# Change Data Capture（CDC）でデータ変更を検知する方法

## 目次
1. 概要
2. CDCの基本概念
3. CDCの種類
   - ログベースのCDC
   - トリガーベースのCDC
   - タイムスタンプベースのCDC
4. CDCのメリットとデメリット
5. 主なCDCツールと使用方法
   - Debezium
   - AWS DMS
   - Oracle GoldenGate
6. CDCの実装例
   - MySQLでのCDC実装
   - PostgreSQLでのCDC実装
7. CDCとデータストリーミングプラットフォームの統合
8. まとめ

## 1. 概要

Change Data Capture（CDC）は、データベース管理の一環として、ソースシステムのデータの変更をリアルタイムで検知して記録する技術です。通常、データの挿入、更新、削除のイベントを追跡し、データレイクやデータウェアハウスに変化を反映させるために活用されます。

## 2. CDCの基本概念

CDCは、システム内のデータ変更を検知することで、データ同期を効率的に行うことができます。これにより、ETLプロセスがシンプルになり、リアルタイムアナリティクスをサポートします。

## 3. CDCの種類

### 3.1 ログベースのCDC

ログベースのCDCでは、データベースのトランザクションログを監視してデータ変更を検知します。この方法はパフォーマンスへの影響が少なく、完全な変更履歴を取得できるため、広く利用されています。

### 3.2 トリガーベースのCDC

トリガーベースのCDCは、データベースのトリガーを利用してデータ変更を検知する方法です。システムリソースを消費する可能性があるが、特定のビジネスロジックに基づいてデータを処理するのに適しています。

### 3.3 タイムスタンプベースのCDC

タイムスタンプベースのCDCは、データにタイムスタンプを追加し、そのタイムスタンプを用いて変更を特定する方法です。比較的シンプルですが、多くの場合、アプリケーションコードの改修を伴います。

## 4. CDCのメリットとデメリット

### メリット
- リアルタイムでデータ変更を取得可能
- データ整合性の向上
- 効率的なデータ同期

### デメリット
- システムリソース消費の可能性
- 設定が複雑である場合が多い

## 5. 主なCDCツールと使用方法

### 5.1 Debezium

Debeziumは、Apache KafkaをベースにしたオープンソースのCDCツールであり、広く使われているデータベースで容易に実装が可能です。

### 5.2 AWS DMS

AWS Database Migration Service（DMS）は、データベースの移行プロセスを簡素化し、継続的なデータ変更をキャプチャします。

### 5.3 Oracle GoldenGate

Oracle GoldenGateは、Oracleの専用CDCソリューションで、大規模なデータ統合とリアルタイムのデータ処理を可能にします。

## 6. CDCの実装例

### 6.1 MySQLでのCDC実装

MySQLでCDCを設定するには、バイナリログを有効にする必要があります。以下のように設定します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6.2 PostgreSQLでのCDC実装

PostgreSQLでは、ウォール書き込みログ（WAL）を活用したCDCが可能です。

## 7. CDCとデータストリーミングプラットフォームの統合

CDCは、Apache KafkaやAmazon Kinesisなどのデータストリーミングプラットフォームと連携することで、リアルタイムでのデータ処理が可能です。これにより、迅速なデータ分析やアプリケーションの高パフォーマンスを実現します。

## 8. まとめ

Change Data Capture（CDC）は、現代のデータ駆動型ビジネス環境で不可欠な技術です。CDCの適切な活用により、リアルタイムでのデータ処理や高度な分析を実現し、データ同期の効率化を図ることができます。グラフやチャートを用いてデータの変化を視覚化しながら、企業はシステムパフォーマンスを向上させることが可能です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# Change Data Capture（CDC）でデータ変更を検知する方法

## 目次
1. 概要
2. CDCの基本概念
3. CDCの種類
   - ログベースのCDC
   - トリガーベースのCDC
   - タイムスタンプベースのCDC
4. CDCのメリットとデメリット
5. 主なCDCツールと使用方法
   - Debezium
   - AWS DMS
   - Oracle GoldenGate
6. CDCの実装例
   - MySQLでのCDC実装
   - PostgreSQLでのCDC実装
7. CDCとデータストリーミングプラットフォームの統合
8. まとめ

## 1. 概要

Change Data Capture（CDC）は、データベース管理の一環として、ソースシステムのデータの変更をリアルタイムで検知して記録する技術です。通常、データの挿入、更新、削除のイベントを追跡し、データレイクやデータウェアハウスに変化を反映させるために活用されます。

## 2. CDCの基本概念

CDCは、システム内のデータ変更を検知することで、データ同期を効率的に行うことができます。これにより、ETLプロセスがシンプルになり、リアルタイムアナリティクスをサポートします。

## 3. CDCの種類

### 3.1 ログベースのCDC

ログベースのCDCでは、データベースのトランザクションログを監視してデータ変更を検知します。この方法はパフォーマンスへの影響が少なく、完全な変更履歴を取得できるため、広く利用されています。

### 3.2 トリガーベースのCDC

トリガーベースのCDCは、データベースのトリガーを利用してデータ変更を検知する方法です。システムリソースを消費する可能性があるが、特定のビジネスロジックに基づいてデータを処理するのに適しています。

### 3.3 タイムスタンプベースのCDC

タイムスタンプベースのCDCは、データにタイムスタンプを追加し、そのタイムスタンプを用いて変更を特定する方法です。比較的シンプルですが、多くの場合、アプリケーションコードの改修を伴います。

## 4. CDCのメリットとデメリット

### メリット
- リアルタイムでデータ変更を取得可能
- データ整合性の向上
- 効率的なデータ同期

### デメリット
- システムリソース消費の可能性
- 設定が複雑である場合が多い

## 5. 主なCDCツールと使用方法

### 5.1 Debezium

Debeziumは、Apache KafkaをベースにしたオープンソースのCDCツールであり、広く使われているデータベースで容易に実装が可能です。

### 5.2 AWS DMS

AWS Database Migration Service（DMS）は、データベースの移行プロセスを簡素化し、継続的なデータ変更をキャプチャします。

### 5.3 Oracle GoldenGate

Oracle GoldenGateは、Oracleの専用CDCソリューションで、大規模なデータ統合とリアルタイムのデータ処理を可能にします。

## 6. CDCの実装例

### 6.1 MySQLでのCDC実装

MySQLでCDCを設定するには、バイナリログを有効にする必要があります。以下のように設定します。

```sql
-- MySQLでのバイナリログの有効化
SET GLOBAL binlog_format = 'ROW';
```

### 6.2 PostgreSQLでのCDC実装

PostgreSQLでは、ウォール書き込みログ（WAL）を活用したCDCが可能です。

## 7. CDCとデータストリーミングプラットフォームの統合

CDCは、Apache KafkaやAmazon Kinesisなどのデータストリーミングプラットフォームと連携することで、リアルタイムでのデータ処理が可能です。これにより、迅速なデータ分析やアプリケーションの高パフォーマンスを実現します。

## 8. まとめ

Change Data Capture（CDC）は、現代のデータ駆動型ビジネス環境で不可欠な技術です。CDCの適切な活用により、リアルタイムでのデータ処理や高度な分析を実現し、データ同期の効率化を図ることができます。グラフやチャートを用いてデータの変化を視覚化しながら、企業はシステムパフォーマンスを向上させることが可能です。 

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