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- 按字段筛选:当选中的是”数据源表“时，它才是启用状态，当选中的是其他查询是禁用状态。
- 当选中的是按参数筛选：当选中的是SQL查询、存储过程查询、java查询、可视化SQL查询、脚本查询，它是启用状态；当选中”数据源表“时，它才是禁用状态“时，它是禁用状态
当前”orderDetails“表是数据源表的类型，所以”增量数据获取方式“是”按字段筛选“，需要选择”用于标识新增数据的字段“：
- 代表的意思：假设“用于标识新增数据的字段”是 field，上一次抽取时 field 字段的最大值表示为 last_max(field)，则本次抽取获取增量数据的过滤条件是 field > last_max(field)。
- 只能选择整型、日期、日期时间类型的字段。只能选择一个字段。
- 只能选择一个字段。当前场景选择”OrderID“字段：
。
增量入库方式：支持追加、更新与插入；选择追加。
3、配置好之后，点击【确定】，保存数据模型之后，点击增量抽取页面的”立即抽取“，查看抽取日志，可以看到第一次是全量抽取：
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| 选项1 | 选项2 | 说明 |
|---|---|---|
| 按参数筛选 | 用于标识新增数据的参数 |
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| 与参数关联的字段 | 只能选择数值型、日期、日期时间类型的字段。 | |
| 增量数据入库方式 | 追加 | 原理：本次抽取的增量数据，全部追加到缓存库中。 |
| 更新与插入 | 原理：本次抽取的增量数据，利用“主键字段”逐行判断该行数据在缓存库中是否存在，如果不存在则插入，如果存在则更新。 ”用于判断数据在缓存库中是否存在的主键字段“ 选项：
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| 立即抽取 | 如果是第一次抽取，则会把整个模型都执行全量抽取，如果非第一次抽取，则会根据上一次抽取时UpdateTime字段的最大值为参数默认值进行抽取。 | |
| 立即覆盖抽取 | 即全量抽取，如果其他表/查询没有更改过，只会抽取该表的数据；如果其他表/查询调整了结构也会把调整结构的表都抽取了。 |
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6、再次点击【立即抽取】按钮，抽取成功之后，查看日志，可以看到是增量抽取：
注意：增量更新，抽取时会自动更新与它关联的事实表的小宽表，如果与它关联的事实表数据量很大，则抽取时间会相对久一些。增量更新时，如果与之关联的是事实表，系统会自动更新相关联的事实表中的小宽表。如果关联的事实表数据量较大，抽取时间可能会相对较长。
7、去创建即席查询，可以查看到刚新增与更新的记录：
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硬件配置: 内存8G，CPU8核；测试数据库: MySQL 8.0
数据模型如下图：
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4.1【orders】入库方式"追加"
场景1：在[orders]表中，初始数据量为1000w，分别增量“追加”100w、500w性能情况：
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表名称 | 原始数据 | 列数 | 全量抽取耗时 | 增量数据 | 增量抽取耗时 | 抽取提升效率 |
orders | 1亿 | 25 | 2084s | 100w | 434s | 4.8倍 |
500W | 584s | 3.5倍 | ||||
customers | 200w | 14 | 97s |
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4.2【orders】入库方式"更新与插入"
场景1：在[orders]表中，初始数据量为1000w，分别增量”更新与插入“100w、500w性能情况：
表名称 | 原始数据 | 列数 | 全量抽取耗时 | 增量数据 | 增量抽取耗时 | 抽取提升效率 |
orders | 1kw | 25 | 263s | 100w | 140s | 1.9倍 |
500W | 234s | 1.1倍 | ||||
customers | 200w | 14 | 97s |
场景4：在场景2：在[orders]表中，初始数据量为1亿，分别增量”更新与插入“100w、500w性能情况：
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