ETL数据抽取方案简介
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法1. 概述ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据处理过程，用于从源系统中提取数据，经过转换和清洗后加载到目标系统中。
数据抽取是ETL过程中的第一步，它涉及从源系统中选择和提取数据的方法和技术。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法和标准格式。
2. 常用的ETL数据抽取方法2.1 增量抽取增量抽取是指仅抽取源系统中新增或更新的数据，而不是全量抽取所有数据。
这种方法可以提高抽取效率并减少资源消耗。
常用的增量抽取方法包括：- 时间戳增量抽取：通过记录每个数据行的最后更新时间戳，只抽取大于上次抽取时间戳的数据。
- 日志增量抽取：通过解析源系统的日志文件，抽取其中的新增或更新数据。
- 增量ID抽取：通过记录上次抽取的最大ID值，只抽取大于该ID值的数据。
2.2 全量抽取全量抽取是指从源系统中抽取所有数据，无论是否有变化。
这种方法适用于首次抽取数据或需要全量同步的场景。
常用的全量抽取方法包括：- 查询全量抽取：通过执行查询语句从源系统中抽取所有数据。
- 文件导出全量抽取：将源系统中的数据导出为文件，然后进行数据加载。
3. ETL数据抽取的标准格式为了保证ETL数据抽取的一致性和可维护性，可以采用以下标准格式：3.1 抽取任务名称为每个抽取任务指定一个唯一的名称，用于标识该任务的目的和内容。
3.2 抽取源系统明确指定数据抽取的源系统，包括系统名称、版本、连接信息等。
3.3 抽取目标系统明确指定数据抽取的目标系统，包括系统名称、版本、连接信息等。
3.4 抽取方式根据具体情况选择增量抽取或全量抽取方式，并描述具体的抽取方法和技术。
3.5 抽取规则定义数据抽取的规则，包括抽取的数据范围、筛选条件、排序方式等。
3.6 抽取频率指定数据抽取的频率，例如每天、每周、每月等，并描述具体的抽取时间和调度计划。
3.7 抽取日志记录每次数据抽取的详细日志，包括抽取开始时间、结束时间、抽取数据量等信息。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中提取数据，进行转换和清洗，最后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法。
一、数据抽取方法1. 定期全量抽取：定期全量抽取是指从源系统中一次性提取所有数据，并加载到目标系统中。
这种方法适合于数据量较小且更新频率较低的情况。
抽取频率可以根据实际需求进行设置，例如每天、每周或者每月。
2. 增量抽取：增量抽取是指仅提取源系统中发生变化的数据，然后将其加载到目标系统中。
这种方法可以减少数据传输量和处理时间，适合于数据量较大且更新频率较高的情况。
增量抽取通常通过以下几种方式实现：a. 时间戳（Timestamp）方式：源系统中每条数据都包含一个时间戳字段，记录数据的最后更新时间。
ETL过程中，通过比较目标系统中已存在的数据的时间戳和源系统中的时间戳，确定需要抽取的数据。
b. 日志文件（Log-based）方式：源系统中的日志文件记录了数据的变更情况。
ETL过程中，通过解析日志文件，识别新增、更新或者删除的数据，并将其抽取到目标系统中。
c. 惟一标识（Unique Identifier）方式：源系统中的每条数据都有一个惟一标识，例如主键或者业务键。
ETL过程中，通过比较目标系统中已存在的数据的惟一标识和源系统中的惟一标识，确定需要抽取的数据。
3. 增量抽取策略：在实际应用中，往往结合多种增量抽取方式，制定增量抽取策略。
以下是一些常见的增量抽取策略：a. 基于时间窗口的增量抽取：将数据按照时间窗口进行划分，例如每小时、每天或者每周。
在每一个时间窗口内，使用时间戳方式进行增量抽取。
b. 基于日志的增量抽取：对于支持日志记录的源系统，使用日志文件方式进行增量抽取。
可以设置定时任务，定期解析日志文件，并将变更数据抽取到目标系统中。
c. 基于惟一标识的增量抽取：对于没有时间戳或者日志记录的源系统，使用惟一标识方式进行增量抽取。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法一、概述ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中抽取数据、进行必要的转换和清洗，最后加载到目标系统中。
数据抽取是整个ETL过程的第一步，它的目标是从源系统中选择和提取需要的数据。
二、数据抽取方法1. 增量抽取增量抽取是指每次从源系统中抽取新增、修改或删除的数据，以实现数据的实时或定时更新。
常见的增量抽取方法包括：- 基于时间戳：通过记录每个数据的时间戳信息，只抽取时间戳大于上次抽取时间的数据。
- 基于日志：通过监控源系统的日志文件，抽取其中发生变化的数据。
- 基于标志位：在源系统中设置标志位，表示数据是否已被抽取，只抽取标志位为未抽取的数据。
2. 全量抽取全量抽取是指将源系统中的全部数据一次性抽取到目标系统中。
常见的全量抽取方法包括：- SQL抽取：通过执行SQL语句从源数据库中抽取数据。
- 文件抽取：从源系统的文件中读取数据，如CSV、Excel等格式。
- API抽取：调用源系统提供的API接口，获取数据。
3. 增量-全量混合抽取增量-全量混合抽取是指结合增量抽取和全量抽取的方法，以满足不同场景下的数据需求。
例如，可以先进行全量抽取，然后使用增量抽取方法定期更新数据。
4. 并行抽取并行抽取是指同时从多个源系统中抽取数据，并行处理提高抽取效率。
可以通过以下方式实现并行抽取：- 多线程抽取：使用多线程技术，同时从多个源系统中抽取数据。
- 分布式抽取：将抽取任务分布到多台机器上进行并行处理。
5. 压缩和加密在数据抽取过程中，为了减少数据传输的网络带宽和存储空间，可以对抽取的数据进行压缩。
同时，为了保证数据的安全性，可以对抽取的数据进行加密。
三、数据抽取工具1. 商业工具- Informatica PowerCenter：提供了强大的ETL功能，支持多种数据抽取方法和数据源。
- IBM InfoSphere DataStage：具有高性能和可扩展性，适用于大规模数据抽取和处理。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常见的数据处理方法，用于从源系统中抽取数据，经过转换处理后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法，包括增量抽取和全量抽取两种方式。
一、增量抽取方法：增量抽取是指从源系统中只抽取发生变化的数据，以减少数据抽取的时间和资源消耗。
以下是一种常见的增量抽取方法：1. 标记字段增量抽取：在源系统中，为每一个数据记录增加一个标记字段，用于标识数据的变化情况。
可以使用时间戳、版本号或者状态字段作为标记字段。
在执行增量抽取时，根据标记字段的变化情况，只抽取标记字段值发生变化的数据记录。
2. 日志文件增量抽取：某些系统会记录数据变更的日志文件，可以通过解析日志文件来实现增量抽取。
解析日志文件可以使用正则表达式或者特定的解析工具，根据日志中的数据变更记录，将发生变化的数据抽取出来。
3. 位图增量抽取：位图增量抽取是指为每一个数据记录创建一个位图，用于标记数据的变化情况。
位图中的每一位对应一条数据记录，如果该位为1，则表示该记录发生了变化。
在执行增量抽取时，根据位图的变化情况，只抽取位图中对应位为1的数据记录。
二、全量抽取方法：全量抽取是指从源系统中抽取所有数据，无论数据是否发生变化。
以下是一种常见的全量抽取方法：1. 批量抽取：批量抽取是最常见的全量抽取方法，通过一次性抽取源系统中的所有数据。
可以使用SQL语句、API接口或者文件传输等方式，将源系统中的数据导出到目标系统中。
2. 数据快照抽取：数据快照抽取是指在特定时间点抽取源系统中的数据，不考虑数据是否发生变化。
可以通过定时任务或者手动触发的方式，将源系统中的数据快照导出到目标系统中。
3. 数据库复制抽取：某些数据库系统提供了数据库复制功能，可以将源数据库的数据复制到目标数据库中。
数据库复制可以实现实时或者定期的数据同步，从而实现全量抽取。
三、其他注意事项：1. 数据抽取过程中，需要考虑数据的一致性和完整性。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法一、引言ETL（Extract, Transform, Load）是指从源系统中抽取数据，经过转换处理，最终加载到目标系统中的过程。
在数据仓库和商业智能领域，ETL是非常重要的一环。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法，包括增量抽取、全量抽取和增量全量混合抽取。
二、增量抽取增量抽取是指从源系统中仅抽取发生变化的数据。
它适用于数据量较大且只有部分数据发生变化的场景。
以下是一种常用的增量抽取方法：1. 标记字段法：在源系统中添加一个标记字段，用于记录数据的更新时间。
在每次抽取数据时，比较标记字段的值与上次抽取的时间戳，只抽取更新时间大于上次抽取时间的数据。
2. 日志文件法：许多应用系统会记录数据的变更操作到日志文件中。
通过解析日志文件，可以得到发生变化的数据，并进行抽取。
3. 事件触发法：源系统中的数据变更操作可以通过事件触发器来捕获。
当数据发生变化时，触发器会将变更信息发送给ETL系统，从而实现增量抽取。
三、全量抽取全量抽取是指从源系统中抽取全部数据。
它适用于数据量较小或者需要每次都重新加载全部数据的场景。
以下是一种常用的全量抽取方法：1. 批量导出法：源系统提供了批量导出数据的接口，ETL系统可以通过调用接口来获取全部数据。
2. 数据库查询法：ETL系统直接连接源系统的数据库，执行查询语句来获取全部数据。
3. 文件导入法：源系统将数据导出为文件，ETL系统通过读取文件来获取全部数据。
四、增量全量混合抽取增量全量混合抽取是指在每次抽取数据时，既抽取增量数据，又抽取全量数据。
它适用于数据量较大且需要保证数据的一致性的场景。
以下是一种常用的增量全量混合抽取方法：1. 增量抽取+全量抽取：首先进行增量抽取，然后将增量数据与全量数据进行合并，得到最终的数据集。
2. 双向同步法：在源系统和目标系统之间建立双向同步机制，源系统的数据变更会被同步到目标系统，同时目标系统的数据变更也会被同步到源系统。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据集成和处理方法，用于从源系统中抽取数据，经过转换和清洗后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法，包括全量抽取和增量抽取两种方式。
一、全量抽取方法：全量抽取是指将源系统中的所有数据一次性抽取到目标系统中。
以下是一种常用的全量抽取方法：1. 确定源系统和目标系统：首先，需要明确源系统和目标系统的类型和结构，包括数据库类型、表结构等。
2. 创建目标表：在目标系统中创建与源系统相对应的表结构，确保目标表的字段与源表一致。
3. 连接源系统：使用合适的连接方式，如ODBC、JDBC等，连接到源系统的数据库。
4. 编写抽取SQL语句：根据源系统的表结构和数据需求，编写SQL语句来抽取数据。
可以使用SELECT语句来获取源表中的所有数据。
5. 执行抽取任务：将编写好的抽取SQL语句在目标系统中执行，将数据从源系统抽取到目标系统中。
6. 验证抽取结果：检查目标系统中的数据是否与源系统中的数据一致，确保抽取过程没有浮现错误。
二、增量抽取方法：增量抽取是指每次只抽取源系统中发生变化的数据，以减少抽取的数据量和提高效率。
以下是一种常用的增量抽取方法：1. 确定增量字段：在源系统的表结构中选择一个或者多个字段作为增量字段，用于判断数据是否发生变化。
通常选择时间戳字段或者自增主键字段作为增量字段。
2. 记录上次抽取时间：在目标系统中创建一个用于记录上次抽取时间的表或者变量，用于存储上次抽取的时间点。
3. 连接源系统：同全量抽取方法中的步骤3。
4. 编写抽取SQL语句：根据增量字段和上次抽取时间，编写SQL语句来抽取发生变化的数据。
可以使用WHERE子句来筛选出大于上次抽取时间的数据。
5. 更新上次抽取时间：在每次抽取完成后，将当前时间更新到记录上次抽取时间的表或者变量中，以便下次增量抽取时使用。
6. 执行抽取任务：同全量抽取方法中的步骤5。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成和数据处理的方法，主要用于从源系统中抽取数据，经过转换处理后加载到目标系统中。
在本文中，我们将详细介绍ETL数据抽取的方法，并提供一些示例来帮助您更好地理解。
一、数据抽取方法：1. 增量抽取：增量抽取是一种根据数据变化的情况，只抽取最新数据的方法。
常见的增量抽取方式包括：- 时间戳增量抽取：根据数据表中的时间戳字段，只抽取最近更新的数据。
- 日志增量抽取：通过监控数据源的日志文件，抽取新增或更新的数据。
- 标志位增量抽取：在数据源中设置一个标志位字段，表示数据是否已经被抽取，只抽取标志位为未抽取的数据。
2. 全量抽取：全量抽取是指将源系统中的所有数据都抽取出来的方法。
常见的全量抽取方式包括：- 批量抽取：一次性抽取所有数据，适用于数据量较小的情况。
- 分页抽取：将数据按照页的方式进行抽取，每次抽取一页数据，直到抽取完所有数据。
- 分区抽取：将数据按照分区进行抽取，每次抽取一个分区的数据，直到抽取完所有分区的数据。
3. 增量-全量混合抽取：增量-全量混合抽取是一种综合使用增量抽取和全量抽取的方法。
常见的混合抽取方式包括：- 增量抽取+全量抽取：先进行增量抽取，再进行全量抽取，以确保数据的完整性和准确性。
- 增量抽取+日志增量抽取：先进行增量抽取，再通过监控数据源的日志文件抽取新增或更新的数据。
二、数据抽取工具：1. 数据库工具：- SQL Server Integration Services（SSIS）：适用于Microsoft SQL Server数据库，提供了丰富的数据抽取、转换和加载功能。
- Oracle Data Integrator（ODI）：适用于Oracle数据库，具有强大的ETL功能和可扩展性。
- Informatica PowerCenter：支持各种数据库和数据源，提供了可视化的ETL 开发环境。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法引言概述：ETL（Extract, Transform, Load）是指将数据从源系统中抽取出来，经过一系列的转换处理，最后加载到目标系统中的过程。
数据抽取是ETL过程中的第一步，决定了后续数据处理的质量和效率。
本文将介绍ETL数据抽取的方法，包括增量抽取、全量抽取和增量-全量混合抽取。
一、增量抽取1.1 时间戳增量抽取时间戳增量抽取是一种常用的增量抽取方法。
在源数据中，每条数据都有一个时间戳字段，记录了数据的最后更新时间。
通过记录上一次抽取的时间戳，可以定期抽取新增的或者更新的数据。
这种方法适合于数据更新频率较低的场景。
1.2 日志增量抽取日志增量抽取是一种基于日志文件的增量抽取方法。
源系统的操作日志记录了每次数据的变动，包括新增、更新和删除等操作。
通过解析日志文件，可以抽取出发生变动的数据，实现增量抽取。
这种方法适合于数据更新频率较高的场景。
1.3 增量抽取的优势增量抽取相比于全量抽取，具有较小的数据量和较快的抽取速度。
由于只抽取新增或者更新的数据，可以减少对源系统的访问压力，提高了整个ETL过程的效率。
二、全量抽取2.1 数据库全量抽取数据库全量抽取是一种常见的全量抽取方法。
通过直接查询源数据库，可以将所有数据一次性抽取出来。
这种方法适合于数据量较小的场景。
2.2 文件全量抽取文件全量抽取是一种基于文件的全量抽取方法。
源数据以文件的形式存储，通过读取文件内容，可以将所有数据一次性抽取出来。
这种方法适合于数据量较大的场景。
2.3 全量抽取的优势全量抽取可以确保数据的完整性，适合于首次抽取或者数据更新频率较高的场景。
全量抽取的数据可以作为基准数据，与目标系统中的数据进行比对和校验，确保数据一致性。
三、增量-全量混合抽取3.1 增量-全量混合抽取的概念增量-全量混合抽取是一种结合增量抽取和全量抽取的方法。
根据数据的更新频率，可以选择增量抽取或者全量抽取。
增量抽取用于抽取新增或者更新的数据，全量抽取用于抽取首次抽取或者数据更新频率较高的数据。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法引言概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据集成和数据处理方法，用于从源系统中提取数据，进行转换和清洗，最后加载到目标系统中。
在数据仓库和数据分析领域，ETL是非常重要的一环。
本文将介绍ETL数据抽取的方法，包括增量抽取、全量抽取和增量全量混合抽取。
一、增量抽取1.1 时间戳增量抽取时间戳增量抽取是一种常见的增量抽取方法，它通过记录源数据的最后更新时间戳来判断是否需要抽取新数据。
具体步骤如下：1.1.1 首次抽取：首次抽取时，将所有数据都抽取到目标系统中。
1.1.2 增量抽取：之后的抽取过程中，根据源数据的最后更新时间戳，只抽取更新时间戳大于上次抽取的数据。
1.2 日志增量抽取日志增量抽取是另一种常用的增量抽取方法，它通过解析源系统的日志文件来获取新增或者更新的数据。
具体步骤如下：1.2.1 解析日志文件：将源系统的日志文件解析成可读取的格式，提取出新增或者更新的数据。
1.2.2 增量抽取：根据解析得到的数据，将新增或者更新的数据抽取到目标系统中。
1.3 增量抽取的优势1.3.1 减少数据传输量：增量抽取只抽取新增或者更新的数据，减少了数据传输量，提高了抽取效率。
1.3.2 实时性较高：增量抽取能够及时将新增或者更新的数据抽取到目标系统中，保证数据的实时性。
1.3.3 减少对源系统的影响：增量抽取不会对源系统造成太大的负载，减少了对源系统的影响。
二、全量抽取2.1 全量抽取的过程全量抽取是将源系统中的所有数据都抽取到目标系统中的方法。
具体步骤如下：2.1.1 获取源数据：从源系统中获取所有数据，可以通过数据库查询、文件导出等方式。
2.1.2 数据清洗和转换：对源数据进行清洗和转换，使其符合目标系统的数据结构和要求。
2.1.3 加载到目标系统：将清洗和转换后的数据加载到目标系统中。
2.2 全量抽取的适合场景2.2.1 首次抽取：全量抽取常用于首次抽取数据的情况，将源系统中的所有数据都抽取到目标系统中。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（抽取、转换、加载）是一种常见的数据集成和处理方法，用于从源系统中抽取数据，经过转换处理后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法及其应用。
1. ETL数据抽取的定义和目的：ETL数据抽取是指从源系统中获取数据的过程。
其目的是将源系统中的数据提取出来，经过一系列的转换处理后，加载到目标系统中，以满足数据分析、报表生成、决策支持等需求。
2. ETL数据抽取的常见方法：2.1 批量抽取：批量抽取是指将源系统中的数据按照一定的规则进行分段抽取，通常以某个时间段或者某个数据量为单位进行。
批量抽取可以通过编写SQL语句、使用ETL工具或者自定义程序来实现。
2.2 增量抽取：增量抽取是指只抽取源系统中发生变化的数据，以减少数据抽取的时间和资源消耗。
常见的增量抽取方法包括时间戳、日志文件、增量字段等方式。
2.3 实时抽取：实时抽取是指将源系统中的数据实时地抽取到目标系统中。
实时抽取通常使用数据流技术，通过监听源系统的数据变化，将变化的数据实时地传输到目标系统。
3. ETL数据抽取的步骤：3.1 确定数据源：在进行数据抽取之前，需要明确数据源的类型和位置。
数据源可以是关系型数据库、文件系统、Web服务等。
3.2 设计抽取规则：根据数据源的特点和需求，设计合适的抽取规则。
抽取规则包括抽取方式（批量抽取、增量抽取、实时抽取）、抽取时间段、抽取条件等。
3.3 编写抽取程序：根据抽取规则，编写相应的抽取程序。
抽取程序可以使用SQL语句、ETL工具或者自定义程序来实现。
3.4 执行数据抽取：执行抽取程序，将数据从源系统中抽取出来。
根据抽取方式的不同，可以选择定时执行批量抽取，或者实时监听源系统进行抽取。
3.5 数据清洗和转换：抽取的数据通常需要进行清洗和转换，以适应目标系统的要求。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等；数据转换包括数据格式转换、数据合并、数据计算等。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于将数据从源系统抽取出来，经过转换处理后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法和步骤。
1. 数据抽取方法：1.1 增量抽取：增量抽取是指每次抽取只获取源系统中发生变化的数据。
常用的增量抽取方法有时间戳抽取、日志抽取和增量标记抽取等。
其中，时间戳抽取是根据数据的时间戳字段来判断数据是否发生变化；日志抽取是通过监控源系统的日志文件来获取变化的数据；增量标记抽取是在源系统中增加一个标记字段，记录数据的变化情况。
1.2 全量抽取：全量抽取是指每次抽取源系统中的所有数据。
全量抽取适用于数据量较小或需要全量同步的情况。
常用的全量抽取方法有全表扫描抽取、快照抽取和物理备份抽取等。
其中，全表扫描抽取是通过扫描源系统的所有数据表来获取数据；快照抽取是通过拍摄源系统的快照来获取数据；物理备份抽取是直接备份源系统的数据文件。
2. ETL数据抽取步骤：2.1 数据源连接：首先需要建立与数据源的连接，获取源系统中的数据。
连接方式可以根据数据源的类型选择，如关系型数据库连接、文件系统连接、Web API 连接等。
2.2 数据抽取：根据选择的抽取方法，执行相应的数据抽取操作。
如果是增量抽取，需要记录上一次抽取的时间戳或增量标记，以便下次抽取时只获取新增或更新的数据；如果是全量抽取，直接获取源系统中的所有数据。
2.3 数据清洗：抽取到的数据可能存在一些不规范或错误的情况，需要进行数据清洗操作。
数据清洗包括去重、格式转换、数据修正等，以确保数据的准确性和一致性。
2.4 数据转换：在数据清洗之后，可能需要对数据进行转换操作，以满足目标系统的需求。
数据转换包括数据格式转换、字段映射、计算字段衍生等。
2.5 数据加载：经过数据转换后的数据可以加载到目标系统中。
数据加载可以是直接插入目标系统的数据库表中，也可以是生成目标系统所需的文件格式。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法1. 概述ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于将数据从源系统中抽取出来，经过一系列的转换处理后，加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取方法的标准格式。
2. 数据抽取方式数据抽取是ETL过程中的第一步，它决定了从源系统中获取数据的方式。
常见的数据抽取方式包括：2.1 增量抽取增量抽取是指仅抽取源系统中发生变化的数据，即新增、修改或者删除的数据。
常用的增量抽取方法有时间戳抽取和日志抽取。
时间戳抽取利用源系统中的时间戳字段，只抽取大于上次抽取时间的数据。
日志抽取则通过解析源系统的日志文件，提取其中的变化数据。
2.2 全量抽取全量抽取是指抽取源系统中的所有数据，无论是否发生变化。
全量抽取适合于源系统数据量较小或者需要完整同步的场景。
常用的全量抽取方法有全表扫描和文件导出。
全表扫描通过查询源系统中的所有数据，将其抽取到目标系统中。
文件导出则是将源系统中的数据导出为文件格式，再进行加载。
3. 数据抽取频率数据抽取频率决定了数据抽取的时间间隔，即多久抽取一次数据。
根据业务需求和数据变化情况，可以选择不同的抽取频率。
常见的数据抽取频率包括：3.1 实时抽取实时抽取是指数据在发生变化时即将抽取，实现数据的实时同步。
实时抽取通常使用触发器或者消息队列等技术实现，能够满足对数据实时性要求较高的场景。
3.2 定时抽取定时抽取是指按照预定的时间间隔进行数据抽取，可以是每天、每周、每月等。
定时抽取通常使用定时任务或者调度工具实现，适合于对数据实时性要求不高的场景。
4. 数据抽取工具数据抽取工具是实现数据抽取的关键，它提供了各种功能和接口，方便进行数据的抽取和转换。
常用的数据抽取工具有：4.1 数据集成工具数据集成工具是一种可视化的工具，提供了图形化界面，可以通过拖拽和配置来完成数据抽取任务。
常见的数据集成工具有Informatica PowerCenter、IBM DataStage等。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中抽取数据，对数据进行转换和清洗，最后加载到目标系统中。
本文将介绍ETL数据抽取的几种常见方法，包括增量抽取、全量抽取和增量全量混合抽取，并对每种方法进行详细说明。
一、增量抽取方法：增量抽取是指每次抽取只获取源系统中发生变化的数据。
以下是一种常见的增量抽取方法：1. 使用时间戳：在源系统中的每一个数据记录中添加一个时间戳字段，记录数据的最后更新时间。
在进行增量抽取时，记录上一次抽取的时间戳，只抽取大于该时间戳的新数据。
这种方法适合于源系统中的数据记录有明确的更新时间戳。
2. 使用增量标志位：在源系统中的每一个数据记录中添加一个增量标志位字段，记录数据是否发生变化。
在进行增量抽取时，只抽取增量标志位为“是”的数据记录。
这种方法适合于源系统中的数据记录没有明确的更新时间戳，但可以通过标志位来判断数据是否发生变化。
二、全量抽取方法：全量抽取是指每次抽取源系统中的所有数据。
以下是一种常见的全量抽取方法：1. 使用全量抽取作业：创建一个定期运行的全量抽取作业，该作业会从源系统中抽取所有数据，并将其加载到目标系统中。
这种方法适合于源系统中的数据量较小或者数据更新频率较低的情况。
2. 使用数据快照：在源系统中创建一个数据快照，记录源系统中的所有数据。
在进行全量抽取时，直接从数据快照中获取所有数据，并将其加载到目标系统中。
这种方法适合于源系统中的数据量较大或者数据更新频率较高的情况。
三、增量全量混合抽取方法：增量全量混合抽取方法是指将增量抽取和全量抽取方法结合使用，根据不同的情况选择增量抽取或者全量抽取。
以下是一种常见的增量全量混合抽取方法：1. 使用增量抽取作业：创建一个定期运行的增量抽取作业，该作业会根据设定的规则进行增量抽取。
当满足某些条件（如数据量变化超过阈值）时，自动切换为全量抽取模式。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法引言概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中抽取数据、进行转换处理，然后加载到目标系统中。
在数据仓库和数据集成领域，ETL起着至关重要的作用。
本文将详细介绍ETL数据抽取方法的五个部分。
一、全量抽取1.1 数据源识别：首先，需要明确数据抽取的源系统。
可以是关系型数据库、文件系统、API接口等。
根据数据源的不同，选择相应的抽取工具和方法。
1.2 抽取策略：全量抽取是指从源系统中一次性抽取所有数据。
在选择全量抽取策略时，需要考虑数据量大小、抽取时间窗口和对源系统的影响。
1.3 抽取过程：全量抽取一般通过查询数据库、读取文件或调用API接口等方式实现。
在抽取过程中，需要注意数据的一致性和完整性，确保没有遗漏或重复抽取数据。
二、增量抽取2.1 增量标识：增量抽取是指只抽取源系统中发生变化的数据。
为了实现增量抽取，需要在源系统中标识出数据的增量更新时间或增量标识字段。
2.2 抽取策略：增量抽取可以基于时间戳、增量标识字段或增量日志等方式进行。
根据具体情况选择适合的增量抽取策略。
2.3 抽取过程：增量抽取需要记录上一次抽取的时间戳或增量标识，以便下次抽取时只抽取新增或更新的数据。
抽取过程中需要确保增量数据的准确性和完整性。
三、增量抽取的增强方法3.1 日志采集：通过采集源系统的操作日志，可以实现更精确的增量抽取。
通过解析和分析日志，可以捕捉到数据的细微变化，提高增量抽取的准确性。
3.2 CDC技术：CDC（Change Data Capture）是一种常用的增量抽取技术，可以捕捉源系统中发生的数据变化，并将变化的数据抽取到目标系统中。
3.3 增量抽取的性能优化：增量抽取可能面临数据量大、抽取速度慢的问题。
可以通过增加抽取并行度、优化查询语句或使用增量抽取工具等方式来提高抽取性能。
四、增量抽取的增强方法4.1 增量抽取的数据过滤：在增量抽取过程中，可以根据业务需求对数据进行过滤。
ETL数据抽取方案简介
ETL数据抽取方案简介ETL简介___是指将数据从一个或多个来源抽取、转换和加载到另一个目标系统的过程。
这个过程通常包括数据抽取、数据转换和加工、数据装载三个主要步骤。
___的目的是将数据从一个系统转移到另一个系统，以便用于分析、报告和决策支持等目的。
ETL抽取方案数据抽取是ETL过程中最重要的步骤之一。
在数据抽取阶段，ETL工具从源系统中提取数据，然后将其转换为可用于目标系统的格式。
ETL工具可以使用多种不同的抽取方式，包括增量抽取、全量抽取和增量-全量混合抽取。
数据转换和加工在数据转换和加工阶段，ETL工具将从源系统提取的数据进行转换和加工，以便符合目标系统的要求。
这个过程通常包括数据清洗、数据转换、数据合并、数据分割和数据聚合等操作。
这些操作旨在确保数据的准确性、一致性和完整性。
数据装载数据装载是ETL过程中的最后一步。
在这个阶段，ETL工具将转换和加工后的数据加载到目标系统中。
ETL工具可以使用多种不同的装载方式，包括时间戳方式、全量删除插入方式和全量比对方式等。
改写建议：ETL（Extract-Transform-Load）是一种将数据从一个或多个来源抽取、转换和加载到另一个目标系统的过程。
这个过程通常包括数据抽取、数据转换和加工、数据装载三个主要步骤，旨在将数据从一个系统转移到另一个系统，以便用于分析、报告和决策支持等目的。
在数据抽取阶段，ETL工具从源系统中提取数据，并将其转换为可用于目标系统的格式。
ETL工具可以使用多种不同的抽取方式，如增量抽取、全量抽取和增量-全量混合抽取。
在数据转换和加工阶段，ETL工具将从源系统提取的数据进行清洗、转换、合并、分割和聚合等操作，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
在数据装载阶段，ETL工具将转换和加工后的数据加载到目标系统中。
ETL工具可以使用时间戳方式、全量删除插入方式和全量比对方式等不同的装载方式。
ETL简介：数据集成是将不同来源、格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而提供全面的数据共享。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法简介：ETL（Extract, Transform, Load）是指从源系统中抽取数据，经过转换处理后加载到目标系统中的过程。
数据抽取是ETL过程中的第一步，它的目标是从源系统中提取数据并将其转换成适合目标系统的格式。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法及相关注意事项。
一、全量抽取方法：全量抽取是指从源系统中一次性提取所有数据的方法。
以下是几种常用的全量抽取方法：1. 批量抽取：批量抽取是通过定时任务或手动触发的方式，按批次将源系统中的数据抽取到目标系统中。
这种方法适用于数据量较小、数据更新频率较低的情况。
抽取的数据可以通过增量抽取方法进行更新。
2. 快照抽取：快照抽取是在特定时间点对源系统进行一次性抽取，获取该时间点的所有数据。
这种方法适用于数据量较大、数据更新频率较高的情况。
抽取的数据可以通过增量抽取方法进行更新。
3. 全量抽取+增量抽取：全量抽取+增量抽取是将全量抽取与增量抽取方法结合使用。
首先进行全量抽取，将所有数据加载到目标系统中；然后通过增量抽取方法，只抽取源系统中发生变化的数据，并将其更新到目标系统中。
这种方法适用于数据量较大、数据更新频率较高的情况。
二、增量抽取方法：增量抽取是指从源系统中仅抽取发生变化的数据的方法。
以下是几种常用的增量抽取方法：1. 日志文件抽取：日志文件抽取是通过分析源系统的日志文件，筛选出发生变化的数据进行抽取。
这种方法适用于源系统有完整的日志记录且日志格式规范的情况。
2. 时间戳抽取：时间戳抽取是通过记录源系统中数据的时间戳信息，抽取时间戳大于上次抽取时间的数据。
这种方法适用于源系统中的数据有时间戳字段的情况。
3. 增量字段抽取：增量字段抽取是通过记录源系统中数据的增量字段信息，抽取增量字段大于上次抽取时的值的数据。
这种方法适用于源系统中的数据有增量字段的情况。
三、数据抽取注意事项：在进行ETL数据抽取时，需要注意以下事项：1. 数据完整性：在抽取数据时，需要确保数据的完整性。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中抽取数据，并进行转换和加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法和步骤。
1. 数据抽取方法：数据抽取是ETL过程中的第一步，它的目标是从源系统中获取数据。
以下是常用的数据抽取方法：1.1 增量抽取：增量抽取是指仅抽取源系统中发生变化的数据，以减少数据抽取的时间和资源消耗。
常用的增量抽取方法有：- 时间戳增量抽取：通过记录数据的时间戳，只抽取最近发生变化的数据。
- 日志增量抽取：通过解析源系统的日志文件，识别出变化的数据。
- 标志位增量抽取：在源系统中设置标志位，标识数据是否发生变化。
1.2 全量抽取：全量抽取是指抽取源系统中的所有数据。
全量抽取常用于首次抽取数据或者源系统数据量较小的情况。
常用的全量抽取方法有：- SQL查询全量抽取：通过执行SQL查询语句，从源系统中获取所有数据。
- 文件导出全量抽取：将源系统中的数据导出为文件，再进行数据加载。
2. 数据抽取步骤：数据抽取过程中通常包括以下步骤：2.1 确定数据源：在进行数据抽取之前，需要确定数据源的类型和位置。
常见的数据源包括关系型数据库、文件系统、Web服务等。
2.2 配置抽取规则：根据具体的需求和数据源的特点，配置数据抽取规则。
包括选择抽取方法（增量抽取或者全量抽取）、设置抽取时间范围、选择抽取字段等。
2.3 实施数据抽取：根据配置的抽取规则，实施数据抽取操作。
根据选择的抽取方法，可以使用相应的工具或者编写自定义的抽取程序。
2.4 监控和日志记录：在数据抽取过程中，应设置监控机制，及时发现和处理异常情况。
同时，记录数据抽取的日志，方便后续的数据追溯和问题排查。
3. 数据抽取工具：为了简化数据抽取过程，提高效率和准确性，通常使用专门的数据抽取工具。
以下是常见的数据抽取工具：3.1 ETL工具：ETL工具是一种集成开辟环境，提供了可视化的界面和丰富的功能，用于配置和管理ETL过程中的各个环节。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法1. 概述ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于将数据从源系统中抽取出来、进行转换和清洗，然后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法。
2. 数据抽取的目的数据抽取是ETL过程中的第一步，其目的是从源系统中提取需要的数据，为后续的数据转换和加载做准备。
数据抽取的主要目标是获取准确、完整、一致的数据，并保证数据的及时性。
3. 数据抽取方法3.1 批量抽取批量抽取是一种常用的数据抽取方法，适合于数据量较小且不需要实时同步的场景。
该方法通过定时任务或者手动触发的方式，将源系统中的数据按照一定的规则进行批量抽取。
3.2 增量抽取增量抽取是一种逐步更新的数据抽取方法，适合于数据量较大且需要实时同步的场景。
该方法通过记录上一次抽取的时偶尔位置，只抽取源系统中发生变化的数据，从而减少抽取的数据量和时间。
3.3 实时抽取实时抽取是一种即时同步的数据抽取方法，适合于对数据实时性要求较高的场景。
该方法通过使用触发器、消息队列等机制，实时监控源系统的数据变化，并立即将变化的数据抽取到目标系统中。
4. 抽取方法的选择选择合适的数据抽取方法需要考虑多个因素，包括数据量、数据更新频率、数据质量要求等。
对于数据量较小、更新频率较低的场景，可以选择批量抽取；对于数据量较大、更新频率较高的场景，可以选择增量抽取或者实时抽取。
5. 数据抽取的工具数据抽取的方法可以通过编写自定义脚本实现，也可以使用专业的ETL工具来完成。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services等。
6. 数据抽取的流程数据抽取的流程通常包括以下步骤：6.1 连接源系统：通过配置连接信息，建立与源系统的连接。
6.2 设置抽取规则：根据需求设置数据抽取的规则，包括抽取的数据范围、抽取的字段等。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（抽取、转换、加载）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中抽取数据并将其转换为适合目标系统加载的格式。
本文将详细介绍ETL数据抽取方法的标准格式，包括抽取过程、数据转换和加载过程。
一、抽取过程：1. 确定数据源：根据需求确定数据源，可以是关系型数据库、非关系型数据库、文件等，确保数据源的可靠性和完整性。
2. 设计抽取规则：根据需求和数据源的特点，设计抽取规则，包括抽取的时间范围、抽取的数据字段、抽取的条件等。
3. 开发抽取程序：根据设计的抽取规则，开发相应的抽取程序，使用合适的编程语言和工具实现数据的抽取。
二、数据转换：1. 数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据转换：根据目标系统的要求，对数据进行转换，包括数据格式转换、数据合并、数据分割等，确保数据的适应性和可用性。
3. 数据整合：将清洗和转换后的数据整合为目标系统可以加载的格式，确保数据的完整性和一致性。
三、加载过程：1. 目标系统准备：确保目标系统的数据库结构和表结构与加载的数据匹配，包括创建表、定义字段等。
2. 数据加载：将经过抽取和转换的数据加载到目标系统中，可以使用数据库的插入语句、数据导入工具等方式进行加载。
3. 数据校验：对加载后的数据进行校验，比对源数据和目标数据的一致性，确保数据加载的准确性和完整性。
四、数据质量监控：1. 设计数据质量指标：根据业务需求和数据特点，设计相应的数据质量指标，包括数据完整性、数据准确性、数据一致性等。
2. 实施数据质量监控：通过定期抽样、数据比对等方式，对抽取、转换和加载的数据进行监控，及时发现和解决数据质量问题。
3. 数据质量报告：根据数据质量监控的结果，生成数据质量报告，向相关人员反馈数据质量情况，提供决策依据。
五、性能优化：1. 数据抽取性能优化：通过合理的抽取规则设计、增量抽取等方式，提高数据抽取的效率和速度。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于从源系统中提取数据，经过转换后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取方法的标准格式，包括数据抽取的步骤、常用的抽取方法以及注意事项。
一、数据抽取步骤：1. 确定数据源：首先需要确定数据抽取的源系统，例如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。
根据源系统的类型选择相应的抽取方法。
2. 确定抽取范围：根据需求确定要抽取的数据范围，可以是整个源系统的数据，也可以是特定表或特定时间段的数据。
3. 配置连接信息：根据数据源的类型，配置相应的连接信息，包括数据库连接字符串、文件路径等。
4. 编写抽取逻辑：根据需求编写抽取逻辑，包括选择要抽取的字段、设置过滤条件等。
可以使用SQL语句、脚本或工具来实现数据抽取逻辑。
5. 执行数据抽取：根据配置的连接信息和抽取逻辑，执行数据抽取操作，将数据从源系统中提取出来。
二、常用的数据抽取方法：1. 增量抽取：增量抽取是指每次只抽取源系统中发生变化的数据。
可以通过记录上次抽取的时间戳或使用增量字段来实现增量抽取。
例如，可以记录上次抽取的最大ID值，下次抽取时只抽取大于该ID值的数据。
2. 全量抽取：全量抽取是指每次抽取源系统中的所有数据。
适用于数据量较小或需要完整数据的场景。
可以使用SQL语句或工具来实现全量抽取。
3. 分页抽取：分页抽取是指将数据按照页的方式进行抽取，每次抽取一页数据。
适用于数据量较大的场景，可以避免一次性加载大量数据造成的性能问题。
4. 增量抽取+全量抽取：有些场景需要结合增量抽取和全量抽取的方式来进行数据抽取。
例如，可以先进行全量抽取，然后再进行增量抽取，保证数据的完整性和准确性。
三、注意事项：1. 数据一致性：在进行数据抽取时，需要考虑源系统和目标系统之间的数据一致性。
可以通过事务控制、数据校验等方式来确保数据的一致性。
2. 数据安全：在进行数据抽取时，需要注意数据的安全性。
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ETL数据抽取方案简介目录ETL简介 (3)ETL抽取方案 (4)1.数据抽取 (4)2.数据转换和加工 (8)3.数据装载 (9)4.时间戳方式 ........................................................................................................................ 错误!未定义书签。
5.全量删除插入方式 ............................................................................................................. 错误!未定义书签。
6.全量比对方式..................................................................................................................... 错误!未定义书签。
ETL 简介 数据集成是把不同来源、格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而提供全面的数据共享，是企业商务智能、数据仓库系统的重要组成部分。
ETL 是企业数据集成的主要解决方案。
ETL 中三个字母分别代表的是Extract 、Transform 、Load ，即抽取、转换、加载。
（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工；（3）数据加载：将转换后的数据装载到目的数据源。
ETL 作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
现在越来越多地将ETL 应用于一般信息系统数据的迁移、交换和同步。
一个简单ETL 流程如图1所示。
数据文件其他抽临时转加目图1ETL抽取方案ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。
为了实现这些功能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。
1. 数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。
实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。
从数据库中抽取数据一般有以下几种方式：1)全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。
全量抽取比较简单。
2)增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。
在ETL 使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。
如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。
对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。
目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：a)触发器方式（又称快照式）在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。
优点：数据抽取的性能高，ETL 加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。
缺点：要求业务表建立触发器，对业务系统有一定的影响，容易对源数据库构成威胁。
b)时间戳方式它是一种基于快照比较的变化数据捕获方式，在源表上增加一个时间戳字段，系统中更新修改表数据的时候，同时修改时间戳字段的值。
当进行数据抽取时，通过比较上次抽取时间与时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。
有的数据库的时间戳支持自动更新，即表的其它字段的数据发生改变时，自动更新时间戳字段的值。
有的数据库不支持时间戳的自动更新，这就要求业务系统在更新业务数据时，手工更新时间戳字段。
优点：同触发器方式一样，时间戳方式的性能也比较好，ETL 系统设计清晰，源数据抽取相对清楚简单，可以实现数据的递增加载。
缺点：时间戳维护需要由业务系统完成，对业务系统也有很大的倾入性（加入额外的时间戳字段），特别是对不支持时间戳的自动更新的数据库，还要求业务系统进行额外的更新时间戳操作；另外，无法捕获对时间戳以前数据的delete和update 操作，在数据准确性上受到了一定的限制。
c)全表删除插入方式每次ETL 操作均删除目标表数据，由ETL 全新加载数据。
优点：ETL 加载规则简单，速度快。
缺点：对于维表加外键不适应，当业务系统产生删除数据操作时，综合数据库将不会记录到所删除的历史数据，不可以实现数据的递增加载；同时对于目标表所建立的关联关系，需要重新进行创建。
d)全表比对方式全表比对的方式是ETL 工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的临时表，该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来，每次进行数据抽取时，对源表和临时表进行的比对，如有不同，进行Update 操作，如目标表没有存在该主键值，表示该记录还没有，即进行Insert 操作。
优点：对已有系统表结构不产生影响，不需要修改业务操作程序，所有抽取规则由ETL完成，管理维护统一，可以实现数据的递增加载，没有风险。
缺点：ETL 比对较复杂，设计较为复杂，速度较慢。
与触发器和时间戳方式中的主动通知不同，全表比对方式是被动的进行全表数据的比对，性能较差。
当表中没有主键或唯一列且含有重复记录时，全表比对方式的准确性较差。
e)日志表方式在业务系统中添加系统日志表，当业务数据发生变化时，更新维护日志表内容，当作ETL 加载时，通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。
优点：不需要修改业务系统表结构，源数据抽取清楚，速度较快。
可以实现数据的递增加载。
缺点：日志表维护需要由业务系统完成，需要对业务系统业务操作程序作修改，记录日志信息。
日志表维护较为麻烦，对原有系统有较大影响。
工作量较大，改动较大，有一定风险。
f)Oracle 变化数据捕捉（CDC 方式）通过分析数据库自身的日志来判断变化的数据。
Oracle 的改变数据捕获（CDC，Changed Data Capture）技术是这方面的代表。
CDC 特性是在Oracle9i 数据库中引入的。
CDC 能够帮助你识别从上次抽取之后发生变化的数据。
利用CDC，在对源表进行insert、update 或delete 等操作的同时就可以提取数据，并且变化的数据被保存在数据库的变化表中。
这样就可以捕获发生变化的数据，然后利用数据库视图以一种可控的方式提供给目标系统。
CDC 体系结构基于发布/订阅模型。
发布者捕捉变化数据并提供给订阅者。
订阅者使用从发布者那里获得的变化数据。
通常，CDC 系统拥有一个发布者和多个订阅者。
发布者首先需要识别捕获变化数据所需的源表。
然后，它捕捉变化的数据并将其保存在特别创建的变化表中。
它还使订阅者能够控制对变化数据的访问。
订阅者需要清楚自己感兴趣的是哪些变化数据。
一个订阅者可能不会对发布者发布的所有数据都感兴趣。
订阅者需要创建一个订阅者视图来访问经发布者授权可以访问的变化数据。
CDC 分为同步模式和异步模式，同步模式实时的捕获变化数据并存储到变化表中，发布者与订阅都位于同一数据库中；异步模式则是基于Oracle 的流复制技术。
优点：提供了易于使用的API 来设置CDC 环境，缩短ETL 的时间。
不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。
缺点：业务系统数据库版本与产品不统一，难以统一实现，实现过程相对复杂，并且需深入研究方能实现。
或者通过第三方工具实现，价格昂贵。
2. 数据转换和加工从数据源中抽取的数据不一定完全满足目的库的要求，例如数据格式的不一致、数据输入错误、数据不完整等等，因此有必要对抽取出的数据进行数据转换和加工。
数据的转换和加工可以在ETL 引擎中进行，也可以在数据抽取过程中利用关系数据库的特性同时进行。
a)ETL引擎中的数据转换和加工ETL 引擎中一般以组件化的方式实现数据转换。
常用的数据转换组件有字段映射、数据过滤、数据清洗、数据替换、数据计算、数据验证、数据加解密、数据合并、数据拆分等。
这些组件如同一条流水线上的一道道工序，它们是可插拔的，且可以任意组装，各组件之间通过数据总线共享数据。
同时ETL 工具还提供了脚本支持，使得用户可以以一种编程的方式定制数据的转换和加工行为。
相比在数据库中加工，性能较高，但不容易进行修改和清晰辨认。
b)在数据库中进行数据加工关系数据库本身已经提供了强大的SQL、函数来支持数据的加工，如在SQL 查询语句中添加where 条件进行过滤，查询中重命名字段名与目的表进行映射，substr 函数，case条件判断等等。
相比在ETL 引擎中进行数据转换和加工，直接在SQL 语句中进行转换和加工更加简单清晰；但依赖SQL语句，有些数据加工通过SQL 语句可能无法实现，对于SQL 语句无法处理的可以交由ETL 引擎处理。
3. 数据装载将转换和加工后的数据装载到目的库中通常是ETL 过程的最后步骤。
装载数据的最佳方法取决于所执行操作的类型以及需要装入多少数据。
当目的库是关系数据库时，一般来说有两种装载方式：（1）直接SQL 语句进行insert、update、delete 操作。
（2）采用批量装载方法，sqlldr等。
大多数情况下使用第一种方法，因为它们进行了日志记录并且是可恢复的。
但是，批量装载操作易于使用，并且在装入大量数据时效率较高。
使用哪种数据装载方法取决于业务系统的需要。