在当今的数据驱动时代，数据抽取（Data Extraction）是数据分析和处理流程中的关键步骤。它指的是从原始数据源中提取有用信息的过程。根据需求的不同，数据抽取可以分为两种主要类型：全量抽取和增量抽取。
📊 全量抽取：全量抽取是指每次都会将数据源中的所有数据进行复制并导入目标系统。这种方式适用于初始数据加载或需要完整数据集的情况。虽然全量抽取简单直接，但当数据量庞大时，它可能会消耗大量的时间和资源。
🔄 增量抽取：相比之下，增量抽取只抽取自上次抽取以来发生变化的数据。这种方式更加高效，因为它减少了数据传输量和处理时间。增量抽取通常依赖于数据源的更新标记（如时间戳或版本号），以识别哪些记录需要被抽取。
结合使用这两种方法，可以根据实际需求灵活地管理数据抽取过程，确保数据的准确性和及时性。无论是在商业智能分析还是大数据处理中，选择合适的抽取策略都是至关重要的。
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