缓存机制通过减少冗余操作、缩短数据检索时间以及优化资源使用，来提高 ETL 性能。 在提取阶段，缓存会将经常访问的源数据存储在内存或临时存储中，从而避免重复查询速度慢或远程的系统。 在转换阶段，可以缓存中间结果（例如预先计算的聚合或过滤的数据集）以跳过重新处理。 在加载阶段，缓存的数据批可以简化写入目标系统的过程，减少频繁连接或索引操作的开销。 这确保了 ETL 管道花费更少的时间等待 I/O 或重新计算结果。
例如，从 REST API 提取数据的 ETL 过程可能会缓存响应，以避免速率限制或网络延迟，尤其是在多个转换过程中重复使用相同数据的情况下。 同样，在转换阶段的复杂联接或计算过程中，缓存中间表可以防止冗余的 SQL 查询或脚本执行。 Redis 或内存中的 DataFrames（例如 Pandas 或 Spark）等工具通常在此处使用。 在加载阶段，在将数据插入数据库之前将其缓存在批处理中可以减少事务提交，这在处理 PostgreSQL 或 MySQL 等惩罚频繁小写入的系统时至关重要。
在跨管道阶段或运行中重复使用数据的情况下，缓存最有效。 例如，仅处理新数据的增量 ETL 工作流可以从缓存元数据（如上次运行的时间戳或主键）中受益。 但是，开发人员必须平衡缓存大小和失效策略，以避免陈旧的数据。 例如，设置生存时间 (TTL) 策略或使用校验和来在源发生更改时刷新缓存的数据。 正确实施的缓存可以减少运行时、降低基础设施成本，并确保大型数据集更平滑的扩展。