可扩展列表的数据加载策略主要涉及到数据缓存和数据加载机制。以下是一些常见的数据加载策略：
全量加载：全量加载是指全表删除后再进行全部(全量)数据加载。这种策略简单易操作，适用于数据量较小或数据更新不频繁的情况。
增量加载：增量加载是指目标表仅更新源数据表中变化的数据。增量加载的关键在于如何正确设计相应的方法，用于从源数据表中抽取增量的数据，以及变化“牵连”数据。这种策略适用于数据量较大且数据更新频繁的情况，可以有效减少数据加载的时间和资源消耗。
批量加载：批量加载是指业务人员在分析过程中需要对数据表过去数月甚至数年的数据需要进行趋势分析，对此类固定时间内的数据做一次性的加载方式称为批量加载。这种策略适用于需要对历史数据进行批量分析的场景，可以提高数据加载的效率。
缓存机制：缓存机制是一种通过临时存储频繁访问的数据或计算结果来提高数据访问性能的技术。常见的缓存策略包括最近最少使用（LRU）、最不经常使用（LFU）和先进先出（FIFO）。缓存机制可以有效减少对底层存储器的访问，从而提高系统吞吐量和响应时间。
分布式加载：分布式加载是指将数据分布在多个节点上，通过并行处理来提高数据加载的效率。这种策略适用于数据量巨大且需要快速加载的场景，可以有效提高数据加载的速度和系统的可扩展性。
异步加载：异步加载是指在不阻塞当前操作的情况下，后台加载数据。这种策略适用于数据加载时间较长，但用户可以继续执行其他操作的场景，可以有效提高系统的响应性和用户体验。
数据分片：数据分片是将大型数据集分割成更小、更易于管理的部分，以提高数据加载和处理的效率。数据分片可以根据数据的访问模式或业务需求进行优化，从而实现更高的数据加载性能。
数据索引：数据索引用于快速定位和访问数据，提高数据加载的性能。索引可以根据数据的访问模式进行优化，从而实现更高的数据加载性能。
数据复制：数据复制是通过创建数据的多个副本来提高数据的可用性和容错性。数据复制可以在主数据库故障时提供备份数据，从而实现更高的数据加载性能。
数据管道：数据管道是一种用于自动化数据加载和处理的技术。数据管道可以通过定义数据从源到目标的流动路径，实现数据的高效加载和处理。
通过合理选择和应用这些数据加载策略，可以有效提高可扩展列表的数据加载性能，满足不同场景下的数据访问需求。