在API中为源连接启用更改数据捕获
在Adobe Experience Platform源中使用变更数据捕获，使您的源和目标系统近乎实时地保持同步。
Experience Platform当前支持 增量数据副本，该副本会定期将新创建或更新的记录从源系统传输到摄取的数据集。 此方法依赖于 时间戳列 来跟踪更改，但它不检测删除，这可能会导致数据随时间而出现不一致。
相反，变更数据捕获会近乎实时地捕获并应用插入、更新和删除。 这一全面的更改跟踪确保数据集与源系统保持完全一致，并提供完整的更改历史记录，超出增量拷贝所支持的范围。 但是，删除操作需要特别考虑，因为它们会影响使用目标数据集的所有应用程序。
Experience Platform中的变更数据捕获需要 Data Mirror 和基于模型的架构（也称为关系架构）。 您可以通过两种方式将更改数据提供给Data Mirror：
- 手动更改跟踪：在数据集中包含未原生生成更改数据捕获记录的源的
_change_request_type列 - 本机变更数据捕获导出：使用直接从源系统导出的变更数据捕获记录
这两种方法都要求具有基于模型的架构的Data Mirror保持关系并强制实施唯一性。
带有基于模型的架构的Data Mirror
Data Mirror使用基于模型的架构来扩展变更数据捕获并启用高级数据库同步功能。 有关Data Mirror的概述，请参阅Data Mirror概述。
基于模型的架构扩展了Experience Platform以强制实施主键唯一性、跟踪行级更改和定义架构级关系。 使用变更数据捕获，它们直接在数据湖中应用插入、更新和删除，从而减少了对提取、转换、加载(ETL)或手动协调的需要。
有关详细信息，请参阅基于模型的架构概述。
变更数据捕获的基于模型的架构要求
在将基于模型的方案用于变更数据捕获之前，请配置以下标识符：
- 用主键唯一地标识每个记录。
- 使用版本标识符按顺序应用更新。
- 对于时间序列架构，请添加时间戳标识符。
控制列处理 control-column-handling
使用_change_request_type列指定每个行的处理方式：
u— upsert（如果列不存在，则为默认值）d— 删除
此列仅在引入期间进行评估，不会存储或映射到XDM字段。
工作流 workflow
要使用基于模型的架构启用变更数据捕获，请执行以下操作：
_change_request_type列。 对于具有本机CDC功能的数据库源，更改操作通过CDC导出配置自动处理。 默认情况下，基于文件的摄取假定使用更新插入操作 — 只有在要在文件上载中指定删除操作时才需要添加此列。为基于文件的源提供更改数据 file-based-sources
对于基于文件的源（Amazon S3、Azure Blob、Google Cloud Storage和SFTP），请在文件中包含_change_request_type列。
使用上面_change_request_type控件列处理部分中定义的值。
_change_request_type (upsert)或u (delete)的d列来验证更改跟踪功能。 例如，Adobe Journey Optimizer的 协调营销活动 功能需要此列启用“协调营销活动”切换功能，并允许为定位选择数据集。 特定于应用程序的验证要求可能有所不同。请按照下面特定于源的步骤执行操作。
云存储源 cloud-storage-sources
按照以下步骤为云存储源启用更改数据捕获：
-
为源创建基本连接：
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 来源 基本连接指南 Amazon S3 创建 Amazon S3 基本连接 Azure Blob 创建 Azure Blob 基本连接 Google Cloud Storage 创建 Google Cloud Storage 基本连接 SFTP 创建 SFTP 基本连接
所有云存储源都使用上面_change_request_type基于文件的源部分中描述的相同列格式。
数据库源 database-sources
Azure Databricks
若要将变更数据捕获与Azure Databricks一起使用，您必须在源表中启用 变更数据馈送，并在Experience Platform中使用基于模型的架构配置Data Mirror。
使用以下命令在表上启用更改数据馈送：
新表
要将更改数据馈送应用到新表，必须在delta.enableChangeDataFeed命令中将表属性TRUE设置为CREATE TABLE。
CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT) TBLPROPERTIES (delta.enableChangeDataFeed = true)
现有表
要将更改数据馈送应用于现有表，必须在delta.enableChangeDataFeed命令中将表属性TRUE设置为ALTER TABLE。
ALTER TABLE myDeltaTable SET TBLPROPERTIES (delta.enableChangeDataFeed = true)
所有新表
要将更改数据馈送应用于所有新表，必须将默认属性设置为TRUE。
set spark.databricks.delta.properties.defaults.enableChangeDataFeed = true;
有关详细信息，请阅读有关启用更改数据馈送Azure Databricks 的指南。
请阅读以下文档，以了解如何为Azure Databricks源连接启用更改数据捕获的步骤：
- 创建 Azure Databricks 基本连接。
- 为数据库创建源连接。
Data Landing Zone
若要将变更数据捕获与Data Landing Zone一起使用，您必须在源表中启用 变更数据馈送，并在Experience Platform中使用基于模型的架构配置Data Mirror。
请阅读以下文档，以了解如何为Data Landing Zone源连接启用更改数据捕获的步骤：
Google BigQuery
要对Google BigQuery使用变更数据捕获，您必须在源表中启用变更历史记录，并在Experience Platform中为Data Mirror配置基于模型的架构。
要在Google BigQuery源连接中启用更改历史记录，请在Google BigQuery控制台中导航到您的Google Cloud页面，并将enable_change_history设置为TRUE。 此属性启用数据表的更改历史记录。
有关详细信息，请阅读 GoogleSQL中数据定义语言语句的指南。
请阅读以下文档，以了解如何为Google BigQuery源连接启用更改数据捕获的步骤：
- 创建 Google BigQuery 基本连接。
- 为数据库创建源连接。
Snowflake
若要通过Snowflake使用变更数据捕获，您必须在源表中启用 变更跟踪，并在Experience Platform中为Data Mirror配置基于模型的架构。
在Snowflake中，通过使用ALTER TABLE并将CHANGE_TRACKING设置为TRUE来启用更改跟踪。
ALTER TABLE mytable SET CHANGE_TRACKING = TRUE
有关详细信息，请阅读有关使用changes子句Snowflake 的指南。
请阅读以下文档，以了解如何为Snowflake源连接启用更改数据捕获的步骤：
- 创建 Snowflake 基本连接。
- 为数据库创建源连接。