第1章 Debezium の概要
Debezium は、データベースの変更をキャプチャーする分散サービスのセットです。アプリケーションはこれらの変更を利用し、応答できます。Debezium は、各データベーステーブルの行レベルの変更を 1 つずつ変更イベントレコードにキャプチャーし、これらのレコードを Kafka トピックにストリーミングします。これらのストリームはアプリケーションによって読み取られ、変更イベントレコードは生成された順に提供されます。
詳細は、以下を参照してください。
1.1. Debezium の機能
Debezium は、Apache Kafka Connect のソースコネクターのセットです。各コネクターは、CDC (Change Data Capture) のデータベースの機能を使用して、異なるデータベースから変更を取り込みます。ログベースの CDC は、ポーリングや二重書き込みなどのその他の方法とは異なり、Debezium によって実装されます。
- すべてのデータ変更がキャプチャーされたことを確認します。
- 頻度の高いポーリングに必要な CPU 使用率の増加を防ぎながら、非常に低遅延な変更イベントを生成します。たとえば、MySQL または PostgreSQL の場合、遅延はミリ秒の範囲内になります。
- "Last Updated" (最終更新日時) の列など、データモデルへの変更は必要ありません。
- 削除をキャプチャー できます。
- データベースの機能や設定に応じて、トランザクション ID や原因となるクエリーなどの古いレコードの状態や追加のメタデータをキャプチャーできます。
詳細は、ブログの記事 Five Advantages of Log-Based Change Data Capture を参照してください。
Debezium コネクターは、さまざまな関連機能やオプションでデータの変更をキャプチャーします。
- スナップショット: コネクターが起動し、すべてのログが存在していない場合は、任意でデータベースの現在の状態の初期スナップショットを取得できます。通常、これは、データベースが一定期間稼働していて、トランザクションのリカバリーやレプリケーションに不要となったトランザクションログを破棄してしまった場合に該当します。スナップショットの実行モードは複数あります。これには、コネクターのランタイム時にトリガーされる可能性がある 増分 スナップショットのサポートが含まれます。詳細は、使用しているコネクターのドキュメントを参照してください。
- フィルター: キャプチャーされたスキーマ、テーブル、およびコラムは include または exclude リストフィルターで設定できます。
- マスク:たとえば、機密データが含まれている場合など、特定の列からの値はマスクできます。
- 監視: ほとんどのコネクターは JMX を使用して監視できます。
- メッセージルーティング、フィルタリング、イベントフラット化などに、SMT(すぐに使用できる単一のメッセージ変換) などを使用できます。Debezium が提供する SMT の詳細は、Applying transformations to modify messages exchanged with Apache Kafkaを参照してください。
各コネクターのドキュメントには、コネクター機能と設定オプションの詳細が記載されています。
