增量加载是一种数据集成策略，专注于仅更新新的或已更改的记录，而不是重新加载整个数据集。核心最佳实践包括高效地跟踪更改，确保数据一致性以及优化性能。关键方法包括使用时间戳或版本号来识别更新，正确处理删除以及在传输过程中验证数据完整性。这种方法可以最大程度地减少资源使用并减少延迟，使其成为大型数据集或频繁更新的理想选择。
首先，实施可靠的变更检测机制。在源表中，使用诸如 last_modified 或 version 之类的列来标识新的或更新的记录。例如，带有 WHERE last_modified > @last_load_time 的 SQL 查询只能获取最近的更改。对于没有此类列的数据库，请考虑使用变更数据捕获（CDC）工具（例如 Debezium）或数据库触发器来记录更改。如果源系统不支持这些，请创建一个审计表以跟踪更新。如果存在时钟同步问题，请避免仅依赖时间戳，尽可能使用增量键（例如，自动递增的ID）。始终测试极端情况（例如时区不匹配或批量更新）以确保准确性。
其次，小心处理删除和更新。软删除（例如，deleted_at 列）允许跟踪已删除的记录，而不会丢失历史数据。如果软删除不可行，请维护单独的删除日志或定期比较源数据集和目标数据集。对于更新，请使用合并操作（例如，SQL 中的 UPSERT）来同步更改，而无需复制数据。通过在每次加载后比较行数、校验和或样本记录来验证数据一致性。例如，对源和目标中的行子集进行哈希处理可以快速识别不匹配项。此外，按日期或类别对数据进行分区，以隔离增量批次并简化错误恢复。诸如 Apache Airflow 或云原生服务（例如，AWS Glue）之类的工具可以自动执行计划和重试失败批次。
最后，优化性能和可扩展性。为用于变更检测的索引列（例如，last_modified）加速查询。使用具有大小限制的批处理来避免系统不堪重负，例如，一次加载 10,000 行。在传输过程中压缩数据并利用增量提交（例如，附加到数据湖中的 Parquet 文件）以减少 I/O 开销。监视延迟和资源使用情况以调整批次大小或频率。例如，如果夜间批次导致停机，请切换到较小的，每小时增量。全面记录该过程，包括依赖关系和失败情况，以简化故障排除。诸如 dbt 或自定义脚本之类的工具可以帮助维护元数据（例如，上次加载时间）和审核日志，以提高透明度。