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CDC-更改数据捕获存储过程 (Transact-SQL)-学习

时间:2015-02-10 18:40:03      阅读:362      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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背景:

在SQLServer2008之前,对数据变更的捕获通常使用触发器、时间戳等低效高成本的功能来实现,所以很多系统都没有做数据变更或者仅仅对核心表做监控。

适用环境:

仅在SQLServer2008(含)以后的企业版、开发版和评估版中可用。

 

官方介绍:

更改数据捕获存储过程 (Transact-SQL)

变更数据捕获使得在启用表上发生的数据操纵语言 (DML) 活动的历史记录能够以方便的关系格式提供。使用以下存储过程可以配置变更数据捕获、管理变更数据捕获代理作业和为更改数据使用者提供当前元数据。

 

详解:

CDC功能主要捕获SQLServer指定表的增删改操作,由于任何操作都会写日志(哪怕truncate),所以CDC的捕获来源于日志文件。日志文件会把更改应用到数据文件中,同时也会标记符合要求的数据标记为需要添加跟踪的项。然后通过一些配套函数,最后写入到数据仓库中。大概流程:

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具体操作:(下面例子是项目中用到的直接贴出来)

 跟一般操作一样首先要打开这个功能,然后才可以开始监控

--打开CDC
USE DB_Name  --数据库名称
GO
EXECUTE sys.sp_cdc_enable_db;
GO

检查是否打开

--检查是否成功
SELECT  is_cdc_enabled, CASE WHEN is_cdc_enabled=0 THEN CDC功能禁用ELSE CDC功能启用END 描述
FROM    sys.databases
WHERE   NAME = DB_Name

也可以在用户和架构中查看
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系统表中也会有增加
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打开数据库的CDC功能之后就是打开数据库的具体业务表的监控了

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sys.sp_cdc_enable_table 
    [ @source_schema = ] source_schema, 
    [ @source_name = ] source_name ,
    [ @role_name = ] role_name
    [,[ @capture_instance = ] capture_instance ]
    [,[ @supports_net_changes = ] supports_net_changes ]
    [,[ @index_name = ] index_name ]
    [,[ @captured_column_list = ] captured_column_list ]
    [,[ @filegroup_name = ] filegroup_name ]
  [,[ @partition_switch = ] partition_switch ]
sp_cdc_enable_table 语法
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[ @source_schema = ] source_schema
是源表所属的架构的名称。source_schema 的数据类型为 sysname,无默认值,并且不能为 NULL[ @source_name = ] source_name
是对其启用变更数据捕获的源表的名称。source_name 的数据类型为 sysname,无默认值,并且不能为 NULL。
source_name 必须存在于当前数据库中。不能对 cdc 架构中的表启用变更数据捕获。
[ @role_name = ] role_name
是用于控制更改数据访问的数据库角色的名称。role_name 为 sysname,并且必须指定。如果显式设置为 NULL,则没有控制角色用于限制对更改数据的访问。
如果当前存在该角色,则使用它。如果不存在该角色,则会尝试创建具有指定名称的数据库角色。在尝试创建该角色之前,将删除角色名称字符串右侧的空格。如果调用方无权在数据库中创建角色,则存储过程操作将失败。
[ @capture_instance = ] capture_instance
是用于命名特定于实例的变更数据捕获对象的捕获实例的名称。capture_instance 为 sysname,并且不能为 NULL。
如果未指定,则该名称将从源架构名称加上源表名称中派生而来,格式为 schemaname_sourcename。capture_instance 不能超过 100 个字符,并且在数据库中必须是唯一的。不管是指定的还是派生的,都将删除 capture_instance 字符串右侧的任何空格。
源表最多可以有两个捕获实例。有关详细信息,请参阅sys.sp_cdc_help_change_data_capture (Transact-SQL)。
[ @supports_net_changes = ] supports_net_changes
指示是否对此捕获实例启用净更改查询支持。supports_net_changes 为 bit,如果此表有主键,或者有已使用 @index_name 参数进行标识的唯一索引,则此参数的默认值为 1。否则,此参数默认为 0。
如果为 0,则只生成查询所有更改的支持函数。
如果为 1,则还会生成查询净更改所需的函数。
如果将 supports_net_changes 设置为 1,则必须指定 index_name,或者源表必须具有已定义的主键。
[ @index_name = ] index_name
用于唯一标识源表中的行的唯一索引的名称。index_name 为 sysname,并且可以为 NULL。如果指定,则 index_name 必须是源表的唯一有效索引。如果指定 index_name,则标识的索引列优先于任何定义的主键列,就像表的唯一行标识符一样。
[ @captured_column_list = ] captured_column_list
标识将包括在更改表中的源表列。captured_column_list 的数据类型为 nvarchar(max),并且可以为 NULL。如果为 NULL,则所有列都将包括在更改表中。
列名称必须是源表中的有效列。必须包括在主键索引中定义的列,或在 index_name 所引用的索引中定义的列。
captured_column_list 是以逗号分隔的列名称列表。可以选择将列表中的单个列名称放在双引号 ("") 或方括号 ([]) 中。如果列名称包含嵌入的逗号,则必须将该列名称引起来。
captured_column_list 不能包含以下保留的列名称:__$start_lsn、__$end_lsn、__$seqval、__$operation 和 __$update_mask。
[ @filegroup_name = ] filegroup_name
是要用于为捕获实例创建的更改表的文件组。filegroup_name 为 sysname,并且可以 NULL。如果指定,则必须为当前数据库定义 filegroup_name。如果为 NULL,则使用默认文件组。
我们建议为变更数据捕获的更改表创建一个单独的文件组。有关详细信息,请参阅配置变更数据捕获。
[ @allow_partition_switch= ] allow_partition_switch
指示是否可以对启用了变更数据捕获的表执行 ALTER TABLE 的 SWITCH PARTITION 命令。allow_partition_switch 为 bit,默认值为 1。
对于非分区表,此开关设置始终为 1,并忽略实际的设置。如果对于非分区表将此开关显式设置为 0,则发出警告 22857 以指示已忽略此开关设置。如果对于分区表将此开关显式设置为 0,则发出警告 22356 以指示将禁止源表上的分区切换操作。最后,如果此开关设置显式设置为 1 或允许默认为 1 并且被启用的表已分区,则发出警告 22855 以指示不会阻塞分区切换。如果发生任何分区切换,则变更数据捕获不会跟踪由此切换产生的更改。这将导致使用更改数据时数据不一致。
参数

 

EXECUTE sys.sp_cdc_enable_table
    @source_schema = Ndbo
  , @source_name = NUser_Info
  , @role_name = NULL
  , @capture_instance=NCDC_User_Info
  , @captured_column_list =UserInfoID,UserName,NickName,RealName,Photo,Phone,IDCard,AddTime,Status,RoleType,Province,City,District
  , @index_name=PK_USER_INFO
  ;
GO

 

 

语法
  --查看配置     
  --sys.sp_cdc_help_change_data_capture
  --[ [ @source_schema = ] ‘source_schema‘ ]--表的架构名
  --[, [ @source_name = ] ‘source_name‘ ]      --表名称  

EXEC sys.sp_cdc_help_change_data_capture dbo,User_Info

--执行结果
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--查看是否启用
SELECT is_tracked_by_cdc
FROM SYS.TABLES
WHERE NAME=‘User_Info‘
AND SCHEMA_ID=SCHEMA_ID(‘DBO‘)


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下面开始测试一下这个监控是否起效:

注意:必须在 SQL Server 配置管理器中打开SQL 代理,

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直接在SQL里面做测试:

                                SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT 
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--插入测试 INSERT INTO [dbo].[User_Info] ([UserName],[Password],[NickName],[Email],[RealName],[IDCard],[Photo],[Sex],[Phone],[Profile],[Description] ,[AddTime],[Province],[City],[District],[Birthday],[RoleType],[Status],[VIPCardNumber],[VerifiedStatus] ,[PayPassword],[QQ],[LastLoginTime],[IsShowRealName]) VALUES (test,test,test,test,test,test,test,1,test,test,test,2015-02-03 00:00:00.000,test,test,test,1983-03-18 00:00:00.000,1,1,1,1,test,test,2015-02-03 00:00:00.000,1) SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT GO
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                                --修改测试
                                UPDATE [dbo].[User_Info]
                                   SET[Sex] = 0
                                      ,[Phone] = 4      
                                      ,[QQ] = 4111114
                                 WHERE UserInfoID=1

SELECT * FROM dbo.User_Info SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT GO
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--删除测试 DELETE FROM [dbo].[User_Info] WHERE UserInfoID=99999
                   SELECT * FROM dbo.User_Info  SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT GO
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 从测试看来已经达到了我们想要的监控效果了!存储过程部分也就这么几个,其他的可以参考最前面那个表格!

接下来看看如何使用CDC函数吧:

 

使用CDC的函数来获取更改

 1、 cdc.fn_cdc_get_all_changes_<捕获实例> (Transact-SQL)

针对在指定日志序列号 (LSN) 范围内应用到源表的每项更改均返回一行。如果源行在该间隔内有多项更改,则每项更改都会表示在返回的结果集中。除了返回更改数据外,四个元数据列还提供了将更改应用到另一个数据源所需的信息。行筛选选项可控制元数据列的内容以及结果集中返回的行。当指定“all”行筛选选项时,针对每项更改将只有一行来标识该更改。当指定“all update old”选项时,更新操作会表示为两行:一行包含更新之前已捕获列的值,另一行包含更新之后已捕获列的值。

此枚举函数是在对源表启用变更数据捕获时创建的。此函数名称是派生的,采用 cdc.fn_cdc_get_all_changes_capture_instance 格式,其中 capture_instance 是在对源表启用变更数据捕获时为捕获实例指定的值。

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语法:

cdc.fn_cdc_get_all_changes_capture_instance ( from_lsn , to_lsn , <row_filter_option> )

<row_filter_option> ::=
{ all
 | all update old
}

参数:
from_lsn
LSN 值,它表示要包含在结果集中的 LSN 范围的低端点。from_lsn 的数据类型为 binary(10)。
结果集中仅包含 cdc.[capture_instance]_CT 更改表中 __$start_lsn 中的值大于或等于 from_lsn 的行。
to_lsn
LSN 值,它表示要包含在结果集中的 LSN 范围的高端点。to_lsn 的数据类型为 binary(10)。
结果集中仅包含 cdc.[capture_instance]_CT 更改表中 __$start_lsn 中的值小于或等于 from_lsn 或等于 to_lsn 的行。
<row_filter_option> ::= { all | all update old }
控制元数据列的内容和结果集中所返回的行的选项。
可以是下列选项之一:
all
返回指定 LSN 范围内的所有更改。对于由更新操作导致的更改,此选项只返回在应用更新之后包含新值的行。
all update old
返回指定 LSN 范围内的所有更改。对于由更新操作导致的更改,此选项将返回在更新之前包含列值的行和更新之后包含列值的行。
语法和参数
--1、cdc.fn_cdc_get_all_changes_<捕获实例> (Transact-SQL)
-- 查询某个捕获实例的最小到最大变化lsn
--  all update old 查询结果要修改前的源数据 _$operation=3 | all 只查询变化的,不带修改前的源数据玩 即查询结果中没有 _$operation=3的数据
DECLARE @from_lsn binary(10), @to_lsn binary(10)
SET @from_lsn = sys.fn_cdc_get_min_lsn(CDC_User_Info)
SET @to_lsn = sys.fn_cdc_get_max_lsn()
SELECT @from_lsn AS Start,@from_lsn AS End
SELECT * FROM cdc.fn_cdc_get_all_changes_CDC_User_Info
  (@from_lsn, @to_lsn, Nall)--|(@from_lsn, @to_lsn, N‘all update old‘)
GO


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2、通过 sys.fn_cdc_map_time_to_lsn (Transact-SQL) 函数 获取某个时间段内的数据变化

为指定的时间返回 cdc.lsn_time_mapping 系统表中 start_lsn 列中的日志序列号 (LSN) 值。可以使用此函数系统地将日期时间范围映射到基于 LSN 的范围,以供变更数据捕获枚举函数 cdc.fn_cdc_get_all_changes_<capture_instance> 和cdc.fn_cdc_get_net_changes_<capture_instance> 返回此范围内的数据更改。

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语法:
sys.fn_cdc_map_time_to_lsn (<relational_operator>, tracking_time )

<relational_operator> ::=
{  largest less than
 | largest less than or equal
 | smallest greater than
 | smallest greater than or equal
}

参数:
<relational_operator> { largest less than | largest less than or equal | smallest greater than | smallest greater than or equal }
用于标识这样的非重复 LSN 值:该值在 cdc.lsn_time_mapping 表中,且其关联的 tran_end_time 在与 tracking_time 值比较时满足关系。
relational_operator 的数据类型为 nvarchar(30)。
tracking_time
是要进行匹配的日期时间值。tracking_time 的数据类型为 datetime。


注释:
若要了解如何使用 sys.fn_cdc_map_time_lsn 将日期时间范围映射到 LSN 范围,请考虑以下情况。假定使用者希望每日提取更改数据。也就是说,使用者只需要给定日午夜之前(包括午夜)的更改。此时间范围的下限应为无限接近前一天午夜的时间点(但不包括前一天午夜)。上限应为给定日的午夜(包括午夜)。下例说明了如何使用 sys.fn_cdc_map_time_to_lsn 函数系统地将此基于时间的范围映射到基于 LSN 的范围,以供变更数据捕获枚举函数返回此范围内的所有更改之用。
DECLARE @begin_time datetime, @end_time datetime, @begin_lsn binary(10), @end_lsn binary(10);
SET @begin_time = 2007-01-01 12:00:00.000;
SET @end_time = 2007-01-02 12:00:00.000;
SELECT @begin_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(smallest greater than, @begin_time);
SELECT @end_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(largest less than or equal, @end_time);
SELECT * FROM cdc.fn_cdc_get_net_changes_HR_Department(@begin_lsn, @end_lsn, all );
关系运算符 smallest greater than 用于将更改限制为在前一天的午夜后发生的更改。如果具有不同 LSN 值的多个项共用在 cdc.lsn_time_mapping 表中标识为下限的 tran_end_time 值,则该函数将返回最小的 LSN,以确保所有项均包含在内。对于上限,关系运算符 ‘largest less than or equal to’ 用于确保该范围包含此日的所有项(包括其 tran_end_time 值为午夜的那些项)。如果具有不同 LSN 值的多个项共用标识为上限的 tran_end_time 值,则此函数将返回最大的 LSN,以确保所有项均包括在内。
语法及参数
--2、通过 sys.fn_cdc_map_time_to_lsn (Transact-SQL) 函数 获取某个时间段内的数据变化
--比如:查询 2015-02-10 15:20-15:30 这十分钟之内我所做的修改
SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT --查询这个是为了方便直观的看到两个查询结果的对比
DECLARE @begin_time datetime, @end_time datetime, @begin_lsn binary(10), @end_lsn binary(10);
SET @begin_time = 2015-02-10 15:20:00.000;
SET @end_time = 2015-02-10 15:30:00.000;
SELECT @begin_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(smallest greater than, @begin_time);
SELECT @end_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(largest less than or equal, @end_time);
SELECT * FROM cdc.fn_cdc_get_all_changes_CDC_User_Info(@begin_lsn, @end_lsn, all update old);

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很明显可以看到只有两条数据是在这十分钟内捕获到的;

3、sys.fn_cdc_map_lsn_to_time 查询变更时间:

为指定的日志序列号 (LSN) 返回 cdc.lsn_time_mapping 系统表的 tran_end_time 列中的日期和时间值。您可以使用此函数系统地将 LSN 范围映射到更改表中的日期范围。

--3、查询变更时间
SELECT  [__$operation] ,
       CASE [__$operation] WHEN 1 THEN 删除 WHEN 2 THEN 插入 WHEN 3 THEN 更新(捕获的列值是执行更新操作前的值)
       WHEN 4 THEN 更新(捕获的列值是执行更新操作后的值) END [类型],
        sys.fn_cdc_map_lsn_to_time([__$start_lsn]) [更改时间] ,
        UserName ,
        UserInfoID
FROM    cdc.CDC_User_Info_CT
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CDC-更改数据捕获存储过程 (Transact-SQL)-学习

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原文地址:http://www.cnblogs.com/cyr2012/p/4276794.html

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