数据抽取工具：选择适合的数据抽取工具，例如ETL（Extract, Transform, Load）工具，用于从不同的数据源中抽取数据。这些数据源可以是关系型数据库、文件系统、Web服务、API等。

数据抽取方法：确定数据抽取的方法和策略。可以选择全量抽取，即将整个数据源的数据抽取到数据库中；也可以选择增量抽取，只抽取发生变化的数据。增量抽取可以通过时间戳、日志文件、增量标记等方式来实现。

数据抽取频率：确定数据抽取的频率，即多久抽取一次数据。频率可以根据业务需求和数据源的变化程度来确定。例如，对于实时数据需要实时抽取，而对于静态数据可以选择每天或每周抽取一次。

数据抽取质量控制：在数据抽取过程中，需要进行数据质量控制，确保抽取的数据准确、完整、一致。可以通过数据校验、数据清洗、数据转换等方式来提高数据质量。

总结：建立数据库需要进行数据需求分析，选择合适的数据抽取工具和方法，确定数据抽取的频率和质量控制措施。这些步骤都是为了确保数据库中的数据能够满足业务需求，并且具有高质量和可靠性。

在建立数据库之前，需要进行数据抽取。数据抽取是指从各种数据源中提取数据并将其转移到目标数据库的过程。数据抽取是数据库建立的第一步，非常重要，因为它确定了构建数据库所需的数据来源和数据质量。以下是在建立数据库时需要抽取的内容：

数据源识别：首先需要识别数据源，即确定从哪些系统、文件或应用程序中抽取数据。可能的数据源包括关系数据库、文件系统、网络接口、Web服务等。

数据抽取方法选择：根据数据源的类型和数据抽取的需求，选择合适的数据抽取方法。常用的数据抽取方法包括：全量抽取、增量抽取和增量更新抽取。

数据抽取工具选择：根据数据抽取的复杂性和规模，选择合适的数据抽取工具。常用的数据抽取工具有SQL Server Integration Services (SSIS)、Oracle Data Integrator (ODI)、Informatica PowerCenter等。

数据抽取规则定义：定义数据抽取的规则，包括数据筛选条件、数据转换规则和数据加载规则等。这些规则可以确保抽取的数据符合目标数据库的要求。

数据抽取过程设计：设计数据抽取的流程和步骤，包括数据源连接、数据抽取任务的调度和监控等。确保数据抽取过程的可靠性和高效性。

数据抽取测试：在正式进行数据抽取之前，进行测试验证，确保数据抽取的准确性和完整性。可以通过对比源数据和目标数据的差异来进行验证。

数据抽取执行：根据设计的数据抽取流程和步骤，执行数据抽取任务。在执行过程中，监控数据抽取的进度和状态，及时处理异常情况。

数据抽取日志记录：记录数据抽取的日志信息，包括抽取的时间、数据量、抽取结果等。便于后续的数据分析和问题排查。

在建立数据库时，数据抽取是一个重要的环节。通过合理的数据抽取，可以确保数据库的数据来源准确、完整，并满足目标数据库的需求。