ETL 流程里的压力和挑战，老实说，谁干谁知道。是那种又要快、还不能影响线上业务的场景，搞不好真能让人头大。Oracle 的数据仓库方案就挺适合应对这种情况，尤其是配合 Probe 做数据抽取，效率还不错，流程也清晰。
短时间大量数据的压力，不只是你遇到，多系统上线前都卡在这一步。Oracle 这边的思路是把 ETL 拆得更细，像是抽取那块用 Probe，能做到实时监听变更数据，性能还挺稳。
不影响业务系统这点关键，毕竟线上系统一崩，别说 BI 了，运营都得来找你。Oracle 方案一般是异步抽取+缓冲区设计，思路挺清晰，适合对可用性要求高的项目。
ETL 的复杂度也不是闹着玩的，逻辑多、规则杂，稍不注意就数据错乱。推荐你看看下面这个Kettle的使用文档，蛮适合中小型数据仓库项目：
另外，如果你喜欢玩Python，用它写 ETL 也挺方便的，灵活性高，适合那些结构不太标准的数据源：
如果你项目刚起步，可以先读下这篇：
数据抽取转换装载（ETL）综述及工具比较，能帮你选工具，定流程。
，别小看 ETL 这一步，它是数据仓库里最磨人的，想省心一点，Oracle 这一套流程配上合适的工具，还是挺靠谱的。如果你项目对稳定性要求高，蛮推荐试试。