即使 GWT 选择了一些新的、最先进的技术来更好地处理 这在提取这些表时 目标系统上不断增加的数据量，包括分析平台和向托管云服务的迁移，但仍然必须使用 BODS 批量 ETL 提取来从关键 SAP 集群和池表中提取数据。
批量 ETL 提取（在本例或类似情况下）耗费时间和资源。 给源带来沉重的负担。此外，我上面提到，BODS 批量 ETL 遗漏了数据，导致数据质量问题。
基于日志的变更数据捕获
为了解决这个问题，GWT 开始探索变更数据捕获（CDC）来提 WhatsApp 号码数据 取 SAP 数据，释放资源，并缓解与批量 ETL 事务相关的挑战。顾名思义，CDC 可以识别更改，然后可以与另一个系统同步增量更改或存储更改的审计跟踪。CDC 有多种形式，包括 她的反应告诉我她后悔问了 基于触发器和基于日志。（请参阅我的上一篇文章了解有关 CDC 不同方法的更多信息。
GWT 决定采
用基于日志的 CDC 解决方案。在可用的方案中，基于日志的 CDC 更 国 新加坡电话列表 家 胜一筹，因为它可以应用于所有可能的场景，包括交易量极高的系统或消耗大量系统资源的系统。这种方法对单个交易的开销最低，对整个系统也是如此。