1️⃣ Incremental Load – Chỉ lấy dữ liệu mới

Nguyên lý:

• Thay vì load lại toàn bộ bảng, Incremental chỉ lấy những bản ghi mới hoặc thay đổi dựa trên cột last_updated, modified_at hoặc created_at.

• Pipeline lưu checkpoint (ví dụ: max(updated_at) lần trước), sau đó chỉ query dữ liệu lớn hơn checkpoint này.

Ưu điểm:

• ⚡ Giảm mạnh khối lượng dữ liệu cần xử lý → tiết kiệm compute.

• 💸 Giảm chi phí lưu trữ, đặc biệt khi hệ thống chỉ thay đổi <10% dữ liệu mỗi ngày.

• 🔒 Giữ hệ thống nguồn ổn định vì không cần quét toàn bộ bảng.

Use case:

• ETL hằng ngày từ bảng giao dịch ngân hàng.

• Đồng bộ log hệ thống ứng dụng (audit log, web log).

• Thu thập dữ liệu IoT theo chu kỳ (sensor readings).

💡 Ví dụ thực tế: Một bảng transactions có 500 triệu dòng. Mỗi ngày chỉ có 2 triệu bản ghi mới. Nếu dùng Incremental, pipeline chỉ load 2 triệu thay vì 500 triệu, tiết kiệm đến 99% tài nguyên.

2️⃣ CDC (Change Data Capture) – Theo dõi sự kiện thay đổi

Nguyên lý:

• CDC không query bảng theo thời điểm mà nghe trực tiếp log của database (binlog với MySQL, WAL với PostgreSQL, redo log với Oracle).

• Ghi nhận toàn bộ sự kiện INSERT, UPDATE, DELETE theo thời gian thực.

• Kết quả thường được publish vào message queue như Kafka hoặc Pub/Sub.

Ưu điểm:

• ⏱️ Gần như real-time, dữ liệu thay đổi vài giây sau đã có trên Data Lake/Warehouse.

• ✅ Không bỏ sót record nào, kể cả delete/update.

• 🚫 Không cần quét full table → giảm tải tối đa cho DB nguồn.

Use case:

• Đồng bộ dữ liệu giữa các vùng (multi-region replication).

• Streaming dữ liệu vào Kafka để xử lý real-time.

• Cập nhật cache layer (Redis/ElasticSearch) khi có thay đổi ở DB nguồn.

🔥 Công cụ hot 2025: Debezium (open-source CDC cho Kafka), Oracle GoldenGate (enterprise CDC), StreamSets, Hevo.

💡 Ví dụ thực tế: Một app thương mại điện tử muốn cập nhật trạng thái đơn hàng trên dashboard real-time. Khi đơn hàng đổi trạng thái từ PENDING → SHIPPED, sự kiện này được ghi vào binlog MySQL → Debezium đọc log → push vào Kafka → Data Warehouse update trong vòng vài giây.

3️⃣ Kiến Trúc Pipeline Đề Xuất

Một kiến trúc chuẩn kết hợp Incremental & CDC thường có các bước:

🔹 Source → CDC Connector → Message Queue → Transformation → Data Warehouse

• Source: MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB…

• CDC Connector: Debezium, GoldenGate, Fivetran CDC → đọc log DB.

• Message Queue: Kafka, Google Pub/Sub, AWS Kinesis → đảm bảo event-driven, có khả năng retry.

• Transformation: dbt, Spark, Flink → xử lý Incremental hoặc apply business logic.

• Data Warehouse: Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse → lưu trữ và phục vụ BI.

• Orchestration: Airflow, Dagster, Prefect → quản lý dependency, retry khi pipeline fail.

💡 Ví dụ kiến trúc hybrid:

• Giao dịch hằng ngày → load incremental vào DWH.

• Event thay đổi real-time (INSERT/UPDATE/DELETE) → đẩy CDC qua Kafka để update bảng nhanh chóng.

Kết quả: doanh nghiệp vừa có batch pipeline cho báo cáo định kỳ, vừa có streaming pipeline cho near real-time analytics.

4️⃣ Lời Khuyên & Best Practice

• Xác định cột chuẩn: Luôn có updated_at hoặc kết hợp primary key + log sequence number để tracking chính xác.

• Tách batch & realtime pipeline: Không gom chung một pipeline, tránh nghẽn khi khối lượng tăng.

• Data quality check: Thiết lập rule (record count, null check, schema validation) để đảm bảo dữ liệu CDC không mất mát.

• Alert & monitoring: Tích hợp Prometheus/Grafana, hoặc dùng Airflow/Dagster alert khi pipeline delay.

• Rollback strategy: Test trước kịch bản rollback (ví dụ: nếu CDC load nhầm dữ liệu thì có thể replay log).

• Partition & compaction: Với streaming data (Kafka), thường xuyên compaction để giảm chi phí lưu trữ.

💡 Insight: Kết hợp Incremental (cho batch) và CDC (cho realtime) là “bộ đôi hoàn hảo” cho Data Engineer 2025. Doanh nghiệp vừa tiết kiệm chi phí, vừa có dữ liệu luôn cập nhật, sẵn sàng cho BI, phân tích hành vi khách hàng, và AI/ML.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com