DocumentazioneExperience PlatformGuida ai connettori di origini

Abilitare Change Data Capture per le connessioni di origine nell’API

Last update: Wed Sep 24 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
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Utilizza l’acquisizione dei dati di modifica nelle origini Adobe Experience Platform per mantenere sincronizzati i sistemi di origine e di destinazione quasi in tempo reale.

Experience Platform attualmente supporta copia dati incrementale, che trasferisce periodicamente i record appena creati o aggiornati dal sistema di origine ai set di dati acquisiti. Questo metodo si basa su una colonna timestamp per tenere traccia delle modifiche, ma non rileva le eliminazioni, il che può causare incongruenze nei dati nel tempo.

Cambia invece acquisisce ed applica inserti, aggiornamenti ed eliminazioni quasi in tempo reale. Questo monitoraggio completo delle modifiche assicura che i set di dati rimangano completamente allineati al sistema di origine e fornisce una cronologia completa delle modifiche, oltre a ciò che supporta la copia incrementale. Tuttavia, le operazioni di eliminazione richiedono una considerazione particolare in quanto influiscono su tutte le applicazioni che utilizzano i set di dati di destinazione.

La modifica dell'acquisizione dati in Experience Platform richiede Data Mirror con schemi basati su modello (detti anche schemi relazionali). È possibile fornire i dati di modifica a Data Mirror in due modi:

Entrambi gli approcci richiedono Data Mirror con schemi basati su modelli per preservare le relazioni e applicare l’univocità.

Data Mirror con schemi basati su modelli

AVAILABILITY
Data Mirror e gli schemi basati su modelli sono disponibili per i titolari di licenze di Campagne orchestrate Adobe Journey Optimizer. Sono disponibili anche come versione limitata per gli utenti di Customer Journey Analytics, a seconda della licenza e dell'abilitazione della funzione. Contatta il tuo rappresentante Adobe per accedere.
NOTE
Utenti di campagne orchestrate: utilizza le funzionalità di Data Mirror descritte in questo documento per lavorare con i dati dei clienti mantenendo l'integrità referenziale. Anche se l'origine non utilizza la formattazione di acquisizione dati di modifica, Data Mirror supporta funzioni relazionali quali l'imposizione della chiave primaria, gli aggiornamenti a livello di record e le relazioni tra schemi. Queste funzioni garantiscono una modellazione dei dati coerente e affidabile tra i set di dati connessi.

Data Mirror utilizza schemi basati su modelli per estendere l’acquisizione dei dati sulle modifiche e abilitare funzionalità avanzate di sincronizzazione del database. Per una panoramica di Data Mirror, vedere Panoramica di Data Mirror.

Gli schemi basati su modelli estendono Experience Platform per applicare l’univocità della chiave primaria, tenere traccia delle modifiche a livello di riga e definire relazioni a livello di schema. Con l’acquisizione dei dati di modifica, vengono applicati inserti, aggiornamenti ed eliminazioni direttamente nel data lake, riducendo la necessità di estrarre, trasformare, caricare (ETL) o riconciliazione manuale.

Per ulteriori informazioni, vedere Panoramica sugli schemi basati su modelli.

Requisiti dello schema basati su modello per l'acquisizione dei dati di modifica

Prima di utilizzare uno schema basato su modello con l’acquisizione dei dati di modifica, configura i seguenti identificatori:

  • Identificare in modo univoco ogni record con una chiave primaria.
  • Applica gli aggiornamenti in sequenza utilizzando un identificatore di versione.
  • Per gli schemi di serie temporali, aggiungi un identificatore di marca temporale.

Gestione colonne di controllo control-column-handling

Utilizzare la colonna _change_request_type per specificare la modalità di elaborazione di ogni riga:

  • u — upsert (impostazione predefinita se la colonna è assente)
  • d — elimina

Questa colonna viene valutata solo durante l’acquisizione e non viene memorizzata o mappata su campi XDM.

Flusso di lavoro workflow

Per abilitare l’acquisizione dei dati di modifica con uno schema basato su modello:

  1. Crea uno schema basato su modello.

  2. Aggiungi i descrittori richiesti:

  3. Crea un set di dati dallo schema e abilita l’acquisizione dei dati di modifica.

  4. Solo per l’acquisizione basata su file: se devi specificare esplicitamente le operazioni di eliminazione, aggiungi la colonna _change_request_type ai file di origine. Le configurazioni di esportazione CDC gestiscono automaticamente questa situazione per le origini del database.

  5. Completa l’impostazione della connessione di origine per abilitare l’acquisizione.

NOTE
La colonna _change_request_type è necessaria solo per le origini basate su file (Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage, SFTP) quando si desidera controllare in modo esplicito il comportamento di modifica a livello di riga. Per le origini di database con funzionalità CDC native, le operazioni di modifica vengono gestite automaticamente tramite le configurazioni di esportazione CDC. Per impostazione predefinita, l’acquisizione basata su file prevede l’esecuzione di operazioni upsert. È sufficiente aggiungere questa colonna per specificare le operazioni di eliminazione nei caricamenti di file.
IMPORTANT
È richiesta la pianificazione dell'eliminazione dei dati. Tutte le applicazioni che utilizzano schemi basati su modelli devono comprendere le implicazioni relative all'eliminazione prima di implementare l'acquisizione dei dati di modifica. Pianifica in che modo le eliminazioni influiranno sui set di dati correlati, sui requisiti di conformità e sui processi a valle. Consulta considerazioni sull'igiene dei dati per maggiori informazioni.

Fornitura di dati di modifica per origini basate su file file-based-sources

IMPORTANT
L'acquisizione dei dati di modifica basata su file richiede Data Mirror con schemi basati su modelli. Prima di seguire i passaggi di formattazione dei file riportati di seguito, assicurati di aver completato il flusso di lavoro di installazione di Data Mirror descritto in precedenza in questo documento. I passaggi seguenti descrivono come formattare i file di dati per includere le informazioni di rilevamento delle modifiche che verranno elaborate da Data Mirror.

Per le origini basate su file (Amazon S3, Azure Blob, Google Cloud Storage e SFTP), includere una colonna _change_request_type nei file.

Utilizza i valori _change_request_type definiti nella sezione precedente Gestione colonna di controllo.

IMPORTANT
Solo per origini basate su file, alcune applicazioni potrebbero richiedere una colonna _change_request_type con u (upsert) o d (delete) per convalidare le funzionalità di rilevamento delle modifiche. Ad esempio, la funzionalità Campagne orchestrate di Adobe Journey Optimizer richiede questa colonna per abilitare l'interruttore "Campagna orchestrata" e consentire la selezione del set di dati per il targeting. I requisiti di convalida specifici dell’applicazione possono variare.

Segui i passaggi specifici per l’origine riportati di seguito.

Origini archiviazione cloud cloud-storage-sources

Abilita l’acquisizione dei dati di modifica per le origini di archiviazione cloud seguendo questi passaggi:

  1. Creare una connessione di base per l'origine:

    table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2
    Origine Guida alla connessione di base
    Amazon S3 Crea una Amazon S3 connessione di base
    Azure Blob Crea una Azure Blob connessione di base
    Google Cloud Storage Crea una Google Cloud Storage connessione di base
    SFTP Crea una SFTP connessione di base

  2. Creare una connessione di origine per un'archiviazione cloud.

Tutte le origini di archiviazione cloud utilizzano lo stesso formato di colonna _change_request_type descritto nella sezione Origini basate su file precedente.

Origini del database database-sources

Azure Databricks

Per utilizzare Change Data Capture con Azure Databricks, è necessario abilitare change Data Feed nelle tabelle di origine e configurare Data Mirror con schemi basati su modelli in Experience Platform.

Utilizzare i seguenti comandi per abilitare il feed di dati di modifica nelle tabelle:

Nuova tabella

Per applicare il feed di dati di modifica a una nuova tabella, è necessario impostare la proprietà della tabella delta.enableChangeDataFeed su TRUE nel comando CREATE TABLE.

CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) TBLPROPERTIES (delta.enableChangeDataFeed = true)

Tabella esistente

Per applicare il feed di dati di modifica a una tabella esistente, è necessario impostare la proprietà della tabella delta.enableChangeDataFeed su TRUE nel comando ALTER TABLE.

ALTER TABLE myDeltaTable SET TBLPROPERTIES (delta.enableChangeDataFeed = true)

Tutte le nuove tabelle

Per applicare il feed dati di modifica a tutte le nuove tabelle, è necessario impostare le proprietà predefinite su TRUE.

set spark.databricks.delta.properties.defaults.enableChangeDataFeed = true;

Per ulteriori informazioni, leggere la Azure Databricks guida sull'abilitazione del feed di dati di modifica.

Per i passaggi su come abilitare l'acquisizione dei dati di modifica per la connessione di origine Azure Databricks, leggere la seguente documentazione:

Data Landing Zone

Per utilizzare Change Data Capture con Data Landing Zone, è necessario abilitare change Data Feed nelle tabelle di origine e configurare Data Mirror con schemi basati su modelli in Experience Platform.

Per i passaggi su come abilitare l'acquisizione dei dati di modifica per la connessione di origine Data Landing Zone, leggere la seguente documentazione:

Google BigQuery

Per utilizzare Change Data Capture con Google BigQuery, è necessario abilitare la cronologia delle modifiche nelle tabelle di origine e configurare Data Mirror con schemi basati su modelli in Experience Platform.

Per abilitare la cronologia delle modifiche nella connessione di origine Google BigQuery, passare alla pagina Google BigQuery nella console Google Cloud e impostare enable_change_history su TRUE. Questa proprietà abilita la cronologia delle modifiche per la tabella dati.

Per ulteriori informazioni, leggere la guida sulle istruzioni del linguaggio di definizione dei dati in GoogleSQL.

Per i passaggi su come abilitare l'acquisizione dei dati di modifica per la connessione di origine Google BigQuery, leggere la seguente documentazione:

Snowflake

Per utilizzare Change Data Capture con Snowflake, è necessario abilitare rilevamento modifiche nelle tabelle di origine e configurare Data Mirror con schemi basati su modelli in Experience Platform.

In Snowflake, abilitare il rilevamento delle modifiche utilizzando ALTER TABLE e impostando CHANGE_TRACKING su TRUE.

ALTER TABLE mytable SET CHANGE_TRACKING = TRUE

Per ulteriori informazioni, leggere la Snowflake guida sull'utilizzo della clausola changes.

Per i passaggi su come abilitare l'acquisizione dei dati di modifica per la connessione di origine Snowflake, leggere la seguente documentazione:

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