ETL vs ELT – 它们之间的区别

ETL 与 ELT 的关键区别

• ETL 代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load），而 ELT 代表提取（Extract）、加载（Load）、转换（Transform）。
• ETL 首先将数据加载到暂存服务器，然后再加载到目标系统，而 ELT 直接将数据加载到目标系统。
• ETL 模型用于本地、关系型和结构化数据，而 ELT 用于可扩展的云结构化和非结构化数据源。
• 比较 ELT 与 ETL，ETL 主要用于少量数据，而 ELT 用于大量数据。
• 当我们比较 ETL 与 ELT 时，ETL 不提供数据湖支持，而 ELT 提供数据湖支持。
• 比较 ELT 与 ETL，ETL 易于实施，而 ELT 需要专业技能才能实施和维护。

什么是 ETL（提取、转换、加载）？

ETL 是提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的缩写。在此过程中，ETL 工具从不同的RDBMS 源系统提取数据，然后对数据进行转换，例如应用计算、连接等，然后将数据加载到数据仓库系统。

在 ETL 中，数据从源流向目标。在 ETL 过程中，转换引擎负责处理任何数据更改。

什么是 ELT（提取、加载、转换）？

ELT 是一种看待数据移动工具方法的不同方式。ELT 不在写入数据之前对其进行转换，而是让目标系统执行转换。数据首先复制到目标，然后就地进行转换。

ELT 通常与 NoSQL 数据库一起使用，例如 Hadoop 集群、数据设备或云安装。这是一些您可以考虑用于数据管理需求的最佳 ETL 工具的全面列表。

ETL 与 ELT：并排比较

以下是 ETL 和 ELT 的主要区别

参数	ETL	ELT
过程	数据在暂存服务器上转换，然后传输到数据仓库数据库。	数据保留在数据仓库的数据库中。
代码使用	用于 计算密集型转换 少量数据	用于大量数据
转换	转换在 ETL 服务器/暂存区域进行。	转换在目标系统中执行
加载时间	数据首先加载到暂存区，然后加载到目标系统。耗时。	数据只加载到目标系统一次。速度更快。
转换时间	ETL 过程需要等待转换完成。随着数据量的增长，转换时间会增加。	在 ELT 过程中，速度从不取决于数据的大小。
维护时间	需要高维护，因为您需要选择要加载和转换的数据。	低维护，因为数据始终可用。
实施复杂性	在早期阶段，更容易实施。	要实施 ELT 过程，组织应具备深厚的工具知识和专家技能。
数据仓库支持	ETL 模型用于本地、关系型和结构化数据。	用于支持结构化和非结构化数据源的可扩展云基础设施。
数据湖支持	不支持。	允许使用非结构化数据的数据湖。
复杂性	ETL 过程仅加载在设计时确定的重要数据。	此过程涉及从输出向后开发并仅加载相关数据。
费用	中小型企业成本高。	使用在线软件即服务平台，入门成本低。
查找	在 ETL 过程中，事实和维度都需要在暂存区中可用。	所有数据都将可用，因为提取和加载是在一个单独的操作中进行的。
聚合	数据集中的数据量增加会增加复杂性。	目标平台的强大功能可以快速处理大量数据。
计算	覆盖现有列或需要追加数据集并推送到目标平台。	轻松将计算列添加到现有表。
成熟度	该过程已使用二十多年。它有完善的文档，最佳实践也易于获取。	相对较新的概念，实施复杂。
硬件	大多数工具都有昂贵的独特硬件要求。	作为 SaaS，硬件成本不是问题。
非结构化数据支持	主要支持关系型数据	随时支持非结构化数据。