1. 定义
   • 全量导入：是指将数据源中的所有数据一次性全部导入到目标系统中。例如，一个电商公司要将其旧数据库中的所有商品信息（包括商品名称、价格、库存等）全部迁移到新的数据库系统中，这个过程就是全量导入。这种方式会覆盖目标系统中已有的相关数据，以确保目标系统中的数据和数据源中的数据完全一致。
   • 增量导入：只导入自上次导入（全量导入或增量导入）之后数据源中新增、修改或删除的数据。继续以电商公司为例，如果每天都有新商品上架、商品价格调整或者商品下架等情况，增量导入就只会把这些变化的商品信息更新到目标系统中，而不是重新导入所有商品信息。
2. 数据量和性能影响
   • 全量导入：
     • 数据量通常较大，因为是全部数据的迁移。这可能会对系统资源（如存储、内存、CPU 等）造成较大的压力。在导入过程中，可能会占用大量的网络带宽和数据库的存储空间。例如，一个包含数百万条客户记录的大型企业客户关系管理系统（CRM）进行全量导入时，可能会导致数据库服务器的性能下降，甚至在导入期间影响其他业务系统对该数据库的正常访问。
     • 由于数据量较大，全量导入的时间往往较长。对于非常庞大的数据集合，可能需要数小时甚至数天才能完成导入过程。
   • 增量导入：
     • 数据量相对较小，因为只涉及数据的变化部分。这对系统资源的压力较小，在网络带宽和存储方面的占用也相对较少。例如，对于一个每天只有几百条订单数据变化的电商系统，增量导入这些订单数据只需要很少的系统资源。
     • 导入时间通常较短，因为只需要处理少量的数据。这使得系统能够更频繁地更新数据，并且对业务的正常运行干扰较小。
3. 数据一致性和准确性
   • 全量导入：
     • 在全量导入完成后，目标系统的数据与数据源的数据在某个特定时间点上是完全一致的。这对于一些需要精确数据副本的场景（如数据备份、系统迁移后的初始数据同步等）非常重要。
     • 但是，如果在全量导入过程中有数据错误，可能会导致整个目标系统的数据出现问题。而且由于数据量较大，错误排查和修复可能会比较复杂。
   • 增量导入：
     • 数据一致性是基于数据的变化来维护的。它能够及时反映数据源的动态变化，但如果增量导入过程出现问题（如数据丢失、数据重复等），可能会导致目标系统的数据与数据源的数据不一致。
     • 不过，由于每次导入的数据量较小，错误排查和修复相对容易一些，对整体数据一致性的影响范围也相对较小。
4. 适用场景
   • 全量导入：
     • 适用于初次数据迁移，例如企业新上线一个数据仓库系统，需要将旧系统中的所有业务数据全部导入到新的数据仓库中，以建立一个完整的数据基础。
     • 当需要对数据进行全面更新或者重新初始化目标系统数据时，也会使用全量导入。比如，对数据库进行了重大结构调整，需要重新加载所有数据来适应新的结构。
   • 增量导入：
     • 适合数据频繁变化的场景，如金融交易系统，每天都有大量的交易记录产生，使用增量导入可以及时将新的交易数据更新到相关的分析系统中。
     • 在数据仓库的日常维护中，为了保持数据的及时性和准确性，也会频繁使用增量导入来更新数据。例如，将每日新增的销售数据、客户行为数据等导入到数据仓库，以便进行及时的业务分析。