中间件服务：数据选择和提取 - 虚拟数据

数据选择和提取服务的主要目的是从数据源中（查找）中选择 您要移入数据仓库，然后将数据提取 （提取）为可以为质量保证服务准备好的表单。 您可以为数据仓库环境使用两种不同类型的选择和提取服务之一： <！ - 1 - >

稍后获取所有数据并将其排序：

查找并提取要加载到数据仓库中的所有数据元素，而不管特定元素是否具有之前被提取。

• 面向改变： 查找并提取刚刚添加到数据源或自上次提取后更新的数据元素。

• <！ - 2 - > 为了执行提取，第一种类型的服务需要较不复杂的逻辑。但是，与第二种类型的面向变更的服务相比，您必须处理更大的数据量（有时数量更多）。

如果您的源是一个关系数据库，您可以使用时间戳来检测何时添加或更新了一行数据，则选择和提取的面向变更的方法相当简单。

您可以比较一行数据与上次提取过程的日期和时间，以确定是否需要选择和提取数据。但是，如果数据存储在没有时间戳的文件（例如VSAM文件）中，则此过程可能会更加困难。

当源数据已从文件或数据库中删除时，您可能也面临一个挑战。如果数据仓库环境的业务规则要求从仓库中删除相应的数据，则必须有办法检测自上次提取过程以来所做的删除，以确保在仓库中进行适当的删除。

选择和提取的结果就是准备进行额外处理的数据提取：检查数据质量。