ETL (提取、转换、加载) 中的数据提取是指从各种源系统中检索数据的过程，以便可以处理这些数据并将其移动到目标位置，例如数据仓库或数据湖。 ETL 的第一阶段侧重于识别和收集来自不同来源的数据，这些来源可能包括数据库、API、平面文件甚至实时流。 其目标是高效且可靠地收集原始数据，确保其处于可用于后续转换和加载步骤的可用格式。 例如，一家电子商务公司可能会从关系数据库中提取客户订单、从 Web 服务器日志中提取点击流数据以及从 REST API 中提取库存更新。
数据提取中的主要挑战之一是处理源系统的多样性。 例如，传统的本地数据库可能使用 SQL 查询进行提取，而现代 SaaS 应用程序可能需要分页 API 调用。 开发人员还必须考虑性能：直接从生产系统提取大型数据集会给资源带来压力。 为了缓解这种情况，通常使用增量提取等策略——仅获取新的或修改的数据。 例如，销售数据库可能会跟踪“last_updated”时间戳，从而允许 ETL 进程仅提取自上次运行以来修改的记录。 同样，每天可能会解析日志文件，以避免不必要地处理数 TB 的历史数据。
提取的工具和技术因来源和使用案例而异。 Apache NiFi 或 Python 的 Pandas 等开源库可以读取 CSV 文件或连接到数据库，而 AWS Glue 等云服务提供托管提取工作流程。 一种常见的最佳实践是在提取期间验证数据——例如，检查 CSV 中是否缺少列或确保 API 响应架构与预期匹配。 错误处理至关重要：如果达到 API 速率限制，提取过程应记录该问题并进行优雅的重试。 通过优先考虑可靠性和适应性，开发人员可以确保提取的数据构成 ETL 管道其余部分的坚实基础。