索引和分区通过减少数据扫描开销和实现并行处理来提高 ETL 性能。索引允许数据库快速定位特定数据，从而在提取过程中跳过全表扫描。例如，如果 ETL 过程使用日期过滤器从一个大表中提取订单，日期列上的索引允许数据库直接跳转到相关行，而不是读取每一条记录。这加快了提取阶段的速度，特别是对于带有 WHERE 子句或 JOIN 条件的查询。然而，索引会在加载阶段增加开销，因为维护索引会减慢插入速度。为了减轻这种情况，开发人员通常会在批量加载之前删除非关键索引，并在之后重建它们。
分区将大型表分成更小、更易于管理的块（例如，按日期或区域）。在提取过程中，数据库可以跳过不符合查询过滤器的整个分区。例如，按月份分区的销售表允许 ETL 作业提取第一季度数据时，仅扫描一月至三月的那些分区，而忽略其余分区。这减少了 I/O 和内存使用。分区还简化了维护：可以在分区级别完成数据加载或归档（例如，交换一个分区而不是插入行）。在转换过程中，分区数据支持并行处理——多个工作线程可以同时处理不同的分区，从而缩短处理时间。
结合索引和分区可以获得进一步的收益。例如，一个按区域分区并在 customer_id 上创建索引的客户表，允许 ETL 过程在特定区域内快速定位特定客户。然而，过度索引或不良的分区键可能会适得其反。一个常见的策略是按自然数据边界（例如时间）进行分区，并对频繁用于过滤或连接的列创建索引。开发人员应该测试配置：零售 ETL 流水线可以按天对销售数据进行分区，并对 product IDs 进行索引，以优化每日销售聚合和特定于产品的报告。平衡这些技术可确保更快的提取、降低的转换复杂性和高效的加载。