3.2.4.6.4. イベントの作成
イベントの 作成 値を以下の customers 表で見てみましょう。
{
"schema": {
"type": "struct",
"fields": [
{
"type": "struct",
"fields": [
{
"type": "int32",
"optional": false,
"field": "id"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "first_name"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "last_name"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "email"
}
],
"optional": true,
"name": "PostgreSQL_server.inventory.customers.Value",
"field": "before"
},
{
"type": "struct",
"fields": [
{
"type": "int32",
"optional": false,
"field": "id"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "first_name"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "last_name"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "email"
}
],
"optional": true,
"name": "PostgreSQL_server.inventory.customers.Value",
"field": "after"
},
{
"type": "struct",
"fields": [
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "version"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "connector"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "name"
},
{
"type": "int64",
"optional": false,
"field": "ts_ms"
},
{
"type": "boolean",
"optional": true,
"default": false,
"field": "snapshot"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "db"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "schema"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "table"
},
{
"type": "int64",
"optional": true,
"field": "txId"
},
{
"type": "int64",
"optional": true,
"field": "lsn"
},
{
"type": "int64",
"optional": true,
"field": "xmin"
}
],
"optional": false,
"name": "io.debezium.connector.postgresql.Source",
"field": "source"
},
{
"type": "string",
"optional": false,
"field": "op"
},
{
"type": "int64",
"optional": true,
"field": "ts_ms"
}
],
"optional": false,
"name": "PostgreSQL_server.inventory.customers.Envelope"
},
"payload": {
"before": null,
"after": {
"id": 1,
"first_name": "Anne",
"last_name": "Kretchmar",
"email": "annek@noanswer.org"
},
"source": {
"version": "1.1.2.Final",
"connector": "postgresql",
"name": "PostgreSQL_server",
"ts_ms": 1559033904863,
"snapshot": true,
"db": "postgres",
"schema": "public",
"table": "customers",
"txId": 555,
"lsn": 24023128,
"xmin": null
},
"op": "c",
"ts_ms": 1559033904863
}
}
このイベントの 値 の schema 一部を確認すると、source 構造のスキーマ（PostgreSQL コネクターに固有の スキーマ、before および after フィールドのテーブル固有のスキーマ）が表示されます。
before および after フィールドのスキーマ名は logicalName. schemaName . tableName.Value の形式であるため、他のすべてのテーブルの他のすべてのスキーマから完全に独立した名前になります。
つまり、Avro Converter を使用すると、各 論理ソース の 各テーブル の Avro スキーマは、独自の進化と履歴になります。
このイベントの 値 の payload 一部を確認すると、イベントの情報が表示されます。つまり、行が作成されたこと（つまり op=c）、および after フィールドの値に、新しい挿入された行の、、、id first_name last_nameおよび email 列の値が含まれていることが示されています。
これは、イベントの JSON 表現が記述する行よりもはるかに大きいことが分かります。JSON 表現にはメッセージの スキーマ と ペイロード の部分を含める必要があるため、これは true です。
Avro コンバーターを使用して、Kafka トピックに書き込まれた実際のメッセージのサイズを大幅に縮小することもできます。
