找出新内容的过程称为变更数据捕获(CDC)。如果没有 CDC，反向 ETL 每次都必须同步整个表，这不仅速度慢，而且成本和规模也高得令人望而却步。 基本反向 ETL 图 借助反向 ETL，现代数据团队将仓库作为其业务运营的重心。这种架构非常强大，因为它将分析和激活集中在同一个地方。 然而，传统的反向 ETL 管道有两个潜在的延迟来源，可能会阻碍某些高速用例：(1) 花费在数据转换上的时间和 (2) 花费在变更数据捕获 (CDC) 上的时间。
数据转换需要时间 大多数 奥地利电报数据库 数据管道都是基于批处理的。团队会执行一系列转换，例如清理数据、通过身份解析构建用户资料，以及计算潜在客户评分和 LTV 等业务指标。这些流程通常按重复计划运行，分批执行。随着 Snowflake 和 Databricks 等云数据仓库的兴起，许多公司的数据团队已从夜间工作发展到小时工作。
然而，随着转换管道变得越来越复杂，延迟成为一个日益严重的问题：您无法以比其底层转换作业更快的频率激活数据。 变更数据捕获需要时间 要构建可扩展的反向 ETL 平台，您需要有效地检测仓库数据的变化，并且仅同步这些变化，而不是在每次运行期间执行完全刷新。 大多数事务数据库（如 PostgreSQL 和 MySQL）都有原生变更日志，这些变更日志本质上是在行级变更事件发生时发出事件反馈。