增量数据提取专注于自上次提取以来高效捕获新增或修改的数据，从而减少资源使用并提高性能。主要最佳实践包括使用基于时间戳的跟踪、唯一标识符和变更数据捕获 (CDC)。例如，如果数据库表有一个 last_updated 列，查询可以筛选该值大于上次提取时间的行。或者，自增 ID 或版本号可以识别新记录。PostgreSQL 的逻辑复制或 Debezium 等 CDC 工具可以跟踪数据库事务日志，实时流式传输变更，避免全表扫描。这些方法最大限度地减少对源系统的负载，并确保数据的新鲜度。
处理删除和更新需要仔细规划。软删除标记（例如 is_deleted 列）有助于识别已删除的记录，而无需物理删除它们，从而允许提取过程捕获删除。对于更新，可以使用行的校验和或哈希值来检测现有数据中的变更。将元数据（例如最大时间戳或上次处理的 ID）存储在一个单独的配置表中，可以确保运行之间的一致性。例如，一个元数据表可以跟踪每个数据源的 last_extracted_at 时间戳，并在每次成功提取后进行更新。这可以防止数据遗漏或重复，并简化从最后一个已知检查点重新启动失败的任务。
错误处理和幂等性对于可靠性至关重要。增量处理过程应设计为能够优雅地处理中断，例如使用原子事务或在提交前将提取的数据写入临时存储。Apache NiFi 或带有重试逻辑的自定义脚本等工具可以管理临时故障。测试边缘情况（例如分布式系统中的时区不匹配或时钟偏差）可确保时间戳的准确性。例如，使用 UTC 时间戳可避免本地时区造成的混淆。此外，将提取的数据与源系统的计数或校验和进行验证有助于早期检测不匹配。通过结合这些实践，开发人员可以构建健壮的管道，在有效扩展的同时保持数据完整性。