1️⃣ Core Feature – Nguyên Lý Cốt Lõi Của CDC 🧠

Change Data Capture (CDC) hoạt động bằng cách lắng nghe transaction log của database, nơi ghi nhận toàn bộ thao tác dữ liệu:

• ➕ INSERT → Thêm bản ghi mới

• ✏️ UPDATE → Sửa bản ghi hiện có

• 🗑 DELETE → Xóa bản ghi

👉 Thay vì query lại cả bảng (tốn kém & chậm), CDC chỉ bắt và truyền các sự kiện thay đổi, theo cơ chế event-driven.

Cách triển khai phổ biến:

• 🐬 MySQL → Binlog

• 🐘 PostgreSQL → WAL (Write Ahead Log)

• 🧱 Oracle → Redo Log

• 🪟 SQL Server → Built-in CDC Feature

💡 Ví dụ:
Bảng orders có 100 triệu dòng, mỗi ngày chỉ 100.000 dòng thay đổi → CDC sẽ chỉ bắt 100.000 sự kiện, thay vì quét 100 triệu dòng 🤯

2️⃣ Advantages – Ưu Điểm Nổi Bật 🚀

💡 Insight: CDC biến database thành một event stream, nơi mọi thay đổi trở thành tín hiệu để downstream phản ứng theo thời gian thực 🔥

3️⃣ Use Cases – Ứng Dụng Thực Tế Của CDC 🧰

💡 Ví dụ thực tế:
Sàn TMĐT muốn hiển thị trạng thái đơn hàng real-time 🛍️
1️⃣ Order đổi từ PENDING → SHIPPED → ghi vào binlog MySQL
2️⃣ Debezium bắt sự kiện → đẩy vào Kafka
3️⃣ Service downstream consume message → dashboard update chỉ trong vài giây ✨

4️⃣ CDC Pipeline – Kiến Trúc Điển Hình 🏗️

Một pipeline CDC hiện đại thường có cấu trúc sau:

🔸 Thành phần chính:

• 🧱 Source DB: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, SQL Server

• 🔌 CDC Connector: Debezium, GoldenGate, Fivetran CDC

• 📡 Message Queue: Kafka / Kinesis / PubSub → đảm bảo reliability & retry

• 🧪 Transformation Layer: Spark, Flink, dbt → xử lý incremental, chuẩn hóa schema

• 🏪 Target: BigQuery, Snowflake, Redshift hoặc Redis, ElasticSearch

• 🧭 Orchestration: Airflow, Dagster, Prefect → quản lý workflow & monitoring

💡 Ví dụ Pipeline:
PostgreSQL → Debezium capture WAL → Kafka → Spark Streaming transform → Load BigQuery → Power BI dashboard cập nhật real-time 📈

5️⃣ Best Practices & Lời Khuyên 📝

• 🧭 Đảm bảo có Primary Key & updated_at → track thay đổi chính xác

• 🔥 Tách Batch & Realtime → tránh nghẽn pipeline

• 📊 Monitoring & Alert → dùng Prometheus/Grafana, Airflow để phát hiện delay

• 🧪 Data Quality Check → kiểm tra null, record count, schema drift

• ⏪ Rollback Strategy → luôn có khả năng replay log khi xảy ra lỗi

• 💾 Optimize Storage → Kafka compaction & retention policy hợp lý để tiết kiệm chi phí

💡 Insight: CDC không thay thế batch hoàn toàn, mà kết hợp:

• 🕓 Batch cho dữ liệu lớn theo chu kỳ

• ⚡ CDC cho dữ liệu thay đổi real-time
  → Cân bằng hiệu năng – chi phí – tính thời gian thực 🧠✅

📝 Kết Luận

Change Data Capture là viên gạch nền tảng để xây dựng hệ thống dữ liệu hiện đại:

📡 Real-time pipeline → không còn phải đợi batch qua đêm
🧠 Event-driven architecture → hệ thống phản ứng nhanh với thay đổi
🚀 Tích hợp linh hoạt với analytics, caching, microservices

👉 Làm chủ CDC = bạn unlock khả năng xây dựng Data Platform real-time như Big Tech 🫡🔥

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn

#HocVienMCI #DataEngineering #CDC #ChangeDataCapture #Debezium #Kafka #BigQuery #DataPipeline #RealTime #DataOps #HaNoi #DongDa #TPHCM #Quan3