总结
根据以往工作学习中没有太在意或者说没意识到的地方，做一个关于SSIS数据提取的细节技巧总结。
（这是一篇没有图的文章）
1.禁忌的select *
在数据流中，运行时，OLEDB源，ODBC源等组件向SQL Server 发送一条select * from table的命令，然后返回表的每行每列。
缺点： a.可能仅仅只需要表中列的子集，但是在抽取到目标系统之前，请求的每一列提取都会产生开销，消耗资源。想想如果数据库如果在不同的服务器上，而且还包括不同的层（文件系统，SQLServer数据存储引擎，查询处理器，表格数据流，数据协议，最终到SSIS管道，可能还有别的层），请求的冗余列乘以行数处理的开销也不低了。
b.如果同事或者别人突然向源表中加入一列且包通过select *请求的数据，那么目标和源表结构就不同，包不知道如何处理多余列，运行肯定失败。
故意设计：为了维护和安全，所需要的列应该被显示指定。（当然源适配器提供了列复选框筛选的功能，但是多一事不如少一事。）
2.源适配器中限定行数
where子句是用来提升性能工具之一，只抽取需要行数的数据，不需要的行用where条件过滤掉。别在ssis中再来处理不用的行数。请求的越少，所需要的处理和IO就更少，从而解决方案就会越快。
3.提取时转换
当然不是对每种转化都可行，特别是需要记录数据中错误的时候。但是对于基础的操作还是很意义的，比如：修剪空白，锐化数据类型（值的最小类型），未知处理，提供友好列名等。将简单的数据清洗工作 交给SQLServer数据引擎来完成，它的效率更高，从而提高ETL性能且降低包的复杂性。其实防止不良数据最好的办法是规范应用程序的数据输入。
4.提取时合并
同一个数据库中，能在一个适配器中合并就一个适配器里合并。例如从同一数据库提取sale_A表和sale_B表，在一个源ssis适配器中两张表union all即可。别用两个单独的ssis源适配器分别抽取每张表，然后在ssis中使用UnionAll组件合并。（横向合并 join也是相同的道理）
5.数据库中排序
SQLServer 对存储在表中的数据那是相当熟悉，所以才能高效的执行某些操作。特别当它有索引来帮助完成查询工作。对大型数据集而言，SQLServer比SSIS更适合排序操作。比如，从一张表获取数据，然后合并联接转换的时候使用（合并联接转换组件需要先排序操作输入），虽然在ssis可以使用排序转换对其进行排序，但如果数据源是个关系型数据库，那么就应该尝试在select子句抽取的时候对数据进行直接order by排序。因为SQLServer在大型数据集排序比ssis效率高，极大提升性能。
6.模块化封装
对于经常要用的查询，如果能接触到源系统，尝试封装这些查询。当然现实中可能不会被允许接触源系统。但是如果可以，这种封装将会带来非常大的好处。
封装方式：创建视图，存储过程以及读取数据的函数 。
好处：
a.如果封装到存储过程中，那么非常容易的在用户自定义函数或者视图中封装该存储。非常容易的在SQLServer中查询该存储过程，不用深入ssis包中查看了。
b.如果查询逻辑发生变化，比如查询条件变了，或者查询指向另一张表。那么此时只需要修改一个位置就行了。同时所有函数调用也会得到好处。但是此处有一个风险。如果要删除某列来更改查询的话，那么调用该函数的包将可能会报错。因为丢失了列，ssis会不知所措了。
7.使用基于集的逻辑
SQLServer中提供了相关集逻辑操作的关键字，比如union，except，intersect,具体含义看下图。还可以利用公共表达式CTE。
如果两张表A,B有交集的话 ，如图：
A union B ：A，B表的并集（没去重）
A except B ：在A中存在且在B中不存在的
A intersect B : A，B表的交集