1️⃣ Core Feature – Nguyên lý cốt lõi của CDC

CDC hoạt động bằng cách lắng nghe transaction log của database, nơi ghi nhận tất cả thao tác dữ liệu:

• INSERT: bản ghi mới được thêm vào.

• UPDATE: bản ghi hiện tại được chỉnh sửa.

• DELETE: bản ghi bị xóa khỏi bảng.

Thay vì phải query lại toàn bộ bảng, CDC chỉ capture những sự kiện này và truyền đi theo cơ chế event-driven.

Cách triển khai phổ biến:

• MySQL → binlog

• PostgreSQL → WAL (Write Ahead Log)

• Oracle → Redo Log

• SQL Server → CDC Feature built-in

💡 Ví dụ: Bảng orders có 100 triệu dòng, mỗi ngày chỉ thay đổi 100.000 dòng. CDC sẽ bắt chính xác 100.000 thay đổi này, thay vì full scan 100 triệu dòng.

2️⃣ Advantages – Ưu điểm nổi bật

1. Low latency

   • Thay đổi được propagate gần như ngay lập tức (milliseconds → seconds).

   • Hỗ trợ real-time analytics và event-driven applications.

2. Hiệu năng cao

   • Không quét full table → giảm tải cho hệ thống nguồn.

   • Dữ liệu cập nhật mà không gây gián đoạn transaction chính.

3. Chính xác tuyệt đối

   • Bắt được cả delete/update – điều mà Incremental Load thông thường có thể bỏ sót.

   • Giữ được lịch sử thay đổi để phục vụ audit hoặc data lineage.

4. Khả năng mở rộng (scalability)

   • Dễ dàng tích hợp với message queue (Kafka, Pub/Sub, Kinesis).

   • Phù hợp cho hệ thống multi-region, microservices, distributed database.

💡 Insight: CDC biến database thành một event stream, nơi mọi thay đổi dữ liệu đều trở thành tín hiệu cho pipeline phía sau.

3️⃣ Use Cases – Ứng dụng thực tế của CDC

CDC là nền tảng cho nhiều hệ thống hiện đại:

• Data synchronization: Đồng bộ dữ liệu từ database nguồn sang Data Lake/Warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift) mà không gây gián đoạn hoạt động.

• Streaming analytics: Đẩy sự kiện vào Kafka/Kinesis để xử lý gần real-time, ví dụ fraud detection, recommendation system.

• Cache update: Tự động cập nhật Redis/ElasticSearch khi có thay đổi từ database gốc → đảm bảo tốc độ query luôn nhanh.

• Event-driven applications: Trigger hành động khác ngay khi dữ liệu thay đổi, ví dụ: gửi email khi đơn hàng đổi trạng thái, hoặc cập nhật tồn kho khi khách thanh toán.

• Multi-region replication: Đồng bộ DB giữa các trung tâm dữ liệu (US ↔ EU ↔ APAC) để đảm bảo high availability.

💡 Ví dụ thực tế: Một sàn thương mại điện tử muốn hiển thị trạng thái đơn hàng real-time cho khách hàng. Khi đơn hàng đổi từ PENDING → SHIPPED:

• Sự kiện được ghi vào binlog MySQL

• Debezium capture log này và push vào Kafka

• Service downstream consume message và update dashboard ngay trong vài giây.

4️⃣ CDC Pipeline – Kiến trúc điển hình

Một pipeline CDC hiện đại thường có các thành phần sau:

🔹 Source Database → CDC Connector → Message Queue → Transformation → Data Warehouse / Cache

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

• CDC Connector: Debezium, Oracle GoldenGate, Fivetran CDC.

• Message Queue: Kafka, AWS Kinesis, GCP Pub/Sub → đảm bảo reliability & retry.

• Transformation Layer: dbt, Spark, Flink → xử lý dữ liệu incremental, chuẩn hóa schema.

• Target: Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) hoặc cache (Redis, ElasticSearch).

• Orchestration: Airflow, Dagster, Prefect để quản lý workflow & monitoring.

💡 Ví dụ: Một pipeline CDC dùng Debezium để capture log từ PostgreSQL → push vào Kafka → Spark Streaming transform → load vào BigQuery → BI tool (Looker/Power BI) query ngay tức thì.

5️⃣ Lời Khuyên & Best Practice

• Xác định cột chuẩn: Luôn có primary key, updated_at hoặc sequence number để track thay đổi chính xác.

• Tách batch & realtime: Giữ pipeline batch (hằng ngày) và CDC (real-time) độc lập để tránh nghẽn.

• Monitoring & alert: Dùng Prometheus/Grafana, Airflow/Dagster để theo dõi delay và alert khi pipeline fail.

• Data quality check: Áp dụng kiểm tra record count, null value, schema drift để đảm bảo dữ liệu không mất mát.

• Rollback strategy: Luôn có cơ chế replay log để khôi phục khi capture nhầm dữ liệu.

• Optimize storage: Với Kafka, thường xuyên compaction & retention policy để giảm chi phí lưu trữ.

💡 Insight: CDC không thay thế batch hoàn toàn, mà nên kết hợp: Batch (ETL/ELT) cho dữ liệu lớn theo chu kỳ + CDC cho dữ liệu thay đổi real-time → tối ưu cả hiệu năng lẫn chi phí.

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