ETL vs ELT - Forskel mellem dem

Af: David Carter David Carter
Hours Opdateret

Nøgleforskel mellem ETL og ELT

  • ETL står for Extract, Transform og Load, mens ELT står for Extract, Load, Transform.
  • ETL indlæser data først i iscenesættelsesserveren og derefter i målsystemet, hvorimod ELT indlæser data direkte i målsystemet.
  • ETL-modellen bruges til on-premises, relationelle og strukturerede data, mens ELT bruges til skalerbare cloud strukturerede og ustrukturerede datakilder.
  • Ved at sammenligne ELT vs. ETL, bruges ETL hovedsageligt til en lille mængde data, hvorimod ELT bruges til store mængder data.
  • Når vi sammenligner ETL versus ELT, giver ETL ikke datasø-understøttelse, mens ELT giver datasø-understøttelse.
  • Ved at sammenligne ELT vs ETL er ETL let at implementere, hvorimod ELT kræver nichefærdigheder at implementere og vedligeholde.
ETL vs ELT
ETL vs ELT

Hvad er ETL (Extract, Transform, Load)?

ETL er en forkortelse af Extract, Transform og Load. I denne proces udtrækker et ETL-værktøj data fra forskellige RDBMS Kildesystemer transformerer derefter dataene som at anvende beregninger, sammenkædninger osv. og indlæser derefter dataene i Data Warehouse-systemet.

In ETL data er flows fra kilden til målet. I ETL tager transformationsmotoren sig af eventuelle dataændringer.

Hvad er ETL
Hvad er ETL

Hvad er ELT (Extract, Load, Transform)?

ELT er en anderledes metode til at se på værktøjstilgangen til databevægelse. I stedet for at transformere dataene, før de er skrevet, lader ELT målsystemet udføre transformationen. Dataene blev først kopieret til målet og derefter transformeret på plads.

ELT bruges normalt med ikke-Sql-databaser som Hadoop-klynge, dataapparat eller cloud-installation. Her er en omfattende liste over nogle af de bedste ETL værktøjer som du kan overveje til dine datahåndteringsbehov.

Hvad er ELT
Hvad er ELT

RELATEREDE ARTIKLER

ETL vs ELT: Side-by-side sammenligning

Følgende er de vigtigste ETL- og ELT-forskelle:

parametre ETL ELT
Proces Data transformeres på staging-server og overføres derefter til Datawarehouse DB. Data forbliver i DB af Data varehus..
Kodebrug Bruges til

  • Beregningsintensive transformationer
  • Lille mængde data
 Bruges til høje datamængder
Transformation Transformationer udføres i ETL-server/staging-området. Transformationer udføres i målsystemet
Tidsbelastning Data blev først indlæst i staging og senere indlæst i målsystemet. Tidskrævende. Data indlæses kun én gang i målsystemet. Hurtigere.
Tidsforvandling ETL-processen skal vente på, at transformationen er fuldført. Efterhånden som datastørrelsen vokser, øges transformationstiden. I ELT-processen er hastigheden aldrig afhængig af størrelsen af ​​dataene.
Tid- Vedligeholdelse Det kræver høj vedligeholdelse, da du skal vælge data, der skal indlæses og transformeres. Lav vedligeholdelse, da data altid er tilgængelige.
Implementeringskompleksitet På et tidligt tidspunkt lettere at implementere. For at implementere ELT bør procesorganisation have dyb viden om værktøjer og ekspertfærdigheder.
Support til Data warehouse ETL-model brugt til lokale, relationelle og strukturerede data. Anvendes i skalerbar cloud-infrastruktur, som understøtter strukturerede, ustrukturerede datakilder.
Data Lake Support Understøtter ikke. Tillader brug af Data Lake med ustrukturerede data.
Kompleksitet ETL-processen indlæser kun de vigtige data, som identificeret på designtidspunktet. Denne proces involverer udvikling fra output-bagud og kun indlæsning af relevante data.
Koste Høje omkostninger for små og mellemstore virksomheder. Lave adgangsomkostninger ved at bruge online Software as a Service-platforme.
Opslag I ETL-processen skal både fakta og dimensioner være tilgængelige i iscenesættelsesområdet. Alle data vil være tilgængelige, fordi udtræk og indlæsning sker i én enkelt handling.
Aggregationer Kompleksiteten øges med den ekstra mængde data i datasættet. Målplatformens kraft kan behandle betydelige mængder data hurtigt.
Beregninger Overskriver eksisterende kolonne eller behov for at tilføje datasættet og skubbe til målplatformen. Føj nemt den beregnede kolonne til den eksisterende tabel.
Modenhed Processen har været brugt i over to årtier. Det er veldokumenteret og bedste praksis let tilgængelig. Relativt nyt koncept og komplekst at implementere.
Hardware De fleste værktøjer har unikke hardwarekrav, der er dyre. At være Saas-hardwareomkostninger er ikke et problem.
Understøttelse af ustrukturerede data Understøtter for det meste relationelle data Support til ustrukturerede data let tilgængelig.

Du kan lide: