CDC介绍
1 CDC
Change Data Capture：定义了一种场景，即识别并捕获数据库表中数据的变更，并交付给下游进一步处理。CDC是对针对行级数据记录的。其中数据的变更信息，即 CDC 的数据结构，包括变更是什么样的操作（有三类：insert，update，delete），变更发生的时间点，以及变更前后的数据。显然对于insert操作该记录的变更信息中是没有旧值的，对于 delete 操作该记录的变更信息中是没有新值（当前值）的。
2. CDC 典型方法
CDC 不是数据湖格式特有的概念和场景，它存在已久。并且在传统数据库有些一些典型的方法：
- 时间戳/版本号：是在表上添加一个类似于 created_time 和 last_modified_time 这样的字段，标识记录的创建时间和最新修改时间，查询时根据 modified_time 做过滤，得到变化的数据。这个方法有几个明显的缺点:
a. 不能感知到delete的变化。
b. 不能直接获取得到update的旧值，因此这类方案仅适用于没有delete操作，且不关注旧值的业务场景。
c. 由于没有快照或者版本的概念，不能准确的捕捉每次变更。 - 表Diff：通过对比表的前后两个状态或者快照的数据来获取 CDC 数据。由于要做Diff，就会有快照间 Join 操作，该方法查询性能较差，且占用更多的计算资源。
- 数据库的触发器:有些数据库如 Oracel 等支持为 insert，update，delete 操作创建触发器。在执行 insert/update/delete 操作时，自动将旧值和新值，以及操作类型，和时间戳等信息写入另外一张影子表。由于直接将变更的数据写入到了另外一张表，可以直接使用 sql 查询得到，查询性能和语法支持都较好。但这个方法增加了写入时开销。
- 事务日志：目前数据库会保留了表的操作事务日志，用于备份和系统恢复。我们可以从这里面提取出 CDC 数据，像 MySQL，RDS 等这类数据库都支持。该方法不会增加写入的开销，但获取 CDC 数据需要从事务日志解析出来，同时由于事务日志会定期归档，不会永久保存，需要及时读取出来，这也就是我们通常会对接 Kafka 来消费 binlog 的场景。
3. CDC输出格式
关于 CDC 的输出格式，我认为只要包含了全局的变更信息，包括操作类型，操作时间或对应版本，以及前后值就足够。这里列出了典型的 debezium 的格式，和上面场景示例中使用的格式，也是 deltalake 所采用的。debezium 是一个较为通用的格式，便于集成到已有系统中，而在部分场景 deltalake 自定义的格式对SQL查询更友好
4. CDC具备的能力
- 变更信息中应该包含所有的表字段，不能仅包括主键的；
- 对于 delete/update 操作，应该包括操作前的旧值；
- 能追溯每一次的变更。
