可擴展列表的數據加載策略主要涉及到數據緩存和數據加載機制。以下是一些常見的數據加載策略：
全量加載：全量加載是指全表刪除后再進行全部(全量)數據加載。這種策略簡單易操作，適用于數據量較小或數據更新不頻繁的情況。
增量加載：增量加載是指目標表僅更新源數據表中變化的數據。增量加載的關鍵在于如何正確設計相應的方法，用于從源數據表中抽取增量的數據，以及變化“牽連”數據。這種策略適用于數據量較大且數據更新頻繁的情況，可以有效減少數據加載的時間和資源消耗。
批量加載：批量加載是指業務人員在分析過程中需要對數據表過去數月甚至數年的數據需要進行趨勢分析，對此類固定時間內的數據做一次性的加載方式稱為批量加載。這種策略適用于需要對歷史數據進行批量分析的場景，可以提高數據加載的效率。
緩存機制：緩存機制是一種通過臨時存儲頻繁訪問的數據或計算結果來提高數據訪問性能的技術。常見的緩存策略包括最近最少使用（LRU）、最不經常使用（LFU）和先進先出（FIFO）。緩存機制可以有效減少對底層存儲器的訪問，從而提高系統吞吐量和響應時間。
分布式加載：分布式加載是指將數據分布在多個節點上，通過并行處理來提高數據加載的效率。這種策略適用于數據量巨大且需要快速加載的場景，可以有效提高數據加載的速度和系統的可擴展性。
異步加載：異步加載是指在不阻塞當前操作的情況下，后臺加載數據。這種策略適用于數據加載時間較長，但用戶可以繼續執行其他操作的場景，可以有效提高系統的響應性和用戶體驗。
數據分片：數據分片是將大型數據集分割成更小、更易于管理的部分，以提高數據加載和處理的效率。數據分片可以根據數據的訪問模式或業務需求進行優化，從而實現更高的數據加載性能。
數據索引：數據索引用于快速定位和訪問數據，提高數據加載的性能。索引可以根據數據的訪問模式進行優化，從而實現更高的數據加載性能。
數據復制：數據復制是通過創建數據的多個副本來提高數據的可用性和容錯性。數據復制可以在主數據庫故障時提供備份數據，從而實現更高的數據加載性能。
數據管道：數據管道是一種用于自動化數據加載和處理的技術。數據管道可以通過定義數據從源到目標的流動路徑，實現數據的高效加載和處理。
通過合理選擇和應用這些數據加載策略，可以有效提高可擴展列表的數據加載性能，滿足不同場景下的數據訪問需求。
