浅谈增量数据的四种抽取模式

大数据云时代，数据上云ETL已成了最基础，最根本，最必须的一个步骤。目前数据传输迁移的工具非常多，比如DataX，DTS，Kettle等等。为了保证云上存储空间的有效利用和数据的整体唯一性，就没必要每天都上一份全量，故几乎所有数据上云的策略都是全量加增量的模式：即第一次上一份全量，后续每天只上增量，这样前一天的全量加上今天的增量就是今天的全量。

既然是要每天上增量，那么如何获取增量数据便成了一个问题所在，笔者根据翻阅书籍和网上资料加上公司的实践经验简单提一下四种获取增量数据的方法

增量数据即DML操作，无非I(INSERT),D(DELETE),U(UPDATE)三种，故可以拿昨天的全量数据与今天的全量数据进行对比得出昨天的增量，具体方法是通过关联表的主键，唯一键用left join，right join，inner join 等对比出增量数据

    优点：因为是云上merge对比，所以对源库无影响

    缺点：这个操作仅仅适合表有主键，唯一键或者数据量较小的表，不然海量数据中每条数据的每一列都进行逐一比对，很显然这种频繁的I/O操作以及复杂的比对运算会造成很大的性能开销。

这种方式可以通过读取数据库的归档日志等得到增量数据，然后在目标库或者文档服务器里进行操作

    优点：可以做到数据无误差传输，有回滚机制，有容灾备份的能力

    缺点：开归档会对源端数据库的磁盘造成压力，增加储存成本，此外大多数数据库的日志都是不对外开放的，只针对数据库本身的工具开放读取，例如ORACLE的OGG(ETL工具与OGG结合进行数据增量上云我前面几个博文有详细讲到)

触发器的概念我们都知道，故我们可以建立IDU三种操作的触发器，并由触发器将变更的数据写到库里的临时表里，然后用ETL工具直接抽取这张临时表即可进行增量上云

    优点：是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：对于源端有较大的影响，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

此方法依据表的某一时间字段，在etl工具里进行条件设定即可快速抽取增量数据

    优点：数据处理逻辑清楚，速度较快，成本低廉，流程简单

    缺点：此方法要求表的时间字段必须是随表变动而变动的不为空数据，此外由于是直接读取表数据，该方法无法获取删除类型的数据。

这四种增量获取的方法应用都比较宽泛，各有各的优势和缺点

一般来讲