DDIA 读书逐章分享——第十一章（三）：CDC

AI视频小助理:
一、数据库和流的关系，以及如何处理数据流。从消息系统中借鉴思想，应用到数据库中，探讨了跨数据库的总部和事件日志的应用。 00:27 - 文字稿和录屏都在这个网站上，第11章的文字稿还在这里 01:37 - 在群里进行发布，也可以在分布式系统和数据库论坛上讨论 07:35 - 跨数据库的总部是现在数据系统发展的趋势，满足需求的多样性 二、在设计系统架构时，需要根据需求选择合适的数据库或数据系统，并采用同步手段保证数据一致性，同时介绍了解决数据不一致问题的方案。 08:23 - 设计系统架构满足最佳性能，使用工具箱存储和分布式工具箱。 09:28 - 不同的场景需要不同的数据系统，需要进行同步。 14:23 - 使用两阶段方案解决分布式系统中同时提交多个事件的问题。 三、消息系统在保证数据一致性中的作用，以及CDC(change data capture)的实现方式，通过将数据变更记录在日志中，实现不同下游数据系统的一致性。 16:41 - 需要单写入点保证系统数据一致性 17:49 - CDC(Change Data Capture)是将数据变更从数据库中导出的方法 20:23 - CDC是衍生数据系统的一种手段，用于同步数据库中的变更给不同的数据视图 四、日志的压缩和快照的应用，以及如何通过找重复和压缩日志来减少日志体积。同时，也提到了变更流API的支持。 25:01 - 为了解决数据不断积累导致系统越来越长的问题 25:39 - 快照适合和某种状态机绑定，通常以KV或数据库形式组织 27:10 - 日志压缩的关键在于找重复，可以给每条日志关联一个组件，保证主线相同的事件相同 五、事件溯源的概念和应用，以及时间数学和数据库设计范式等相关内容。此外，我们还讨论了CDC和事件溯源的区别和优缺点。 33:20 - 讨论时间溯源和CDC的区别和优缺点 36:00 - 理解数据库设计范式和数据仓库中的一些概念 39:01 - 事件溯源和CDC是不可逆的变换，需要确定性来重放事件日志 六、对数据事件溯源的理解，以及在应用层中是否存在primary key的讨论，同时也提到了不确定 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@有点困将军 召唤发送

妙WA种子_:
31:40 左右的提问，日志的形式是泛化的，append命令也可以作为日志的内容。快照记录的是状态机进行快照时的状态，而不是最后一条日志。

DT_panda:
工作好多年了，其实这里面的概念和做法也都听说过，大致也懂。可惜一直不知道在什么场景下使用，如何去做。尤其是做应用开发。例如事件溯源，只闻其名，从未见过哪个项目使用过。