背景：

在SQLServer2008之前，对数据变更的捕获通常使用触发器、时间戳等低效高成本的功能来实现，所以很多系统都没有做数据变更或者仅仅对核心表做监控。

适用环境：

仅在SQLServer2008（含）以后的企业版、开发版和评估版中可用。

官方介绍：

更改数据捕获存储过程 (Transact-SQL)

变更数据捕获使得在启用表上发生的数据操纵语言 (DML) 活动的历史记录能够以方便的关系格式提供。使用以下存储过程可以配置变更数据捕获、管理变更数据捕获代理作业和为更改数据使用者提供当前元数据。

变更数据捕获函数 (Transact-SQL)

变更数据捕获用于记录应用于 SQL Server 表的插入、更新和删除操作，同时采用易于使用的关系格式提供有关更改的详细信息。此操作将为已修改的行捕获反映了所跟踪源表列结构的列信息，同时还捕获将更改应用到目标环境所需的元数据。以下函数用于返回有关更改的信息。

详解：

CDC功能主要捕获SQLServer指定表的增删改操作，由于任何操作都会写日志（哪怕truncate），所以CDC的捕获来源于日志文件。日志文件会把更改应用到数据文件中，同时也会标记符合要求的数据标记为需要添加跟踪的项。然后通过一些配套函数，最后写入到数据仓库中。大概流程：

具体操作：（下面例子是项目中用到的直接贴出来）

跟一般操作一样首先要打开这个功能，然后才可以开始监控

--打开CDC
USE DB_Name  --数据库名称
GO
EXECUTE sys.sp_cdc_enable_db;
GO

检查是否打开

--检查是否成功
SELECT  is_cdc_enabled, CASE WHEN is_cdc_enabled=0 THEN ‘CDC功能禁用‘ELSE ‘CDC功能启用‘END 描述
FROM    sys.databases
WHERE   NAME = ‘DB_Name‘

也可以在用户和架构中查看系统表中也会有增加

打开数据库的CDC功能之后就是打开数据库的具体业务表的监控了

sys.sp_cdc_enable_table
    [ @source_schema = ] ‘source_schema‘,
    [ @source_name = ] ‘source_name‘ ,
    [ @role_name = ] ‘role_name‘
    [,[ @capture_instance = ] ‘capture_instance‘ ]
    [,[ @supports_net_changes = ] supports_net_changes ]
    [,[ @index_name = ] ‘index_name‘ ]
    [,[ @captured_column_list = ] ‘captured_column_list‘ ]
    [,[ @filegroup_name = ] ‘filegroup_name‘ ]
  [,[ @partition_switch = ] ‘partition_switch‘ ]

sp_cdc_enable_table 语法

[ @source_schema = ] ‘source_schema‘
是源表所属的架构的名称。source_schema 的数据类型为 sysname，无默认值，并且不能为 NULL。
[ @source_name = ] ‘source_name‘
是对其启用变更数据捕获的源表的名称。source_name 的数据类型为 sysname，无默认值，并且不能为 NULL。
source_name 必须存在于当前数据库中。不能对 cdc 架构中的表启用变更数据捕获。
[ @role_name = ] ‘role_name‘
是用于控制更改数据访问的数据库角色的名称。role_name 为 sysname，并且必须指定。如果显式设置为 NULL，则没有控制角色用于限制对更改数据的访问。
如果当前存在该角色，则使用它。如果不存在该角色，则会尝试创建具有指定名称的数据库角色。在尝试创建该角色之前，将删除角色名称字符串右侧的空格。如果调用方无权在数据库中创建角色，则存储过程操作将失败。
[ @capture_instance = ] ‘capture_instance‘
是用于命名特定于实例的变更数据捕获对象的捕获实例的名称。capture_instance 为 sysname，并且不能为 NULL。
如果未指定，则该名称将从源架构名称加上源表名称中派生而来，格式为 schemaname_sourcename。capture_instance 不能超过 100 个字符，并且在数据库中必须是唯一的。不管是指定的还是派生的，都将删除 capture_instance 字符串右侧的任何空格。
源表最多可以有两个捕获实例。有关详细信息，请参阅sys.sp_cdc_help_change_data_capture (Transact-SQL)。
[ @supports_net_changes = ] supports_net_changes
指示是否对此捕获实例启用净更改查询支持。supports_net_changes 为 bit，如果此表有主键，或者有已使用 @index_name 参数进行标识的唯一索引，则此参数的默认值为 1。否则，此参数默认为 0。
如果为 0，则只生成查询所有更改的支持函数。
如果为 1，则还会生成查询净更改所需的函数。
如果将 supports_net_changes 设置为 1，则必须指定 index_name，或者源表必须具有已定义的主键。
[ @index_name = ] ‘index_name‘
用于唯一标识源表中的行的唯一索引的名称。index_name 为 sysname，并且可以为 NULL。如果指定，则 index_name 必须是源表的唯一有效索引。如果指定 index_name，则标识的索引列优先于任何定义的主键列，就像表的唯一行标识符一样。
[ @captured_column_list = ] ‘captured_column_list‘
标识将包括在更改表中的源表列。captured_column_list 的数据类型为 nvarchar(max)，并且可以为 NULL。如果为 NULL，则所有列都将包括在更改表中。
列名称必须是源表中的有效列。必须包括在主键索引中定义的列，或在 index_name 所引用的索引中定义的列。
captured_column_list 是以逗号分隔的列名称列表。可以选择将列表中的单个列名称放在双引号 ("") 或方括号 ([]) 中。如果列名称包含嵌入的逗号，则必须将该列名称引起来。
captured_column_list 不能包含以下保留的列名称：__$start_lsn、__$end_lsn、__$seqval、__$operation 和 __$update_mask。
[ @filegroup_name = ] ‘filegroup_name‘
是要用于为捕获实例创建的更改表的文件组。filegroup_name 为 sysname，并且可以 NULL。如果指定，则必须为当前数据库定义 filegroup_name。如果为 NULL，则使用默认文件组。
我们建议为变更数据捕获的更改表创建一个单独的文件组。有关详细信息，请参阅配置变更数据捕获。
[ @allow_partition_switch= ] ‘allow_partition_switch‘
指示是否可以对启用了变更数据捕获的表执行 ALTER TABLE 的 SWITCH PARTITION 命令。allow_partition_switch 为 bit，默认值为 1。
对于非分区表，此开关设置始终为 1，并忽略实际的设置。如果对于非分区表将此开关显式设置为 0，则发出警告 22857 以指示已忽略此开关设置。如果对于分区表将此开关显式设置为 0，则发出警告 22356 以指示将禁止源表上的分区切换操作。最后，如果此开关设置显式设置为 1 或允许默认为 1 并且被启用的表已分区，则发出警告 22855 以指示不会阻塞分区切换。如果发生任何分区切换，则变更数据捕获不会跟踪由此切换产生的更改。这将导致使用更改数据时数据不一致。

参数

EXECUTE sys.sp_cdc_enable_table
    @source_schema = N‘dbo‘
  , @source_name = N‘User_Info‘
  , @role_name = NULL
  , @capture_instance=N‘CDC_User_Info‘
  , @captured_column_list =‘UserInfoID,UserName,NickName,RealName,Photo,Phone,IDCard,AddTime,Status,RoleType,Province,City,District‘
  , @index_name=‘PK_USER_INFO‘
  ;
GO

语法
  --查看配置
  --sys.sp_cdc_help_change_data_capture
  --[ [ @source_schema = ] ‘source_schema‘ ]--表的架构名
  --[, [ @source_name = ] ‘source_name‘ ]      --表名称  

EXEC sys.sp_cdc_help_change_data_capture ‘dbo‘,‘User_Info‘

 --执行结果

--查看是否启用
SELECT is_tracked_by_cdc
FROM SYS.TABLES
WHERE NAME=‘User_Info‘
AND SCHEMA_ID=SCHEMA_ID(‘DBO‘)

下面开始测试一下这个监控是否起效：

注意：必须在 SQL Server 配置管理器中打开SQL 代理，

直接在SQL里面做测试：

                                SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT                                 --插入测试
                                INSERT INTO [dbo].[User_Info]
                               ([UserName],[Password],[NickName],[Email],[RealName],[IDCard],[Photo],[Sex],[Phone],[Profile],[Description]
                               ,[AddTime],[Province],[City],[District],[Birthday],[RoleType],[Status],[VIPCardNumber],[VerifiedStatus]
                               ,[PayPassword],[QQ],[LastLoginTime],[IsShowRealName])
                                VALUES
                               (‘test‘,‘test‘,‘test‘,‘test‘,‘test‘,‘test‘,‘test‘,1,‘test‘,‘test‘,‘test‘,‘2015-02-03 00:00:00.000‘,‘test‘,‘test‘,‘test‘,‘1983-03-18 00:00:00.000‘,1,1,1,1,‘test‘,‘test‘,‘2015-02-03 00:00:00.000‘,1)

                                SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT
                                GO

                                --修改测试
                                UPDATE [dbo].[User_Info]
                                   SET[Sex] = 0
                                      ,[Phone] = ‘4‘
                                      ,[QQ] = ‘4111114‘
                                 WHERE UserInfoID=1

                                SELECT * FROM dbo.User_Info
                                SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT
                                GO
                                --删除测试
                                DELETE FROM  [dbo].[User_Info] WHERE UserInfoID=99999   　　　　　　　　　　　　　　　　　　　SELECT * FROM dbo.User_Info　
                                SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT
                                GO

从测试看来已经达到了我们想要的监控效果了！存储过程部分也就这么几个，其他的可以参考最前面那个表格！

接下来看看如何使用CDC函数吧：

使用CDC的函数来获取更改

1、 cdc.fn_cdc_get_all_changes_<捕获实例> (Transact-SQL)

针对在指定日志序列号 (LSN) 范围内应用到源表的每项更改均返回一行。如果源行在该间隔内有多项更改，则每项更改都会表示在返回的结果集中。除了返回更改数据外，四个元数据列还提供了将更改应用到另一个数据源所需的信息。行筛选选项可控制元数据列的内容以及结果集中返回的行。当指定“all”行筛选选项时，针对每项更改将只有一行来标识该更改。当指定“all update old”选项时，更新操作会表示为两行：一行包含更新之前已捕获列的值，另一行包含更新之后已捕获列的值。

此枚举函数是在对源表启用变更数据捕获时创建的。此函数名称是派生的，采用 cdc.fn_cdc_get_all_changes_capture_instance 格式，其中 capture_instance 是在对源表启用变更数据捕获时为捕获实例指定的值。

语法：

cdc.fn_cdc_get_all_changes_capture_instance ( from_lsn , to_lsn , ‘<row_filter_option>‘ )

<row_filter_option> ::=
{ all
 | all update old
}

参数：
from_lsn
LSN 值，它表示要包含在结果集中的 LSN 范围的低端点。from_lsn 的数据类型为 binary(10)。
结果集中仅包含 cdc.[capture_instance]_CT 更改表中 __$start_lsn 中的值大于或等于 from_lsn 的行。
to_lsn
LSN 值，它表示要包含在结果集中的 LSN 范围的高端点。to_lsn 的数据类型为 binary(10)。
结果集中仅包含 cdc.[capture_instance]_CT 更改表中 __$start_lsn 中的值小于或等于 from_lsn 或等于 to_lsn 的行。
<row_filter_option> ::= { all | all update old }
控制元数据列的内容和结果集中所返回的行的选项。
可以是下列选项之一：
all
返回指定 LSN 范围内的所有更改。对于由更新操作导致的更改，此选项只返回在应用更新之后包含新值的行。
all update old
返回指定 LSN 范围内的所有更改。对于由更新操作导致的更改，此选项将返回在更新之前包含列值的行和更新之后包含列值的行。

语法和参数

--1、cdc.fn_cdc_get_all_changes_<捕获实例> (Transact-SQL)
-- 查询某个捕获实例的最小到最大变化lsn
--  all update old 查询结果要修改前的源数据 _$operation=3 | all 只查询变化的，不带修改前的源数据玩 即查询结果中没有 _$operation=3的数据
DECLARE @from_lsn binary(10), @to_lsn binary(10)
SET @from_lsn = sys.fn_cdc_get_min_lsn(‘CDC_User_Info‘)
SET @to_lsn = sys.fn_cdc_get_max_lsn()
SELECT @from_lsn AS ‘Start‘,@from_lsn AS ‘End‘
SELECT * FROM cdc.fn_cdc_get_all_changes_CDC_User_Info
  (@from_lsn, @to_lsn, N‘all‘)--|(@from_lsn, @to_lsn, N‘all update old‘)
GO

2、通过 sys.fn_cdc_map_time_to_lsn (Transact-SQL) 函数 获取某个时间段内的数据变化

为指定的时间返回 cdc.lsn_time_mapping 系统表中 start_lsn 列中的日志序列号 (LSN) 值。可以使用此函数系统地将日期时间范围映射到基于 LSN 的范围，以供变更数据捕获枚举函数 cdc.fn_cdc_get_all_changes_<capture_instance> 和cdc.fn_cdc_get_net_changes_<capture_instance> 返回此范围内的数据更改。

语法：
sys.fn_cdc_map_time_to_lsn (‘<relational_operator>‘, tracking_time )

<relational_operator> ::=
{  largest less than
 | largest less than or equal
 | smallest greater than
 | smallest greater than or equal
}

参数：
‘<relational_operator>‘ { largest less than | largest less than or equal | smallest greater than | smallest greater than or equal }
用于标识这样的非重复 LSN 值：该值在 cdc.lsn_time_mapping 表中，且其关联的 tran_end_time 在与 tracking_time 值比较时满足关系。
relational_operator 的数据类型为 nvarchar(30)。
tracking_time
是要进行匹配的日期时间值。tracking_time 的数据类型为 datetime。

注释：
若要了解如何使用 sys.fn_cdc_map_time_lsn 将日期时间范围映射到 LSN 范围，请考虑以下情况。假定使用者希望每日提取更改数据。也就是说，使用者只需要给定日午夜之前（包括午夜）的更改。此时间范围的下限应为无限接近前一天午夜的时间点（但不包括前一天午夜）。上限应为给定日的午夜（包括午夜）。下例说明了如何使用 sys.fn_cdc_map_time_to_lsn 函数系统地将此基于时间的范围映射到基于 LSN 的范围，以供变更数据捕获枚举函数返回此范围内的所有更改之用。
DECLARE @begin_time datetime, @end_time datetime, @begin_lsn binary(10), @end_lsn binary(10);
SET @begin_time = ‘2007-01-01 12:00:00.000‘;
SET @end_time = ‘2007-01-02 12:00:00.000‘;
SELECT @begin_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(‘smallest greater than‘, @begin_time);
SELECT @end_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(‘largest less than or equal‘, @end_time);
SELECT * FROM cdc.fn_cdc_get_net_changes_HR_Department(@begin_lsn, @end_lsn, ‘all ‘);
关系运算符 ‘smallest greater than‘ 用于将更改限制为在前一天的午夜后发生的更改。如果具有不同 LSN 值的多个项共用在 cdc.lsn_time_mapping 表中标识为下限的 tran_end_time 值，则该函数将返回最小的 LSN，以确保所有项均包含在内。对于上限，关系运算符 ‘largest less than or equal to’ 用于确保该范围包含此日的所有项（包括其 tran_end_time 值为午夜的那些项）。如果具有不同 LSN 值的多个项共用标识为上限的 tran_end_time 值，则此函数将返回最大的 LSN，以确保所有项均包括在内。

语法及参数

--2、通过 sys.fn_cdc_map_time_to_lsn (Transact-SQL) 函数 获取某个时间段内的数据变化
--比如：查询 2015-02-10 15:20-15:30 这十分钟之内我所做的修改
SELECT * FROM cdc.CDC_User_Info_CT --查询这个是为了方便直观的看到两个查询结果的对比
DECLARE @begin_time datetime, @end_time datetime, @begin_lsn binary(10), @end_lsn binary(10);
SET @begin_time = ‘2015-02-10 15:20:00.000‘;
SET @end_time = ‘2015-02-10 15:30:00.000‘;
SELECT @begin_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(‘smallest greater than‘, @begin_time);
SELECT @end_lsn = sys.fn_cdc_map_time_to_lsn(‘largest less than or equal‘, @end_time);
SELECT * FROM cdc.fn_cdc_get_all_changes_CDC_User_Info(@begin_lsn, @end_lsn, ‘all update old‘);

很明显可以看到只有两条数据是在这十分钟内捕获到的；

3、sys.fn_cdc_map_lsn_to_time 查询变更时间：

为指定的日志序列号 (LSN) 返回 cdc.lsn_time_mapping 系统表的 tran_end_time 列中的日期和时间值。您可以使用此函数系统地将 LSN 范围映射到更改表中的日期范围。

--3、查询变更时间
SELECT  [__$operation] ,
       CASE [__$operation] WHEN 1 THEN ‘删除‘ WHEN 2 THEN ‘插入‘ WHEN 3 THEN ‘更新（捕获的列值是执行更新操作前的值）‘
       WHEN 4 THEN ‘更新（捕获的列值是执行更新操作后的值）‘ END [类型],
        sys.fn_cdc_map_lsn_to_time([__$start_lsn]) [更改时间] ,
        UserName ,
        UserInfoID
FROM    cdc.CDC_User_Info_CT