数据量的大小由两个方面决定：行的宽度和数据行的数量，为了减少ETL运行的时间，可以从源数据的提取上做优化，从数据源的输入上控制数据的质量和大小，减少转换和IO。
一，减少行的宽度
1，只加载需要的数据列
在Data Flow中，源适配器允许选择加载的Table 或View，虽然有复选框，从而过滤掉不需要的数据列，但是，问题是，过滤过程发生Client，换句话说，所有的列从DB中被传递到SSIS 源适配器（产生大量的IO开销），然后在SSIS中删除选中额数据列。建议使用SQL Command，在select 子句中只加载需要的数据列。
2，在提取数据期间将数据转换为窄的数据类型
数据锐化是指将数据值转换为可以充分表示其值的最小数据类型，例如，如果有一个column，数据类型是int，值只有 0 和 1，那么将数据类型转换为bit更好，在64bit系统中，每行的长度至少减少3byte。
3，删掉字符串类型两端的空格
使用ltrim(rtrim(String_Column))
二，减少数据行数
1，使用Where条件，限制返回的数据行数
使用DateTime，row_version等字段来实现增量更新，而不是将重复的数据重复加载
2，使用Where条件，过滤无效的数据
对于一些无效的数据，可以使用where 子句直接过滤，保证进入ETL的都是有效的数据。
三，在提取数据期间
1， 解决幻数
幻数是一个用来表示未知或NULL值的值。在没有NULL的DB中，例如，Column 使用 not null 定义，幻数是必需的。
2，数据排序
在SQL Server中对数据排序，会比在SSIS中使用 sort 转换更高效。