CDC (Change Data Capture) چیست

تا چند سال پیش، اگر تغییرات یک پایگاه داده را می‌خواستید رصد کنید، احتمالاً یا مجبور بودید کلی کد سفارشی بنویسید، یا از روش‌های دست و پاگیری مثل پولینگ دوره‌ای استفاده کنید که هم کارایی پایینی داشت و نیازهای بلادرنگ را پیشتیبانی نمی‌کرد، هم ممکن بود تغییراتی را از دست بدهید. اما حالا در دنیای مهندسی داده، CDC یک مفهوم کاملا جاافتاده است!

CDC (Change Data Capture) چیست؟
یک تکنیک هوشمند برای ردگیری تغییرات دیتابیس به‌صورت بلادرنگ است. یعنی هر اضافه، حذف یا ویرایش روی یک جدول دیتابیس، بلافاصله شناسایی شده و می‌تواند برای پردازش‌های بعدی ارسال شود. منظور از هوشمندی تکنیک هم این است که این روش با بررسی تغییرات لحظه‌ای فایل لاگ دیتابیس، بدون اینکه باراضافه ای به دیتابیس تحمیل کند، تغییرات انجام شده را استخراج و آنها را به مقاصدی مانند کافکا ارسال می‌کند.

بیایید چند مثال بزنیم که چرا CDC این‌قدر پرطرفدار شده:

سرویس‌های پیامکی و ایمیلی
فرض کنید یک فروشگاه آنلاین دارید و می‌خواهید به محض ثبت‌نام کاربر جدید، یک ایمیل خوشامدگویی یا کد تخفیف برایش ارسال کنید. با CDC می‌توانید این تغییرات را شناسایی و به سیستم پیام‌رسانی خود ارسال کنید، بدون اینکه نیازی به تغییر در کدهای بک‌اند داشته باشید.

به‌روزرسانی داشبوردهای تحلیلی
اگر یک دیتابیس فروش دارید و می‌خواهید هم‌زمان در یک انبار داده (Data Warehouse) مثل BigQuery یا ClickHouse هم اطلاعات را به‌روز کنید، CDC اجازه می‌دهد هر سفارش جدید را بلافاصله دریافت و پردازش کنید. (معمولا این تغییرات در کافکا یا یک پیام‌رسان واسط ذخیره میشوند و سپس دیتابیسی مانند کلیک‌هوس آنها را به صورت خودکار از آنها برمی دارد)

مانیتورینگ تراکنش‌های بانکی
در سیستم‌های بانکی، لازم است هر تراکنش مشکوک بلافاصله بررسی شود. CDC این امکان را می‌دهد که تغییرات حساب‌ها را ردیابی کنید و به محض شناسایی فعالیت غیرعادی، به سرویس تحلیل تقلب ارسال کنید.

سنکرون‌سازی دیتابیس‌ها
اگر یک اپلیکیشن دارید که از PostgreSQL استفاده می‌کند و حالا می‌خواهید یک نسخه از داده‌ها را در Elasticsearch هم داشته باشید (مثلاً برای جستجوی سریع‌تر)، CDC می‌تواند این داده‌ها را در لحظه همگام‌سازی کند.

چرا در سال‌های اخیر CDC این‌قدر محبوب شده؟

تا چند سال پیش، اگر می‌خواستید یک پردازش بلادرنگ روی تغییرات دیتابیس انجام دهید، گزینه‌های زیادی نداشتید. بیشتر شرکت‌ها مجبور بودند یا پولینگ مداوم انجام دهند (یعنی هر چند ثانیه یک‌بار دیتابیس را اسکن کنند) یا تغییرات را از طریق APIهای پیچیده مدیریت کنند.

اما حالا با رشد ابزارهایی مثل Debezium، Maxwell، و Estuary Flow، پیاده‌سازی CDC بسیار ساده‌تر و کارآمدتر شده است. شرکت‌های بزرگ مثل Netflix، Airbnb و Uber به‌شدت از CDC برای پردازش‌های بلادرنگ استفاده می‌کنند.

همچنین، با ظهور معماری‌های مدرن داده مثل Lakehouse، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال انتقال داده‌ها از دیتابیس‌های عملیاتی به دیتابیس‌های تحلیلی در لحظه هستند. CDC دقیقاً همین کار را انجام می‌دهد!

بیایید ببینیم امروزه برای دریافت لحظه‌ای تغییرات پایگاه‌های داده مطرح دنیا چه گزینه‌هایی در دسترس داریم .

مدل‌های مختلف CDC

ابزارهای CDC با روش‌های مختلفی داده‌ها را رهگیری و منتقل می‌کنند. پنج مدل اصلی در این زمینه عبارت‌اند از:

CDC مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
تغییرات را از لاگ تراکنش‌های دیتابیس استخراج می‌کند.
ایده‌آل برای حجم‌های بالا بدون تأثیر بر عملکرد دیتابیس.
مناسب برای سازمان‌های بزرگ و محیط‌های Enterprise.

CDC مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
از تریگرهای دیتابیس برای ثبت تغییرات استفاده می‌کند.
امکان کنترل دقیق تغییرات.
در محیط‌های پرتراکنش باعث کاهش کارایی دیتابیس می‌شود.

CDC مبتنی بر Query
با اسکن دوره‌ای دیتابیس، تغییرات را شناسایی می‌کند.
پیاده‌سازی ساده و بدون وابستگی به لاگ تراکنش.
برای داده‌های حجیم، کارایی پایینی دارد.

CDC مبتنی بر Timestamp
تغییرات را با بررسی زمان آخرین بروزرسانی رهگیری می‌کند.
پیاده‌سازی آسان، اما ممکن است برخی تغییرات از دست بروند.

CDC ترکیبی (Hybrid CDC)
ترکیبی از روش‌های بالا برای افزایش دقت و کارایی.
انعطاف‌پذیر برای نیازهای خاص هر سازمان.

معرفی ابزارهای برتر CDC در سال ۲۰۲۵

در این بخش، هر ابزار CDC را به‌همراه دسته‌بندی آن توضیح می‌دهیم تا بدانید کدام ابزار برای نیاز شما مناسب‌تر است.

Debezium (پادشاه محبوب و سنگین‌وزن CDC)

مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
ویژگی‌ها:
یک استاندارد صنعتی برای CDC، طراحی‌شده برای Kafka
پشتیبانی از PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, MongoDB
قابلیت Snapshot اولیه و تبدیل پایگاه داده‌های قدیمی به بلادرنگ
چالش: پیچیدگی در تنظیمات و نیازمند منابع بالا

DBConvert Streams (راهکاری مدرن با پشتیبانی از NATS)

مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
ویژگی‌ها:
سازگار با PostgreSQL و MySQL
داده‌ها را به Kafka، NATS و سایر سیستم‌ها ارسال می‌کند
سبکتر از Debezium
چالش: تنوع دیتابیس‌های پشتیبانی‌شده کمتر از Debezium است

Maxwell Daemon (گزینه‌ای سبک برای MySQL)

مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
ویژگی‌ها:
طراحی شده برای MySQL (فقط)
سبک‌تر و ساده‌تر از Debezium
خروجی JSON به Kafka، Redis، Kinesis و Google Pub/Sub
چالش: پشتیبانی از دیتابیس‌های دیگر را ندارد

Sequin (انتقال داده‌ها به APIها، بدون از دست دادن داده‌ها!)

مدل CDC: مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
ویژگی‌ها:
برای PostgreSQL طراحی شده است
تحویل داده‌ها ۱۰۰٪ تضمین‌شده
داده‌ها را به REST APIها و Webhooks ارسال می‌کند
چالش: وابستگی به تریگرها که می‌تواند روی عملکرد دیتابیس تأثیر بگذارد

OLake (پل CDC به دنیای Data Lakehouse!)

مدل CDC: ترکیبی (Hybrid CDC)
ویژگی‌ها:
طراحی‌شده برای Apache Iceberg و Data Lakehouse
داده‌ها را مستقیم از پایگاه داده‌های رابطه‌ای به Lakehouse منتقل می‌کند
عملکرد بهینه برای تحلیل داده‌های حجیم
چالش: وابستگی زیاد به معماری Data Lakehouse

Estuary Flow (اتصال بلادرنگ دیتابیس‌ها به Data Warehouse!)

مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
ویژگی‌ها:
انتقال Real-time داده‌ها از PostgreSQL, MySQL و SQL Server
قابلیت همگام‌سازی با BigQuery، Snowflake، و Redshift
دارای رابط کاربری ساده و بدون نیاز به مدیریت Kafka
چالش: کمتر شناخته شده در مقایسه با ابزارهای جاافتاده

Prisma Pulse (مناسب برای توسعه‌دهندگان!)

مدل CDC: مبتنی بر تریگر (Trigger-based CDC)
ویژگی‌ها:
یک ابزار جدید از Prisma، مخصوص PostgreSQL
ساده و سبک، بدون نیاز به Kafka
مناسب برای اپلیکیشن‌های کوچک و متوسط
چالش: برای مقیاس‌های بزرگ مناسب نیست

DBLog (Netflix) (انتقال بلادرنگ داده‌ها در مقیاس Netflix!)

مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
ویژگی‌ها:
توسعه‌یافته توسط Netflix برای PostgreSQL
طراحی‌شده برای مقیاس‌های بزرگ و استریم داده با کارایی بالا
بهینه برای تحلیل داده‌های کلان
چالش: ابزار جدیدی است و هنوز به‌اندازه Debezium تست نشده است

Redpanda Connect

مدل CDC: مبتنی بر لاگ (Log-based CDC)
ویژگی‌ها:
ارائه‌ی کانکتورهای قدرتمند برای پایگاه‌های داده محبوب مانند PostgreSQL، MySQL و MongoDB
جایگزینی مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر برای Kafka Connect
تسهیل در یکپارچه‌سازی سیستم‌های داده‌ی مختلف

بسیار سریع و اکوسیستم رو به رشد و افزوده شدن سایر دیتابیس ها در آینده نزدیک

چالش‌: وابستگی به کافکا (ردپاندا)

جمع‌بندی و انتخاب ابزار مناسب

اگر به Kafka نیاز دارید: Debezium، Maxwell Daemon یا DBConvert Streams و ردپاندا کانکت
اگر به BigQuery یا Snowflake نیاز دارید: Estuary Flow
اگر به یک راهکار سبک برای PostgreSQL می‌خواهید: Prisma Pulse یا Sequin
اگر داده‌ها را به Data Lakehouse ارسال می‌کنید: OLake
اگر یک ابزار در سطح Netflix می‌خواهید: DBLog (Netflix) / RedPanda Connect

جمع‌بندی
امروزه، ابزارهای CDC به بخش مهمی از معماری داده مدرن تبدیل شده‌اند. با ظهور گزینه‌های جدید، کسب‌وکارها می‌توانند بسته به نیاز خود، بهترین ابزار را برای پردازش تغییرات بلادرنگ در پایگاه داده‌هایشان انتخاب کنند.

در سال‌های اخیر، حرکت از Batch Processing به سمت Real-time Data Processing سرعت گرفته است. هر روز شرکت‌های بیشتری CDC را جایگزین روش‌های قدیمی برای انتقال داده می‌کنند.