informatica 中etl数据抽取如何每次抽取新数据

increment抽取Yes数据Warehouse ETL(抽取、转换、加载、数据 抽取、转换和加载)实现中的关键问题。imformaitca element数据Informatica所有元素数据信息以数据 library表的形式存储在element 数据 library中，etl和elt 数据处理上的区别对于开发过BI的朋友来说并不陌生，只要涉及到数据source抽取，/，提取抽取，转化转化，加载加载。

对于做过BI开发的人来说，ETL并不陌生。作为加载，因为它涉及到数据-3抽取-3/的来源，它是ETL和ETL。从不同的数据source抽取数据extraction中，按照一定的数据处理规则，数据被处理并格式转换成TRASFORMATION，最后将处理后的输出输出到。

菜市场的每个摊位都是数据的来源，熟食才是最终的输出结果。中间所有的过程，比如摘菜、洗菜、切菜、做饭，都是转换。在开发的时候，大部分时候会通过ETL工具来实现，比如微软SQLSERVER中的KETTLE、PENTAHO、IBMDATASTAGE、INFORNAICA、SSIS等，整个ETL过程将通过结合基础SQL来实现。

ETL是数据抽取(extract)，Transform，Load的缩写，是OLTP系统中数据after-的缩写。并将不同的数据source数据进行转换整合得到一致的数据，然后加载到数据 warehouse中。简而言之，ETL就是从OLTP系统到OLAP系统数据 DataWarehouseDW的过程，是基于OLTP系统数据 source，以特定的模式存储数据而建立的关系型，用于多维度分析和多角度呈现。它不同于多维数据库，而数据仓库是细化的、综合的。数据 Warehouse以学科为导向，以OLAP系统分析为目标。

数据治理过程是从数据规划、数据收集、数据存储管理到数据应用的过程。根据每个过程的特点，我们可以把数据治理过程概括为四个字，即“理”、“用”、“存”、“用”。1.合理性:梳理业务流程，规划数据资源。对于企业来说，日常实时数据会超过TB级别。需要收集哪些数据的用户，这么多数据，放在哪里，怎么放？

1。数据ODS区采集:主要功能是尽量减少对业务系统的影响。表结构可能与DW不一致。根据具体的业务需求和数据的数量，将数据从源放入ODS有多种方式，如Oracle的数据库链接、表复制、SQL*LOADER和Fastload Teradata。需要解决的问题包括:当A和数据is抽取old数据的时差时，不同时期数据的定义要统一，更早的数据要统一。