CDC for Kafka：数据操作记录详解与Kafka消费示例

"本文档详细介绍了如何在CDC (Change Data Capture) 环境下使用Apache Kafka处理数据库中的增删改操作。首先，文档定义了一个测试数据表`a2`，包含两个字段：`id`（整型主键）和`c2`（字符类型，长度为10）。接下来，我们探讨了如何通过CDC技术捕获这些操作并将其映射到Kafka主题中。 在CDC配置方面，作者提供了使用`kafka-avro-console-consumer`工具来监控Kafka主题`fkproj1.leaderim.sourcedb.liuyan.a2`的示例。对于插入操作，当执行SQL `INSERT INTO a2 VALUES(4, 'insert')`后，数据记录以JSON格式输出，包括`ID`和`C2`字段的值，如`{"ID": "4", "C2": {"string": "insert"}}`。 更新操作分为两种情况：非主键更新（如`UPDATE a2 SET c2 = 'update' WHERE id = 3`）和主键更新（如`UPDATE a2 SET id = 10 WHERE id = 2`）。前者只更新字段值，输出记录包含旧值（`{"ID": "3", "C2": {"string": "update"}`），而新值的`ID`变为NULL；后者不仅更新字段值，还会插入一条新的记录，旧记录带有NULL值（`{"ID": "2", null}, {"ID": "10", "C2": {"string": "insert"}}`）。 删除操作（DELETE语句）的表现形式不同，由于主键被改变，旧记录会被标记为删除，即在更新记录中出现NULL值，如`{"ID": "2", null}`，表示原ID为2的记录已删除，新ID为10的记录则包含了更新后的`C2`值。 本文档通过实例展示了如何利用CDC for Kafka捕获和处理数据库中的数据变化，包括了不同操作类型的记录格式，这对于理解和实现数据库与实时流处理平台之间的数据同步具有重要的参考价值。"