[ADP] 필기 2과목 데이터 처리 기술의 이해 요약 - 2

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.

1. CDC(Change Data Capture)

- 데이터베이스 내 데이터에 대한 변경을 식별해 필요한 후속처리(데이터 전송 및 공유 등)를 자동화하는 기술 또는 설계 기법이자 구조

- 실시간 또는 근접 실시간 데이터 통합을 기반으로 하는 데이터 웨어하우스 및 기타 데이터 저장소 구축에 폭 넓게 활용

- 스토리지 하드웨어 계층에서부터 애플리케이션 계층에 이르기까지 다양한 계층에서 다양한 기술을 통해 구현

- 단일 정보 시스템 내 다수의 CDC 메커니즘이 구현돼 동작될 수 있음

2. CDC 구현 기법

1) Time Stamp on Rows

- 변경이 반드시 인지되어야 하는 테이블 내 마지막 변경 시점을 기록하는 타임스탬프 칼럼을 둔다.

- 마지막 변경 타임스탬프 값보다 더 최근의 타임스탬프 값을 갖는 레코드를 변경된 것으로 식별하는 기법

2) Version Numbers on Rows

- 변경이 반드시 인지되어야 하는 테이블 해당 레코드의 버전을 기록하는 칼럼을 둔다.

- 기 식별된 레코드 버전보다 더 높은 버전을 보유한 레코드를 변경된 것으로 식별하는 기법

- 레코드들의 최신 버전을 기록 및 관리하는 참조 테이블을 함께 운영하는 것이 일반적

3) Status on Rows

- 타임 스탬프 및 버전 넘버 기법에 대한 보완 용도로 활용

- 데이터 변경의 여부를 T/F의 불린값으로 저장하느 칼럼의 상태 값을 기반으로 변경 여부를 판단하는 기법

4) Time/Version/Status on Rows

- 타임스탬프, 버전 넘버, 상태 값의 세 가지 특성을 모두 활용하는 기법

- 정교한 쿼리 생성에 활용해 개발에 유연성 제공

5) Triggers On Tables

- 데이터베이스 트리거를 활용해 사전에 등록된 다수 대상 시스템에 변경 데이터를 배포하는 형태로 CDC를 구현하는 기법

- 시스템 관리 복잡도 증가, 변경 관리의 어려움, 확장성의 감소를 유발하는 등 전반적인 시스템 유지보수성을 저하시키는 특성이 있어 사용에 주의

6) Event Programming

- 데이터 변경 식별 기능을 애플리케이션에 구현

- 애플리케이션 개발 부담과 복잡도를 증가시키나, 다양한 조건에 의한 CDC 메커니즘을 구현할 수 있는 기법

7) Log Scanner on Database

- DBMS에서 제공하는 트랜잭션 로그에 대한 스캐닝 및 변경 내역에 대한 해석을 통해 CDC 메커니즘을 구현하는 기법

- 작업 규모가 증가될 수 있음

- 데이터베이스와 사용 애플리케이션에 대한 영향도 최소화, 변경 식별 지연시간 최소화, 트랜잭션 무결성에 대한 영향도 최소화, 데이터베이스 스키마 변경 불필요의 장점을 가지고 있음

3. CDC 구현 방식

1) 푸시 방식

- 데이터 소스에서 변경을 식별하고 대상 시스템(Target)에 변경 데이터를 적재해 주는 방식

2) 풀 방식

- 대상 시스템(Target)에서 데이터 소스를 정기적으로 살펴보고, 필요 시 데이터를 다운로드 하는 방식