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<!DOCTYPE html>
<html lang="cn">
<head>
<meta charset="utf-8" />
<title>数据仓库快速入门教程5-ETL与ELT的差异</title>
<link rel="stylesheet" href="/theme/css/main.css" />
</head>
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<article>
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<h1 class="entry-title">
<a href="/data_warehouse_quick5.html" rel="bookmark"
title="Permalink to 数据仓库快速入门教程5-ETL与ELT的差异">数据仓库快速入门教程5-ETL与ELT的差异</a></h1>
</header>
<div class="entry-content">
<footer class="post-info">
<abbr class="published" title="2019-04-29T08:35:00+08:00">
Published: 一 29 四月 2019
</abbr>
<address class="vcard author">
By <a class="url fn" href="/author/andrew.html">andrew</a>
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<p>In <a href="/category/da-shu-ju.html">大数据</a>.</p>
</footer><!-- /.post-info --> <ul>
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</ul>
<h2 id="etl">什么是ETL？</h2>
<p>ETL是Extract，Transform和Load的缩写。 在此过程中，ETL工具从不同的RDBMS源系统中提取数据，然后转换数据，如应用计算，连接等，然后将数据加载到数据仓库系统中。</p>
<p>在ETL中，数据是从源流向目标。 在ETL过程中，转换引擎负责数据更改。</p>
<p><img alt="图片.png" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-f2e6a5370a702775.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></p>
<h2 id="elt">什么是ELT？</h2>
<p>ELT是用于查看数据移动。 ELT不在数据写入之前转换数据，而是让目标系统进行转换。 数据首先复制到目标，然后转换。</p>
<p>ELT通常与无Sql数据库(如Hadoop集群，数据设备或云)一起使用。</p>
<p><a href="https://www.guru99.com/images/1/022218_0954_ETLvsELTMus2.png"><img alt="image" src="http://upload-images.jianshu.io/upload_images/12713060-9f235d22cafb2b43.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240"></a></p>
<p>ETL与ELT之间的区别</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th align="center">参数</th>
<th align="center">ETL</th>
<th align="center">ELT</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="center">处理</td>
<td align="center">数据在staging服务器上转换，然后传输到Datawarehouse DB。</td>
<td align="center">数据保留在Datawarehouse的DB中。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">代码</td>
<td align="center">计算密集型转换;少量数据</td>
<td align="center">用于大量数据</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">转型</td>
<td align="center">转换在ETL服务器/staging区域中完成。</td>
<td align="center">转换在目标系统中执行</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">时间负载</td>
<td align="center">数据首先加载到暂存中，然后加载到目标系统中。 时间密集。</td>
<td align="center">数据仅一次加载到目标系统。 更快。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">时间转换</td>
<td align="center">ETL过程需要等待转换完成。 随着数据量的增长，转换时间也会增加。</td>
<td align="center">在ELT过程中，速度决不依赖于数据的大小。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">时间维护</td>
<td align="center">当您需要选择要加载和转换的数据时，它需要高维护。</td>
<td align="center">数据始终可用，维护成本低。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">实施复杂性</td>
<td align="center">在早期阶段，更容易实施。</td>
<td align="center">要实施ELT流程，组织应该具备对工具和专家技能的深入了解。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">支持数据仓库</td>
<td align="center">ETL模型用于内部部署，关系数据和结构化数据。</td>
<td align="center">用于可扩展的云基础架构，支持结构化的非结构化数据源。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">数据湖支持</td>
<td align="center">不支持。</td>
<td align="center">允许将Data Lake与非结构化数据一起使用。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">复杂</td>
<td align="center">ETL过程仅加载在设计时标识的重要数据。</td>
<td align="center">可以加载后续相关数据。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">成本</td>
<td align="center">中小型企业的高成本。</td>
<td align="center">在线软件即服务平台，低入门成本，后期成本高</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">查找</td>
<td align="center">在ETL过程中，事实和维度都需要在临时区域中提供。</td>
<td align="center">所有数据都可用，因为提取和加载只需一次操作即可完成。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">聚合</td>
<td align="center">复杂性随着数据集中额外的数据量而增加。</td>
<td align="center">目标平台的强大功能可以快速处理大量数据。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">计算</td>
<td align="center">覆盖现有列或需要附加数据集并推送到目标平台。</td>
<td align="center">轻松将计算列添加到现有表中。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">成熟</td>
<td align="center">使用了二十多年。 它有详细记录，可以轻松获得最佳实践。</td>
<td align="center">相对较新的概念和复杂的实施。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">硬件</td>
<td align="center">大多数工具都具有昂贵的独特硬件要求。</td>
<td align="center">Saas，硬件成本不是问题。</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">非结构化数据</td>
<td align="center">主要支持关系数据</td>
<td align="center">支持非结构化数据随时可用。</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="_1">参考资料</h3>
<ul>
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<li><a href="https://china-testing.github.io/python_books.html">python工具书籍下载-持续更新</a></li>
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</ul>
<h2 id="_2">小结：</h2>
<p>ETL代表Extract，Transform和Load，而ELT代表Extract，Load，Transform
在ETL过程中，数据从源流到分段到目标。
ELT让目标系统进行转换。 没有涉及分期系统。
ELT解决了许多ETL挑战，但价格昂贵，需要利用技能来实施和维护。</p>
<h3 id="_3">参考资料</h3>
<ul>
<li>工作日技术支持QQ群 630011153 144081101</li>
<li><a href="https://china-testing.github.io/data_warehouse_quick5.html">本文最新版本地址</a></li>
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