2.2.4.6.4. イベントの作成
customers テーブルの create イベント値を見てみましょう。
{
"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": "1.0.3.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 スキーマ 部分を確認すると、エンベロープ の スキーマ、ソース 構造のスキーマ(PostgreSQL コネクターに固有ですべてのイベントで再利用)、before および after フィールドのテーブル固有のスキーマを確認できます。
注記
before および after フィールドのスキーマ名は logicalName.schemaName の形式であるため、.Value は他のすべてのテーブルのスキーマから完全に独立しています。
つまり、Avro コンバーター を使用する場合、各 論理ソース の 各テーブル の Avro スキーマには独自の進化と履歴があります。
このイベントの 値 の ペイロード 部分を確認すると、イベント内の情報、行が作成されたことを説明するものが表示されます( op=c以降)、after フィールドの値には新しい挿入された行の ID、first_name、last_name、および email 列の値が含まれます。
注記
イベントの JSON 表現はそれが記述する行よりもはるかに大きいように見えることがあります。JSON 表現にはメッセージのスキーマ 部分と ペイロード 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減らすこともできます。
