ELT vs ETL 揭示差异与相似之处
ELT vs ETL Revealing Differences and Similarities
介绍
在当今数据驱动的世界中，无缝的数据集成在推动业务决策和创新方面起着至关重要的作用。为了促进这一过程，出现了两种重要的方法论：抽取、转换、加载（ETL）和抽取、加载、转换（ELT）。在本文中，我们将讨论ELT与ETL，比较它们的特点、优势以及适用于各种用例的情况。
什么是ETL？
ETL是一种传统的数据集成过程，包括三个连续的步骤：抽取、转换和加载。在抽取阶段，数据来自各种系统和数据库。然后，原始数据经过转换，进行清洗、格式化和聚合，以匹配目标架构。最后，转换后的数据加载到集中式数据仓库进行分析和报告。ETL适用于需要将来自不同来源的数据 consol 为中央存储库的情景。它通过转换和清洗提高数据质量，确保准确的报告和分析。ETL还支持历史数据存储以进行趋势分析和合规性。
什么是ELT？
ELT是一种更现代的数据集成方法，其中原始数据在转换之前被加载。使用ELT，数据首先加载到目标存储系统（如数据湖或基于云的存储），然后根据需要进行转换以进行分析。
ELT非常适用于需要快速数据洞察的场景，例如实时监控、异常检测和预测分析。它利用基于云的存储和处理的可扩展性，确保企业可以处理海量数据量同时保持响应性。
ELT与ETL：过程
ETL过程
ETL过程是一种传统的数据集成方法，用于将数据从不同来源移动到集中式数据仓库进行分析和报告。它涉及三个不同的阶段：抽取、转换和加载。
- 抽取：数据来自不同的系统、数据库、API和平面文件。这些来源可以是结构化或非结构化的。数据从源系统抽取并复制到一个暂存区。
- 转换：在这个阶段，抽取的数据经过清洗、验证、丰富、聚合和格式化。目的是确保数据准确、一致，适合分析。数据被转换为通用的格式和结构。
- 加载：转换后的数据被加载到集中式数据仓库，其中数据被组织、索引和存储以进行报告和分析。加载可以是增量的（仅新的或更改的数据）或完全的（整个数据集）。
ELT过程
ELT是一种更现代的数据集成方法，其中原始数据在目标存储系统之前被加载。这种方法通常与数据湖、基于云的存储和分布式系统一起使用。
- 抽取：与ETL类似，数据从各种来源抽取。然而，在ELT中，原始数据直接加载到目标存储系统，如数据湖或基于云的存储库。
- 加载：在抽取之后，数据被加载到目标存储中，而无需进行重大的转换。加载可以在接近实时的情况下进行，允许持续摄入数据。
- 转换：转换发生在加载之后。数据在目标存储环境中使用分布式处理和专为大数据分析设计的工具进行转换。转换可以包括清洗、过滤、丰富和聚合。
优缺点
ELT的优缺点
ELT的优点
- 灵活的数据格式：ELT与数据湖结合使用，可以接受各种格式的数据。
- 加载速度快：在抽取后，可以立即访问数据，因为数据转换发生在加载之后。
- 高数据可用性：数据始终可用，因为数据加载到数据湖。工具（不一定需要结构化数据）可以轻松地即时访问这些数据，而无需等待数据转换。
- 高效性：由于数据转换通常发生在分析过程中，而不是在加载之前转换所有数据，资源利用更好。
ELT Cons
- 环境的灵活性：利用ELT的优势需要与云计算的处理能力和存储能力相结合。
- 合规性：ELT与云计算的整合引发了对数据隐私的担忧，因为有几项法规禁止将数据存储在特定边界之外的服务器上。
- 新方法：ELT在其发展初期，云计算已经成熟，它还没有大规模社区的支持。至少目前还没有。
ETL的优缺点
ETL Pros
- 快速分析：在ETL重新排列和转换数据之后，数据查询变得快速高效，不像非结构化数据。
- 合规性：为了确保符合数据隐私规定，ETL在加载数据到数据仓库之前会对敏感数据进行加密或删除。
- 环境的灵活性：ETL的实施可以在现场或基于云的环境中进行。ETL可以从现场系统获取数据并将其加载到云数据库中。
ETL Cons
- 刚性工作流程：如果数据仓库的数据布局不支持有价值的新查询，可能需要修改数据仓库的模式。
- 速度：由于ETL过程在加载之前需要进行转换，因此不直接可用，相比之下，ELT在提取后立即可用。
- 数据量：ETL不适合处理大量的数据，因为数据转换是耗时的。它非常适合需要更多操作的较小数据集，因为它们为分析提供了关键数据。
ELT与ETL的主要区别
| 方面 | ETL | ELT |
| 处理顺序 | 提取、转换、加载 | 提取、加载、转换 |
| 灵活性 | 由于ETL始终遵循线性流程，因此不灵活。 | 由于从一开始转换就未定义，因此导致了更灵活的流程。 |
| 源数据 | 存储结构化数据。 | 支持结构化、半结构化和非结构化数据。 |
| 存储类型 | 可以在现场或通过云进行功能。 | 在云数据仓库中表现更好。 |
| 数据大小 | 适合小型数据集。 | 适合大型数据集。 |
| 可扩展性 | 低。 | 高，并且可以配置以适应不断变化的数据源。 |
| 存储需求 | 由于只有转换的数据进入存储，因此存储需求较低。 | 由于存储原始数据，存储需求通常较高。 |
| 硬件需求 | 硬件通常用于执行转换。 | ELT工具通常利用可用的计算能力转换数据。 |
| 转换的复杂性 | 需要具有ETL代码转换经验的数据集成专业人员。 | 程序员编写转换（例如使用Java），并且转换后的数据需要维护。 |
| 技能 | 执行提取、转换和加载需要培训和技能。 | 由于ELT主要依赖本地DBMS功能，现有技能是适用的。 |
| 适用性 | 分析师和数据科学家。 | SQL编码人员和报表阅读用户。 |
数据转换
在ETL中，数据转换发生在中间过程中，常常导致前期延迟。另一方面，ELT在加载后转换数据，使数据更快地可用，减少延迟。然而，ETL的前期转换有助于更干净的数据存储和报告。
数据量和速度
ETL以批处理方式处理数据，而ELT可以处理连续的数据流。ELT在大规模处理大数据流方面表现出色，为动态决策提供实时洞察。
数据存储和架构
ETL通常使用结构化数据仓库，而ELT采用更现代的方法，如数据湖和云存储。ELT的灵活架构适应云和分布式系统不断变化的需求。
ELT与ETL：选择正确的方法
影响选择的因素
在选择ETL和ELT之间时，数据量、处理速度、基础设施和业务目标等因素起着至关重要的作用。组织应将选择与其数据集成需求和技术能力相一致。
混合方法
结合ETL和ELT元素的混合解决方案提供了灵活性和优化。组织可以利用每种方法的优势来实现各种用例，使前期转换与实时洞察之间达到平衡。
数据集成的未来趋势
数据集成领域不断发展，出现了诸如无服务器计算和基于人工智能的数据准备等新趋势。随着技术的进步，ETL和ELT方法很可能会适应数字时代的需求。
结论
在数据集成领域，选择ETL与ELT之间的区别涉及理解每种方法的细微差别。ETL的结构化转换适用于某些场景，而ELT的实时处理在其他场景下表现出色。关键是将选择与组织的目标和技术环境相一致，确保实现最佳的数据集成和洞察，以支持明智的决策。
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