一、 浅谈ETL、ELT

  • ETL与ELT的概念

ETL (Extract, Transform, Load) 是一种数据集成过程，通常用于将数据从一个或多个源零碎抽取进去，通过荡涤、转换等解决后，加载到指标数据存储中。这种办法实用于须要对数据进行加工和整合后再加载到指标零碎的场景，如数据仓库构建、商业智能报表制作等。

相比之下，ELT (Extract, Load, Transform) 则是先将数据从源零碎抽取进去，间接加载到指标零碎中，而后再进行必要的转换操作。ELT更实用于对原始数据进行存储和前期加工解决的场景，例如数据湖、大数据分析平台等。

  • 利用场景

ETL罕用于须要对数据进行荡涤、加工和整合后再加载到指标零碎的场景，例如：

将来自多个业务零碎的销售数据进行荡涤、合并和汇总，而后加载到数据仓库中，供业务剖析应用。

从不同的在线服务提供商抽取用户数据，进行规范化和整合，最初加载到客户关系管理系统中，用于客户行为剖析和营销流动。

而ELT更实用于对原始数据进行存储和前期加工解决的场景，例如：

将海量的日志数据间接加载到数据湖中，而后通过大数据分析平台进行实时查问和剖析，以发现潜在的业务趋势和机会；将传感器和设施产生的实时数据间接加载到云端数据库中，而后通过自动化的数据处理流程进行实时监控和预测保护。

二、如何应用ETL工具实现ETL、ELT过程

ETL过程

在实际操作中，应用ETL工具能够轻松地实现ETL过程，步骤大略包含：

  • 连贯源零碎：通过ETL工具连贯各个数据源，包含数据库、文件、API接口等。
  • 数据抽取和荡涤：从源零碎中抽取数据，并进行数据质量检查、去重、格局转换等荡涤操作。
  • 数据转换和整合：对数据进行格局转换、字段映射、计算衍生字段等转换操作，同时将数据整合成指标数据模型。
  • 数据加载：将通过荡涤和转换的数据加载到指标数据存储中，如数据仓库、数据湖等。

ELT过程

相比之下，应用ETL工具实现ELT过程则更加简略间接，只须要将数据从源零碎加载到指标零碎中，而后在指标零碎中进行必要的转换和加工。步骤大略包含：

  • 数据加载：将数据间接从源零碎加载到指标数据存储中，如云数据库、数据湖等。
  • 数据转换和加工：在指标零碎中应用SQL等语言进行数据转换、聚合计算、维度建模等加工操作，以满足业务需要。

三、实操展现

ETL工具实操

在实际操作中，ETL工具的可视化界面提供了丰盛的性能，能够帮忙数据工程师设计数据流程、编写转换规则、配置任务调度等。以ETLCloud为例，该工具提供了直观的拖拽式界面，能够轻松地构建数据流程、定义数据转换规则，并反对多种数据源和指标的连贯。 而且ETL、ELT过程都能够在这款工具上进行实现。

首先咱们来做一个简略的ETL案例：从源库采集数据，对数据进行荡涤转换后，入库到最终的指标库中。

现展现下源库mysql数据表以及指标库postgre sql数据表：（都是随机生成的测试数据）

（mysql源数据表）

（pg指标数据表）

流程设计如下：

（流程设计）

库表输出组件负责从源表中加载数据，数据通过字段名、字段值映射组件解决后，再由库表输入组件输入数据到指标表。这里咱们除了映射字段名外，再将sex字段值的“男，女”别离映射成“0，1”。设计结束后咱们运行流程查看成果。

（字段名映射组件配置）

（字段值映射组件配置）

（运行截图）

（指标表数据）

能够看到实现ETL其实十分不便，咱们再来做一个简略的ELT案例：查问api获取返回数据，存入postgre sql数据库后间接在数据库执行sql解决加工数据。

流程设计如下：

（流程设计）

咱们先配置另外一个流程，只配置一个库表输出组件，用来读取mysql源表数据；并将该流程公布为一个api，测试后作为数据起源没有问题。

（流程创立api）

（api测试）

（sql脚本）

运行流程后，查看成果：

（流程运行后果）

（指标表数据）

四、总结

ETL和ELT各有其实用的场景和劣势，正确使用这两种办法能够更好地满足不同的数据处理需要。在实际操作中，依据具体的业务状况和数据架构，抉择适合的工具和办法是至关重要的。同时，随着数据处理技术的一直倒退，ETL和ELT之间的界线也在一直含糊，数据工程师须要一直学习和实际，以适应一直变动的数据处理需要。

通过本文的介绍，置信读者对ETL和ELT的概念、利用以及实际操作有了更清晰的意识。在实践中，联合具体业务场景和技术选型，可能更好地利用ETL和ELT办法，实现高效的数据集成和解决，为企业决策和业务翻新提供无力反对。