抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称 CDC。假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去 24 小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。
当你能够识别并获得最近发生变化的数据时，抽取及其后面的转换、装载操作显然都会变得更高效，因为要处理的数据量会小很多。遗憾的是，很多源系统很难识别出最近变化的数据，或者必须侵入源系统才能做到。变化数据捕获是数据抽取中典型的技术挑战。
常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。相信熟悉数据库的读者对这些方法都不会陌生。时间戳方法需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。快照方法可以使用数据库系统自带的机制实现，如 Oracle 的物化视图技术，也可以自己实现相关逻辑，但会比较复杂。触发器是关系数据库系统具有的特性，源表上建立的触发器会在对该表执行 insert、update、delete 等语句时被触发，触发器中的逻辑用于捕获数据的变化。日志可以使用应用日志或系统日志，这种方式对源系统不具有侵入性，但需要额外的日志解析工作。
CDC 大体可以分为两种，一种是侵入式的，另一种是非侵入式的。所谓侵入式的是指 CDC 操作会给源系统带来性能的影响。只要 CDC 操作以任何一种方式对源库执行了 SQL 语句，就可以认为是侵入式的 CDC。基于时间戳的 CDC、基于触发器的 CDC、基于快照的 CDC 是侵入性的，基于日志的 CDC 是非侵入性的。
下表总结了四种CDC方案的特点。
