为了优化加载操作并最大限度地减少停机时间，请关注增量加载、并行处理和高效的资源管理。 目标是减少数据传输量，有效地分配工作负载，并避免数据摄取或转换过程中的瓶颈。
首先，尽可能实施增量加载而不是完全加载。 增量加载仅传输新的或修改的数据，从而减少处理时间和系统压力。 例如，使用时间戳（例如，last_modified 列）或变更数据捕获 (CDC) 工具来识别更新。 如果数据库表有 1000 万条记录，则每天重新加载所有行效率低下。 相反，仅查询自上次运行以来修改的行。 这种方法将数据传输从 1000 万行减少到每个周期几千行。 Debezium 等 CDC 工具或云原生解决方案（AWS DMS、Azure Data Factory）可自动执行此过程。 在非高峰时段进行批处理进一步最大限度地减少了与用户流量的争用。
其次，使用并行处理来分配工作负载。 将大型数据集分解为较小的块并并发处理它们。 例如，按日期范围或主键范围对数据进行分区，并使用 Apache Spark 等分布式系统或基于云的服务（例如，AWS Glue、Google BigQuery）。 并行性减少了实际时间：一个 10 小时的顺序作业可能会通过 5 个并行工作进程花费 2 个小时。 但是，要平衡并行性以避免压倒资源。 监控 CPU、内存和 I/O，以确保节点未过载。 对于数据库，请考虑使用只读副本以在批量写入期间卸载查询流量。 具有并行作业的 PostgreSQL 的 pg_dump 或 MySQL 的 mydumper 等工具可以加速备份。
第三，优化索引和查询模式。 索引加快了读取速度，但降低了写入速度，因此在批量加载期间暂时禁用非关键索引。 例如，在插入 100 万行之前删除表的辅助索引，然后在之后重建它们。 这样可以避免增量索引更新，这会使写入时间增加三倍。 使用批量插入命令（例如，PostgreSQL 中的 COPY，MySQL 中的 LOAD DATA INFILE）而不是逐行插入。 此外，设计查询以避免全表扫描。 例如，在联接表之前过滤数据，或使用分区来限制扫描的分区。 查询分析器（SQL 中的 EXPLAIN）等工具可帮助识别效率低下的步骤。 最后，分配足够的内存和磁盘 I/O 带宽，以防止高峰负载期间的资源匮乏。
通过结合增量加载、并行性和查询/索引优化，团队可以显著减少停机时间，同时保持数据一致性和系统性能。