数据仓库中数据抽取的原则

数据仓库中的数据抽取是数据仓库建立成功的核心和基础。一个好的数据仓库，不仅需要设计良好的数据模型和数据架构，还需要合理的数据抽取方案。数据抽取的设计是数据仓库架构设计中最重要和最复杂的领域之一，因此需考虑的因素非常多。本文将介绍数据仓库中数据抽取的原则以及实现方式。

一、数据抽取的原则

（一）保证数据的全量性

在数据抽取过程中保证数据的全量性是很重要的，这意味着数据抽取过程中不允许有遗漏的数据。数据抽取的原则是实现全量抽取的稳定性和可靠性，而这一原则可通过以下方式来保证：

• 采取正确、稳定的数据源；

• 实现日志数据抓取功能，确保数据源每天产生的实时业务数据都能正常抓取；

• 对于批量或周期性抽取数据的任务，应根据任务的调度时间来确保数据在相应的时间被抽取并上传到数据仓库。

（二）避免数据冗余

在数据仓库设计中应该尽量避免数据冗余，因为数据冗余会增加数据仓库的存储成本，同时还会使数据仓库的性能变得更低。数据抽取的原则是将不重复的数据抽取到仓库，同时需注意以下几点：

• 不要抽取已经存在于数据仓库中的数据；

• 避免重复抽取同样的数据；

• 将不需要的数据过滤掉，避免无用数据占用存储资源。

（三）遵循数据一致性

在数据抽取的过程中，应该将目标数据仓库中的数据和原始数据源的数据保持一致。即数据的抽取结果应该和数据源的数据内容一致，并且无要求数据的排序和格式都与数据源相同。为此，可采用以下策略保证数据