• AConfigurar o CDC para operar em modo de captura baseada em triggers, que registra cada operação em uma tabela de auditoria; em seguida, um job batch noturno lê a tabela de auditoria e aplica as alterações no data warehouse, garantindo que o DELETE seja processado após as atualizações por meio da ordenação pela chave primária da tabela de auditoria.
• BUtilizar a captura baseada em log com compactação de eventos (log compaction) por chave primária no tópico de destino, de modo que apenas o último estado de cada chave seja retido, e processar os eventos em partições ordenadas por chave, com consumo single-threaded por partição, assegurando a ordem por contribuinte e a aplicação do DELETE como evento final (tombstone).
• CAdotar entrega no estilo at-most-once no consumidor, descartando eventos duplicados por meio de uma janela de deduplicação baseada no timestamp de commit do log de transações, e utilizar múltiplos consumidores em paralelo com offsets independentes para aumentar a vazão, o que naturalmente preserva a ordem global dos eventos.
• DImplementar uma tabela de controle de versão no destino com uma coluna de sequência global (sequence) preenchida pelo produtor no momento da captura; o consumidor aplica as alterações em paralelo e, em caso de conflito, resolve pela regra de last-write-wins com base no timestamp do evento, o que elimina a necessidade de ordenação por chave e resolve o DELETE por ser o evento de maior timestamp.
• ESubstituir o CDC por uma estratégia de full refresh periódico, na qual o data warehouse é truncado e recarregado a cada 10 minutos a partir de uma consulta completa na origem; para reduzir o volume, aplicar agregação por contribuinte antes da carga, o que elimina a sobrecarga de eventos e garante que o estado final, incluindo exclusões, seja refletido corretamente.

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