即使是准备最周密的数据，在加载阶段也可能遇到问题。目标系统可能会拒绝数据，连接可能会中断，或者资源可能变得不可用。规划您的ETL过程如何处理这些加载失败，对于构建可靠的数据管道来说非常重要。忽视潜在的失败可能导致数据不完整、目标系统损坏以及处理时间浪费。
加载失败的常见原因
了解加载失败的原因有助于选择正确的处理策略。以下是一些常见的原因：
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模式不匹配： 您转换后的数据结构或数据类型与目标表的定义不一致。
- 示例： 尝试将“Unknown”之类的文本加载到数据库中定义为整数类型的列中。
- 示例： 您转换后的数据有10列，但目标表预期有11列。
- 示例： 尝试将
NULL 值加载到配置为 NOT NULL 的目标列中。
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数据约束违规： 数据本身违反了目标系统中为保持数据完整性而定义的规则。
- 主键违规： 尝试插入一个主键值已存在于目标表中的记录。
- 唯一约束违规： 向必须唯一的列（或列组）中插入一个值，但该值已存在。
- 外键违规： 向外键列中插入一个值，但该值不对应于引用主键表中已存在的记录。
- 检查约束： 插入一个违反列上特定规则的值（例如，
price 列必须大于0，但您尝试加载-10）。
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连接和资源问题： 与环境或基础设施相关的问题。
- 网络问题： ETL工具失去与目标数据库服务器的连接。
- 目标系统停机： 数据库或数据仓库因维护或意外问题而暂时离线。
- 权限： 运行ETL进程的用户账户对目标表没有必要的权限（例如，
INSERT、UPDATE）。
- 资源限制： 目标系统磁盘空间不足、内存不足或超出连接限制。
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转换过程中遗漏的数据错误： 有时，无效数据可能会通过转换逻辑并仅在目标系统内部更严格的验证规则中被捕获。
- 示例： 像'2023-02-31'这样的日期在转换中可能通过基本的格式检查，但会被数据库的日期类型验证拒绝。
失败处理策略
当某个记录或批次的加载操作失败时，您需要一个预定义的策略来规定管道的行为。
快速失败
最简单的策略：在遇到第一个错误时立即停止整个加载过程。
- 优点： 确保原子性，即加载操作要么完全完成，要么根本不完成（防止部分加载、可能不一致的数据）。适用于部分成功不可接受的重要数据。
- 缺点： 对于大型数据集来说可能效率低下，其中少量错误可能会中止整个过程。如果某些错误是预期或可容忍的，则效果不佳。
- 何时使用： 加载重要的金融交易，更新核心维度表，在这些情况下数据一致性是必需的。
记录并继续（跳过错误记录）
当某个记录（或批次）发生错误时，记录错误的详细信息和有问题的数据，然后继续加载其余的有效记录。
- 优点： 即使部分数据有问题，也允许管道完成。最大化加载的数据量。适用于预期偶尔出现错误的大容量数据（例如，Web服务器日志、传感器读数）。
- 缺点： 导致目标系统中数据不完整（缺少失败的记录）。需要单独的流程来审查错误日志，并可能在以后重新处理失败的记录。
- 何时使用： 大型数据集，其中完整性次于快速加载大部分数据。非重要数据流。
重试机制
对于瞬时错误（如临时网络故障或数据库死锁），在短暂延迟后自动再次尝试加载操作可能会很有效。
- 优点： 无需手动干预即可处理临时基础设施问题。提高管道的弹性。
- 缺点： 不适用于持久性错误（如模式不匹配或约束违规）。需要仔细实现以避免无限重试循环（通常使用指数退避，即每次失败尝试后延迟时间增加）。
- 何时使用： 不可靠的网络连接，容易出现临时锁定或不可用的目标系统。
回滚（针对批次/完全加载）
如果加载操作的很大一部分失败（特别是完全加载或大型更新），您可能需要撤销在失败加载尝试期间所做的任何更改。这会将目标系统恢复到加载开始之前的状态。
- 优点： 通过防止部分应用更改来维护数据完整性。使目标系统保持在已知、一致的状态。
- 缺点： 实现起来可能很复杂，特别是对于增量加载。可能需要数据库事务管理功能。对于非常大的数据集可能会很慢。
- 何时使用： 完全加载策略（
L_{full}），大型批次更新，如果部分成功会导致数据不一致。
下图显示了加载失败时常见的决策点：
该流程图勾勒出数据加载失败时的决策路径，考虑了瞬时错误以及重试、停止或记录并继续等不同的处理策略。
错误日志的重要性
无论选择何种策略（或许除了简单的重试），全面的日志记录都是不可或缺的。好的错误日志应包含：
- 时间戳： 错误发生的时间。
- 管道/作业名称： 哪个ETL进程失败。
- 阶段： 清楚标明失败发生在‘加载’阶段。
- 错误消息： 目标系统或ETL工具返回的特定错误。
- 问题数据： 失败的完整记录（如果较小）或用于定位源数据的标识键（如主键）。
- 目标信息： 正在加载的目标表或文件。
这些日志对于调试管道问题、理解数据质量问题以及可能在以后手动或自动重新处理失败的记录非常重要。监控工具通常会使用这些日志来提供管道健康状况的警报和仪表盘。
优雅地处理加载失败是成熟可靠ETL管道的一个标志。通过预测潜在问题并实施日志记录、重试或受控失败等适当策略，您可以确保数据加载过程具有弹性和可管理性，为下一步有效的数据验证创造条件。
