Debezium을 SQL Server Express에서 사용할 수 있는 대안 방법

❗ SQL Server Express에서 Debezium 사용 가능 여부

Debezium은 Change Data Capture(CDC) 기능을 기반으로 작동하는 Kafka 커넥터입니다.
하지만 SQL Server Express에서는 CDC 기능을 지원하지 않기 때문에 Debezium을 직접 사용할 수 없습니다.

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✅ Debezium을 SQL Server Express에서 사용할 수 있는 대안 방법

SQL Server Express에서 CDC를 사용할 수 없지만, Debezium을 활용하는 몇 가지 우회적인 방법이 있습니다.

1️⃣ 트리거 기반 변경 로그 테이블 + Debezium 활용

CDC를 사용할 수 없으므로 트리거를 이용해 변경 사항을 별도 로그 테이블에 저장한 후, Debezium이 그 테이블을 읽도록 설정하는 방식입니다.

① 변경 로그 테이블 생성

CREATE TABLE ChangeLog (
    ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    TableName NVARCHAR(100),
    OperationType NVARCHAR(10),
    ChangedData NVARCHAR(MAX),
    ChangeDate DATETIME DEFAULT GETDATE()
);

② INSERT, UPDATE, DELETE 트리거 추가

CREATE TRIGGER trg_AfterInsert  
ON dbo.YourTableName  
AFTER INSERT  
AS  
BEGIN  
    INSERT INTO ChangeLog (TableName, OperationType, ChangedData)  
    SELECT 'YourTableName', 'INSERT', CONVERT(NVARCHAR(MAX), (SELECT * FROM inserted FOR JSON AUTO))  
    FROM inserted;  
END;

CREATE TRIGGER trg_AfterUpdate  
ON dbo.YourTableName  
AFTER UPDATE  
AS  
BEGIN  
    INSERT INTO ChangeLog (TableName, OperationType, ChangedData)  
    SELECT 'YourTableName', 'UPDATE', CONVERT(NVARCHAR(MAX), (SELECT * FROM inserted FOR JSON AUTO))  
    FROM inserted;  
END;

CREATE TRIGGER trg_AfterDelete  
ON dbo.YourTableName  
AFTER DELETE  
AS  
BEGIN  
    INSERT INTO ChangeLog (TableName, OperationType, ChangedData)  
    SELECT 'YourTableName', 'DELETE', CONVERT(NVARCHAR(MAX), (SELECT * FROM deleted FOR JSON AUTO))  
    FROM deleted;  
END;

✅ 변경된 데이터를 ChangeLog 테이블에 JSON 형식으로 기록
✅ Debezium이 ChangeLog 테이블을 폴링하도록 설정하면 변경 사항을 Kafka로 스트리밍 가능

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2️⃣ Debezium 커넥터 설정 (ChangeLog 테이블 기반)

위에서 만든 ChangeLog 테이블을 대상으로 Debezium을 설정하면 변경 사항을 Kafka로 스트리밍할 수 있습니다.

{
  "name": "mssql-express-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.sqlserver.SqlServerConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.hostname": "your_server_address",
    "database.port": "1433",
    "database.user": "DebeziumUser",
    "database.password": "your_password",
    "database.dbname": "YourDatabaseName",
    "table.include.list": "dbo.ChangeLog", 
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "your_kafka_broker:9092",
    "database.history.kafka.topic": "dbhistory.mssql",
    "snapshot.mode": "initial"
  }
}

✅ Debezium이 ChangeLog 테이블을 폴링하도록 설정
✅ Kafka 토픽으로 변경 사항을 스트리밍

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3️⃣ 테이블 폴링 방식 활용 (Debezium 없이 Kafka Connect만 사용)

Debezium을 사용하지 않고, Kafka Connect의 JDBC Source Connector를 사용하여 테이블을 주기적으로 조회하는 방식도 가능합니다.

JDBC Source Connector 설정 (ChangeLog 테이블을 대상으로 데이터 추출)

{
  "name": "jdbc-mssql-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
    "connection.url": "jdbc:sqlserver://your_server_address:1433;databaseName=YourDatabaseName",
    "connection.user": "YourUser",
    "connection.password": "YourPassword",
    "mode": "incrementing",
    "incrementing.column.name": "ID",
    "table.whitelist": "dbo.ChangeLog",
    "topic.prefix": "mssql",
    "poll.interval.ms": "5000"
  }
}

✅ Debezium 없이 Kafka Connect만으로 변경 사항을 Kafka에 보내는 방식
✅ 폴링 간격(poll.interval.ms)을 설정하여 변경 사항을 주기적으로 감지

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🔥 결론

• Debezium은 SQL Server Express에서 CDC를 사용할 수 없기 때문에 직접 활용할 수 없음
• 하지만 트리거 기반 변경 로그 테이블을 만들어 Debezium이 읽게 하는 방식으로 우회 가능
• 또는 Kafka Connect의 JDBC Source Connector를 사용하여 테이블 폴링 방식으로 변경 사항을 감지 가능

✅ 가장 좋은 대안: 트리거 기반 ChangeLog 테이블 + Debezium 사용 🚀

 

❗ SQL Server Express에서 Debezium 없이 Kafka 연계 및 CDC 활용 방법

SQL Server Express는 Change Data Capture(CDC) 기능을 지원하지 않기 때문에, 다른 방법을 사용해야 합니다.
아래 3가지 방법을 소개합니다.

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✅ 1. 트리거 + 변경 로그 테이블 + Kafka Connect JDBC Source Connector 활용 (가장 추천)

CDC 기능이 없으므로, 트리거를 이용하여 변경 사항을 기록하는 별도의 ChangeLog 테이블을 만들고, Kafka Connect의 JDBC Source Connector를 활용하는 방법입니다.

1️⃣ 변경 로그 테이블 생성

CREATE TABLE ChangeLog (
    ID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    TableName NVARCHAR(100),
    OperationType NVARCHAR(10),
    ChangedData NVARCHAR(MAX),
    ChangeDate DATETIME DEFAULT GETDATE()
);

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2️⃣ INSERT, UPDATE, DELETE 트리거 생성

CREATE TRIGGER trg_AfterInsert  
ON dbo.YourTableName  
AFTER INSERT  
AS  
BEGIN  
    INSERT INTO ChangeLog (TableName, OperationType, ChangedData)  
    SELECT 'YourTableName', 'INSERT', CONVERT(NVARCHAR(MAX), (SELECT * FROM inserted FOR JSON AUTO))  
    FROM inserted;  
END;

CREATE TRIGGER trg_AfterUpdate  
ON dbo.YourTableName  
AFTER UPDATE  
AS  
BEGIN  
    INSERT INTO ChangeLog (TableName, OperationType, ChangedData)  
    SELECT 'YourTableName', 'UPDATE', CONVERT(NVARCHAR(MAX), (SELECT * FROM inserted FOR JSON AUTO))  
    FROM inserted;  
END;

CREATE TRIGGER trg_AfterDelete  
ON dbo.YourTableName  
AFTER DELETE  
AS  
BEGIN  
    INSERT INTO ChangeLog (TableName, OperationType, ChangedData)  
    SELECT 'YourTableName', 'DELETE', CONVERT(NVARCHAR(MAX), (SELECT * FROM deleted FOR JSON AUTO))  
    FROM deleted;  
END;

✅ 변경된 데이터를 ChangeLog 테이블에 JSON 형식으로 기록
✅ Kafka Connect의 JDBC Source Connector를 이용해 이 데이터를 Kafka로 전송

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3️⃣ Kafka Connect JDBC Source Connector 설정

Kafka Connect를 사용하여 ChangeLog 테이블을 Kafka로 스트리밍할 수 있습니다.

{
  "name": "jdbc-mssql-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSourceConnector",
    "connection.url": "jdbc:sqlserver://your_server_address:1433;databaseName=YourDatabaseName",
    "connection.user": "YourUser",
    "connection.password": "YourPassword",
    "mode": "incrementing",
    "incrementing.column.name": "ID",
    "table.whitelist": "dbo.ChangeLog",
    "topic.prefix": "mssql",
    "poll.interval.ms": "5000"
  }
}

✅ JDBC Source Connector가 ChangeLog 테이블을 폴링하여 Kafka로 데이터 전송
✅ 트랜잭션 로그를 직접 분석하는 방식이 아니므로 설정이 간단
✅ 대규모 트래픽에는 적합하지 않지만, 작은 규모에서는 충분히 활용 가능

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✅ 2. SQL Server 트랜잭션 로그 직접 분석하여 CDC 구현

SQL Server Express에서는 CDC 기능이 없지만, 트랜잭션 로그를 직접 조회하여 변경 사항을 감지하는 방식을 사용할 수 있습니다.
이 방법은 SQL Server의 fn_dblog 함수 또는 sys.fn_dump_dblog를 활용합니다.

1️⃣ 트랜잭션 로그 분석 함수 사용

SELECT
    [Current LSN],
    Operation,
    [Transaction ID],
    AllocUnitName,
    [Transaction Name],
    Context,
    [Page ID],
    [Slot ID],
    [RowLog Contents 0]
FROM sys.fn_dblog(NULL, NULL);

✅ 트랜잭션 로그를 직접 조회하여 변경 사항 확인 가능
✅ INSERT, UPDATE, DELETE 등의 변경 사항을 감지하여 별도 테이블에 저장 가능

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2️⃣ 트랜잭션 로그 데이터를 Kafka로 전송

위에서 추출한 변경 사항을 Kafka로 보내려면 Kafka Connect의 JDBC Sink Connector를 사용할 수 있습니다.

{
  "name": "jdbc-sink-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.confluent.connect.jdbc.JdbcSinkConnector",
    "topics": "mssql.changelog",
    "connection.url": "jdbc:sqlserver://your_server_address:1433;databaseName=YourDatabaseName",
    "connection.user": "YourUser",
    "connection.password": "YourPassword",
    "insert.mode": "insert",
    "auto.create": "true",
    "auto.evolve": "true"
  }
}

✅ 트랜잭션 로그를 분석하여 Kafka로 전송하는 방식
✅ SQL Server Express에서도 트랜잭션 로그를 활용하여 CDC와 유사한 기능 구현 가능
❌ SQL Server에서 fn_dblog 조회가 시스템 설정에 따라 제한될 수 있음
❌ 고급 설정이 필요하며 성능 저하 우려 있음

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✅ 3. 애플리케이션 레벨에서 변경 사항 감지 (Change Data Capture by Application)

SQL Server Express에서 CDC 기능을 사용할 수 없다면, 애플리케이션에서 변경 사항을 감지하여 Kafka로 직접 보내는 방법도 고려할 수 있습니다.

방법 1: Kafka Producer를 활용하여 변경 사항을 직접 전송

• 애플리케이션(예: Java, Python)이 INSERT, UPDATE, DELETE가 발생할 때 Kafka Producer를 통해 변경 사항을 전송
• 트리거를 사용할 필요 없이 애플리케이션 코드에서 직접 Kafka로 메시지 전송

from kafka import KafkaProducer
import json

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='your_kafka_broker:9092',
                         value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'))

def send_to_kafka(operation, data):
    message = {"operation": operation, "data": data}
    producer.send('mssql.changelog', message)
    producer.flush()

# 예제: 변경 사항 감지 후 Kafka 전송
send_to_kafka("INSERT", {"id": 1, "name": "John Doe"})
send_to_kafka("UPDATE", {"id": 1, "name": "John Smith"})
send_to_kafka("DELETE", {"id": 1})

✅ Kafka Producer를 사용하여 애플리케이션에서 직접 변경 사항을 전송
✅ 트리거나 SQL 트랜잭션 로그 분석 없이 구현 가능
❌ 애플리케이션 코드 수정 필요

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🔥 결론 (추천 방법 정리)

방법 CDC 수준 Kafka 연계 장점 단점

1. 트리거 + ChangeLog 테이블 + Kafka Connect (추천)	중간	JDBC Source Connector	설정이 간단, 안정적	ChangeLog 테이블 추가 필요
2. 트랜잭션 로그 분석 + Kafka Connect	높음	JDBC Sink Connector	CDC와 유사, SQL Server Express에서 가능	설정이 복잡, 성능 저하 가능
3. 애플리케이션 레벨 CDC	낮음	Kafka Producer 직접 사용	애플리케이션 변경만으로 가능	코드 수정 필요

가장 현실적인 방법:

✔ 작은 규모 → ✅ 1. 트리거 + ChangeLog 테이블 + Kafka Connect
✔ 대규모 트랜잭션 처리 → ✅ 2. 트랜잭션 로그 분석 + Kafka Connect
✔ 애플리케이션 수정 가능 → ✅ 3. 애플리케이션 레벨에서 직접 Kafka로 전송

🚀 SQL Server Express에서는 CDC가 없지만, 위 방법을 활용하면 Kafka와 연계 가능!