由于低效的查询、网络瓶颈和糟糕的资源管理，数据提取常常面临性能问题。一个常见的问题是缓慢或未优化的数据库查询。 例如，获取没有过滤器的大型数据集（例如，SELECT *）会强制数据库扫描整个表，从而增加延迟。在 WHERE 或 JOIN 子句中使用的列上缺少索引也会降低性能，尤其是在大型表中。 开发人员可能会忽略查询执行计划，从而导致低效的连接或不必要的数据检索。 数据库分析器或 SQL 中的 EXPLAIN 语句等工具可以通过揭示查询的处理方式来帮助识别这些问题。
网络和 I/O 瓶颈是另一个主要挑战。通过高延迟连接从远程 API 或数据库提取数据会减慢进程，尤其是在处理大型有效负载时。 例如，返回具有嵌套结构的 JSON 的 API 可能需要多次往返或不必要地消耗带宽。 同样，从磁盘读取数据（例如，解析大型 CSV 文件）如果未在流或批处理中处理，则会给 I/O 资源带来压力。 API 的速率限制或连接池耗尽（例如，同时存在太多数据库连接）会加剧这些延迟。 缓解策略包括在传输过程中压缩数据、使用分页进行 API 调用或缓存频繁访问的数据集。
内存约束和资源争用也会影响性能。 将整个数据集加载到内存中（例如，解析数千兆字节的 XML 文件）可能会导致内存不足错误或频繁的垃圾回收暂停。 这在 Python 等语言中尤其成问题，在这些语言中，大型列表或字典会消耗大量 RAM。 争夺 CPU、磁盘或网络资源（例如，多个线程写入同一数据库）的并发提取任务可能会造成瓶颈。 解决方案包括使用流式解析器（例如，用于 XML 的 SAX）、将数据分块成较小的批次或将处理卸载到 Spark 等分布式系统。 为外部服务正确配置超时和重试也可以防止停滞的进程占用资源。