sqlserver cdc机制

SQL Server CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获表数据更改的机制。它允许用户轻松地跟踪表中的更改，以便进行实时分析和报告。CDC 机制可以在 SQL Server 数据库上启用，并且可以使用 SQL Server 中的存储过程、函数和视图来查询捕获的更改。

启用 CDC 后，SQL Server 将为每个启用 CDC 的表创建一个捕获实例。当表中的数据发生更改时，CDC 实例将捕获更改并将其存储在系统表中。用户可以使用系统存储过程和函数从 CDC 实例中提取更改数据。

使用 CDC 机制的好处包括：

- 实时捕获表数据更改，无需轮询表或通过触发器进行实现。
- 捕获数据更改的细节，包括更改类型、更改时间戳和更改前后的数据值。
- 高性能，因为 CDC 机制是 SQL Server 的一部分，与触发器相比，它可以更有效和可扩展地处理更改。

但是，使用 CDC 机制也有一些限制和注意事项，例如：

- 只能用于启用了 CDC 的表。
- 只能捕获 DML（INSERT、UPDATE 和 DELETE）语句所造成的更改，无法捕获 DDL（CREATE、ALTER 和 DROP）语句所造成的更改。
- CDC 数据无法直接更新或删除，必须使用系统存储过程和函数进行查询和管理。

总的来说，SQL Server CDC 机制是一种方便的方法来捕获和跟踪表数据的更改，但需要注意其限制和注意事项。

相关问题

flink cdc SQLServer xml

### Flink CDC SQL Server XML 数据集成

#### 开启SQL Server的CDC功能

为了使Flink能够通过CDC机制读取来自SQL Server的数据变更，首先需要确保SQL Server实例已经开启了CDC功能。这一步骤对于捕捉表级别的变化至关重要[^2]。

USE YourDatabase;
GO
ALTER DATABASE YourDatabase SET CHANGE_TRACKING = ON (CHANGE_RETENTION = 2 DAYS, AUTO_CLEANUP = ON);
GO
EXEC sys.sp_cdc_enable_db;
GO

上述脚本不仅启动了数据库层面的变化跟踪选项，还设定了保留期以及自动清理策略来管理历史记录的空间占用情况。

#### 配置Flink环境以支持SQL Server CDC

安装并配置好必要的依赖项之后，在`pom.xml`文件中加入如下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-sql-connector-mssql-cdc</artifactId>
    <version>${mssql.cdc.version}</version>
</dependency>

此操作使得项目具备处理来自于Microsoft SQL Server源端数据流的能力[^4]。

#### 创建XML解析逻辑

考虑到目标是从SQL Server获取到的是结构化关系型数据而非直接存储为XML格式的信息，因此需额外构建一层转换层负责将这些字段映射成对应的XML文档形式。可以利用Java内置API或者第三方库如JAXB来进行序列化工作。

import javax.xml.bind.JAXBContext;
import javax.xml.bind.Marshaller;

public class Order {
    private String id;
    private String customerName;
    
    public void toXml(StringBuilder sb) throws Exception{
        JAXBContext contextObj = JAXBContext.newInstance(Order.class);
        
        Marshaller marshallerObj = contextObj.createMarshaller();
        marshallerObj.setProperty(Marshaller.JAXB_FORMATTED_OUTPUT, true);

        StringWriter stringWriter = new StringWriter();
        marshallerObj.marshal(this, stringWriter);
        sb.append(stringWriter.getBuffer().toString());
    }
}

这段代码展示了如何定义一个简单的订单类，并提供方法将其对象状态导出至字符串表示的XML片段内。

#### 构建完整的Flink作业流程

最后一步则是编写实际运行的任务程序，这里采用DataStream API作为示范说明:

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
env.setParallelism(1)

// 定义输入源
val orderSourceTableDDL =
"""
|CREATE TABLE Orders (
| `id` STRING,
| `customer_name` STRING,
| WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '5' SECOND
| ) WITH (
| 'connector' = 'mysql-cdc',
| 'hostname' = 'localhost',
| 'port' = '3306',
| 'username' = 'root',
| 'password' = '',
| 'database-name' = 'testdb',
| 'table-name' = 'orders'
| )
""".stripMargin

tEnv.executeSql(orderSourceTableDDL)

// 将接收到的消息转化为自定义实体并调用toXml()函数完成最终输出
val ordersDS: DataStream[String] = tEnv.toAppendStream(tEnv.fromPath("Orders"), classOf[(String, String)])
.map{case(id,customerName)=>
 val order=new Order()
 order.id=id
 order.customerName=customerName
 
 var xmlContent=new StringBuilder("<Order>")
 try {order.toXml(xmlContent)} catch { case e:Exception => println(e)}
 xmlContent.append("</Order>").toString()
}

ordersDS.print()

env.execute("Flink Job for reading and converting MSSQL data into XML format")

以上Scala代码段实现了从指定SQL Server中的特定表格抽取最新更新后的记录条目，并经过一系列加工步骤后形成符合预期标准的XML文本串供后续环节消费使用[^1]。

sqlserver抓取sql

### 如何在 SQL Server 中捕获和监控执行的 SQL 查询

#### 使用 SQL Server Profiler 进行查询捕获

SQL Server Profiler 是一种图形化工具，允许用户创建跟踪并存储供以后分析的数据。通过定义过滤条件，可以仅收集特定类型的事件，从而减少性能开销。

为了设置一个基本的追踪：

1. 打开 SQL Server Profiler 并启动一个新的跟踪；
2. 配置模板选项以选择想要监视的具体活动类型；
3. 应用适当的筛选器来限定捕捉范围，比如只关注长时间运行的操作[^1]；

-- 示例：使用 T-SQL 创建简单的跟踪脚本
DECLARE @TraceID INT;
EXEC sp_trace_create @traceid OUTPUT, 0, N'C:\Traces\MySlowQueries.trc';
-- 添加所需的事件类别及其列
EXEC sp_trace_setevent @traceid, 10, 1, 1; -- RPC:Completed (Event ID=10), TextData Column
-- 设置过滤条件，例如最小持续时间超过5秒
EXEC sp_trace_setfilter @traceid, 13, 0, 7, 5000; -- Duration greater than or equal to 5 seconds
-- 启动跟踪
EXEC sp_trace_setstatus @traceid, 1;

然而，对于现代环境而言，推荐采用 **扩展事件** 来替代传统的 SQL Trace/Profiler 方法，因为它具有更低的影响度以及更好的灵活性[^2]。

#### 利用扩展事件实现高效监控

相比于旧版技术，扩展事件提供了更加轻量级的方式来进行诊断工作负载行为的研究。它能够有效地识别那些消耗大量资源的查询，并支持复杂的聚合操作以便于后续数据分析。

以下是配置扩展事件的一个简单例子：

CREATE EVENT SESSION [TrackLongRunningQueries]
ON SERVER 
ADD EVENT sqlserver.rpc_completed(
    ACTION(sqlserver.sql_text)
    WHERE duration >= 5 * 1000 /* ms */
),
ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'c:\temp\longqueries.xel')
WITH (MAX_MEMORY=4096 KB,EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS);
GO
ALTER EVENT SESSION [TrackLongRunningQueries] ON SERVER STATE = START;

此代码片段展示了如何建立一个专门针对远程过程调用完成事件(`rpc_completed`) 的会话，当这些请求花费的时间超过了设定阈值（这里是五秒钟），就会被记录下来保存到指定文件位置中去。

#### 数据变更监测机制概述

除了上述两种方式外，在某些场景下可能还需要关心表内数据的变化情况。此时就可以考虑启用 `Change Data Capture` 功能，这是一种内置特性，专为简化ETL流程而设计，同时也适用于审计目的。一旦激活了 CDC 对象，则每当发生 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作时都会自动维护历史版本信息[^3]。

USE AdventureWorks2019;
GO
-- 开启数据库级别的CDC支持
EXEC sys.sp_cdc_enable_db;
-- 为具体表格开启CDC保护
EXEC sys.sp_cdc_enable_table  
@source_schema = 'Sales',   
@source_name   = 'SalesOrderHeader',
@role_name     = NULL ;

以上介绍了几种不同的手段帮助管理员和技术人员更好地理解和优化其系统的实际表现状况。每种方案都有各自的特点和适用场合，请依据实际情况做出合理的选择。