一般来说，ETL实现增量更新的方式有两种，第一种：记录字段的最大值，如果数据源中存在持续增加的数据列，记录上次处理的数据集中，该列的最大值；第二种是，保存HashValue，快速检查所有数据，发现异动的数据之后，只同步更新被修改的数据。
1，记录字段的最大值，使用DateTime记录源数据上次更新的时间，或使用TimeStamp或RowVersion记录上次更新的数值
一般情况下，DBA在设计表时，都会在表中创建LastUpdatedTime字段，数据类型是DateTime 或 DateTime2(7)，用于记录数据更新的时间。使用DateTime记录上次更新的时间，要求对数据源进行Update或Insert操作时，都要更新LastUpdatedTime字段为当前的时间值。
如果创建TimeStamp或RowVersion类型的字段，那么对数据进行Update或Insert修改时，系统会负责维护该字段，保证其值持续增加。
使用这种方式的特点是，对Table中的任意一个column进行Update，都会更新参照值。如果源系统有部分column没有导入ETL，而源系统却频繁更新这些column，那么会导致ETL每次加载的数据，并不是“更新”的数据。
2，保存HashValue，使用CheckSum或Binary_checksum获取HashValue，对更新的数据进行同步操作
如果Table中没有持续增加的Column，那么记录字段最后一次更新的值，将是不可行的。此时，可以使用CheckSum或Binary_checksum等Hash函数快速检查源数据，并将HashValue保存到一个HashTable中（该HashTable有三列：业务键，HashValue，SyncStatus）。如果一个数据行的HashValue 和 HashTable中记录的HashValue 有出入，说明该数据行发生变化。
使用这种方式的特点是：每次都要对数据源进行全部扫描，获取HashValue；比较HashValue，只对异动的数据进行数据同步。由于对源数据进行全部的扫描 和 Hash隐射都会消耗时间，在使用这种方式之前，需要多做测试，监控IO，CPU 和 内存的使用情况。
注意：只对ETL需要的Columns进行Hash 映射，保存HashValue。即使源Table的其他columns发生update，ETL也不会认定该数据行发生变化。
3，使用HashValue，将源数据分批导入ETL进行处理
如果对源数据的处理非常耗时，那么可以将源数据分批导入ETL，增加数据处理的并行度，以减少ETL的执行时间。
HashTable有三列：业务键，HashValue，SyncStatus，用以记录上次更新时源数据的HashValue
Step1，扫描源数据，获取HashValue，对于同一个数据行，如果当前的HashValue跟HashTable中记录的HashValue不同，那么设置SyncStatus=0；ETL要处理的全部数据，其SyncStatus=0。
Step2，将处理流程复制为N个Batch，将HashValue/N=0，1，2，，，N-1的数据分别引入对应的N个Batch中，这样，N个batch会同时处理不同的数据。在每个Batch处理完成之后，都会设置SyncStatus=1;
Optional Step3，在一个Batch中，可以使用一个循环，每次只处理 M条数据，并将处理过的数据的SyncStatus设置为1。例如，在10号Batch中，一次循环只处理200条数据，那么这200条数据的特点是：SyncStatus=0，HashValue/N=9。
使用这种设计的场景是：处理数据的Task非常耗时，由于Task是同步的，一个Task在将数据处理完成之前，下游Task必须等待，因此，可以将数据集分为多个不重复的子集同时处理，各个Task都在执行数据处理，提高数据处理的并发度，减少ETL的整体时间。