为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理，今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式。增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取（extraction）、转换（transformation）和装载（loading）)实施过程中需要重点考虑的问题。ETL抽取数据的过程中，增量抽取的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一，做过数据建模的小伙伴都知道ETL中的增量更新机制比较复杂，采用何种机制往往取决于源数据系统的类型以及对增量更新性能的要求。今天我们只重点对各种方法进行对比分析，从而总结各种机制的使用条件和优劣性，为数据仓库项目的ETL工程的实施提供增量抽取技术方案参考。
在数据库仓库开发过程中，无论是全量抽取方案还是增量抽取方案，抽取数据的工作一般由数据仓库工具来完成。目前数据仓库开发工具非常多，比如SE-DWA,DTS,Kettle等等。虽然增量抽取方案设置比较简单，但是我们还是需要具体来了解一下增量抽取机制以便后续更合理的利用增量抽取方案。下面讨论各种增量抽取的实现机制原理。
一、增量抽取的机制
实现增量抽取关键准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法小黎子了解到的有以下四种方式：
1 、基于建触发器方式生成增量数据
使用触发器生成增量数据是普遍采取的一种增量抽取机制。该方式是根据抽取要求，在要被抽取的源表上建立3个触发器插入、修改、删除，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增量日志表，ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据，同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除。
为了简单演示，增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息，而只是存储源表名称、更新的关键字值和更新操作类型(knsen、update或delete)，ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更新的关键字值，从源表中提取对应的完整记录，再根据更新操作类型，对目标表进行相应的处理。
优点：数据库本身的触发器机制，契合度高，可靠性高，不会存在有增量数据未被捕获到的现象
缺点：对于源系统有较大的影响，需要建立触发器机制，增加运维人员，还要建立临时表，储存临时表，增加储存成本和运维成本
2 、基于时间戳方式生成增量数据
时间戳方式是指增量抽取时，抽取进程通过比较系统时间与抽取源表的时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。这种方式需要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。
有的数据库(例如Sql Server)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，时间戳字段的值会被自动更新为记录改变的时刻。在这种情况下，进行ETL实施时就只需要在源表加上时间戳字段就可以了。对于不支持时间戳自动更新的数据库，这就要求业务系统在更新业务数据时，通过编程的方式手工更新时间戳字段。使用时间戳方式可以正常捕获源表的插入和更新操作，但对于删除操作则无能为力，需要结合其它机制才能完成。
优点：数据处理逻辑清楚，速度较快，成本低廉，流程简单
缺点：要求源表的时间字段必须是随表变动而变动的不为空数据，由于是直接读取表数据，该方法无法获取删除类型的数据。
3、 基于全表比对方式生成增量数据