQuery 中擁有最新數據，可確保您的 AI 模型使用最新資訊。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 與其他工具的比較

  • Database Migration Service (DMS)： DMS 用於數據庫的一次性或持續遷移（例如：MySQL 到 Cloud SQL）。它實際上在底層使用了 Datastream for Change Data Capture (CDC)，但提供了一個更「專注於遷移」的 UI 和工作流。
  • Dataflow CDC： 您可以使用 Dataflow 和 Debezium 構建自定義的 CDC 管道。這提供了更多靈活性（例如：在移動過程中進行複雜轉換），但管理起來比 Serverless 的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 複雜得多。
  • BigQuery Data Transfer Service (DTS)： DTS 用於從 SaaS 應用程式（如 Google Ads）或其他雲端（如 S3）批次加載數據。它並非設計用於像 Datastream for Change Data Capture (CDC) 這樣的實時數據庫 CDC。

關於 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的常見問題 (FAQs)

Q1: Datastream for Change Data Capture (CDC) 是否支援 SQL Server？

A1: 截至目前，Datastream for Change Data Capture (CDC) 主要支援 Oracle、MySQL 和 PostgreSQL。對 SQL Server 等其他數據庫的支援是常見需求，未來可能會添加。對於 SQL Server，您目前可能會使用帶有 Debezium 的 Dataflow。

Q2: Datastream for Change Data Capture (CDC) 的費用是多少？

A2: Datastream for Change Data Capture (CDC) 的定價基於處理的數據量（每 GB）。回填數據與 CDC 數據的費率不同。您還需要單獨支付目的地儲存（GCS 或 BigQuery）的費用。

Q3: 我可以在 Datastream for Change Data Capture (CDC) 串流過程中轉換數據嗎？

A3: Datastream for Change Data Capture (CDC) 本身僅支援非常基本的映射和欄位選擇。對於複雜的轉換（例如：聯接表或清洗數據），您應該先將數據著陸在 GCS 或 BigQuery 中，然後使用 Dataflow 或 BigQuery SQL 進行轉換。

Q4: Datastream for Change Data Capture (CDC) 的預期最大延遲是多少？

A4: 雖然延遲取決於網路速度和源數據庫負載，但 Datastream for Change Data Capture (CDC) 旨在實現亞秒級到低秒級的延遲。在大多數配置良好的環境中，您會在不到 10 秒的時間內看到變動反映在 BigQuery 中。

Q5: Datastream for Change Data Capture (CDC) 是否需要在我的數據庫伺服器上安裝代理程式？

A5: 不需要！這是 Datastream for Change Data Capture (CDC) 最好的特性之一。它以標準客戶端身份連線到您的數據庫，並使用原生數據庫協定讀取日誌（如 binlog 或 redo logs）。不需要安裝侵入式的代理程式。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 考試技巧

  • 情境： 您需要將地端 Oracle DB 同步到 BigQuery，要求延遲最小且無需管理 VM。答案： Datastream for Change Data Capture (CDC)。
  • 情境： 您需要捕捉 MySQL 的變動並觸發一個函數。答案： 使用 Datastream for Change Data Capture (CDC) 將數據著陸在 GCS，然後使用 GCS 觸發器觸發函數。
  • 情境： 您想要從 PostgreSQL 到 BigQuery 的「Zero-ETL」攝取。答案： 帶有 BigQuery 目的地的 Datastream for Change Data Capture (CDC)。
  • 情境： 您的 Datastream for Change Data Capture (CDC) 串流進度落後。答案： 檢查源數據庫的日誌生成速率以及源端與 GCP 之間的網路頻寬。
  • 情境： 您需要將數據庫遷移到 Cloud SQL。答案： 使用 Database Migration Service（其內部使用 Datastream for Change Data Capture (CDC)）。

Datastream for Change Data Capture (CDC) 總結

Datastream for Change Data Capture (CDC) 代表了在使數據同步變得簡單、可擴展且 Serverless 方面的重大飛躍。它能以亞秒級延遲彌合營運數據庫與分析工具之間差距的能力，對許多企業而言是革命性的。透過自動化 CDC 的複雜性——例如日誌讀取、Schema 演進和回填——Datastream for Change Data Capture (CDC) 讓數據工程師能夠專注於最重要的事情：從數據中獲取價值。無論您是在構建實時儀表板、補給數據湖還是事件驅動系統，Datastream for Change Data Capture (CDC) 都是 Google Cloud 數據堆疊的核心組件。當您準備 Professional Data Engineer 考試時，請記住 Datastream for Change Data Capture (CDC) 的「Zero-ETL」理念及其與 BigQuery 的無縫整合。精通 Datastream for Change Data Capture (CDC) 不僅是為了通過測試；更是為了能夠構建現代企業所需的響應迅速、數據驅動的系統。

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