ETL vs. ELT – Unterschied zwischen ihnen
David Carter
Hauptunterschied zwischen ETL und ELT
- ETL steht für Extract, Transform and Load, während ELT für Extract, Load, Transform steht.
- ETL lädt Daten zuerst in den Staging-Server und dann in das Zielsystem, während ELT Daten direkt in das Zielsystem lädt.
- Das ETL-Modell wird für lokale, relationale und strukturierte Daten verwendet, während das ELT für skalierbare strukturierte und unstrukturierte Cloud-Datenquellen verwendet wird.
- Beim Vergleich von ELT und ETL wird ETL hauptsächlich für kleine Datenmengen verwendet, während ELT für große Datenmengen verwendet wird.
- Wenn wir ETL mit ELT vergleichen, bietet ETL keine Data-Lake-Unterstützung, während ELT Data-Lake-Unterstützung bietet.
- Vergleicht man ELT mit ETL, ist ETL einfach zu implementieren, während ELT für die Implementierung und Wartung Nischenkenntnisse erfordert.
Was ist ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)?
ETL ist eine Abkürzung für Extract, Transform and Load. Dabei extrahiert ein ETL-Tool die Daten aus verschiedenen RDBMS Quellsysteme transformieren die Daten dann durch Anwenden von Berechnungen, Verkettungen usw. und laden die Daten dann in das Data Warehouse-System.
In ETL Daten fließen von der Quelle zum Ziel. Im ETL-Prozess kümmert sich die Transformations-Engine um alle Datenänderungen.
Was ist ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)?
ELT ist eine andere Methode zur Betrachtung des Tool-Ansatzes zur Datenbewegung. Anstatt die Daten vor dem Schreiben zu transformieren, überlässt ELT die Transformation dem Zielsystem. Die Daten werden zunächst auf das Ziel kopiert und dann vor Ort transformiert.
ELT wird normalerweise mit Nicht-SQL-Datenbanken wie Hadoop-Clustern, Datengeräten oder Cloud-Installationen verwendet. Hier ist eine umfassende Liste einiger der Die besten ETL-Tools die Sie für Ihre Datenverwaltungsanforderungen in Betracht ziehen können.
ETL vs. ELT: Direkter Vergleich
Im Folgenden sind die wichtigsten Unterschiede zwischen ETL und ELT aufgeführt:
| Parameter | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Prozess | Die Daten werden auf dem Staging-Server umgewandelt und dann an die Datawarehouse-Datenbank übertragen. | Die Daten verbleiben im DB des Data Warehouse.. |
| Code-Nutzung | Verwendet für
|
Wird für große Datenmengen verwendet |
| Transformation | Transformationen werden im ETL-Server/Staging-Bereich durchgeführt. | Transformationen werden im Zielsystem durchgeführt |
| Zeitlast | Daten werden zuerst ins Staging-System und später ins Zielsystem geladen. Zeitintensiv. | Daten werden nur einmal in das Zielsystem geladen. Schneller. |
| Zeittransformation | Der ETL-Prozess muss warten, bis die Transformation abgeschlossen ist. Mit zunehmender Datengröße nimmt die Transformationszeit zu. | Beim ELT-Prozess hängt die Geschwindigkeit niemals von der Größe der Daten ab. |
| Zeit-Wartung | Es erfordert einen hohen Wartungsaufwand, da Sie die zu ladenden und umzuwandelnden Daten auswählen müssen. | Geringer Wartungsaufwand, da die Daten immer verfügbar sind. |
| Implementierungskomplexität | In einem frühen Stadium einfacher umsetzbar. | Um den ELT-Prozess zu implementieren, sollte die Organisation über fundierte Kenntnisse der Tools und Expertenfähigkeiten verfügen. |
| Unterstützung für Data Warehouse | ETL-Modell für lokale, relationale und strukturierte Daten. | Wird in einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur verwendet, die strukturierte und unstrukturierte Datenquellen unterstützt. |
| Data Lake-Unterstützung | Unterstützt nicht. | Ermöglicht die Verwendung von Data Lake mit unstrukturierten Daten. |
| Komplexität | Der ETL-Prozess lädt nur die wichtigen Daten, die zur Entwurfszeit identifiziert wurden. | Dieser Prozess umfasst die Entwicklung von der Ausgabe in die Rückwärtsrichtung und das Laden nur relevanter Daten. |
| Kosten | Hohe Kosten für kleine und mittlere Unternehmen. | Niedrige Einstiegskosten durch Online-Software-as-a-Service-Plattformen. |
| Suchvorgänge | Im ETL-Prozess müssen sowohl Fakten als auch Dimensionen im Staging-Bereich verfügbar sein. | Alle Daten sind verfügbar, da Extrahieren und Laden in einer einzigen Aktion erfolgen. |
| Aggregationen | Die Komplexität steigt mit der zusätzlichen Datenmenge im Datensatz. | Die Leistung der Zielplattform kann große Datenmengen schnell verarbeiten. |
| Berechnungen | Überschreibt die vorhandene Spalte oder der Datensatz muss angehängt und auf die Zielplattform übertragen werden. | Fügen Sie die berechnete Spalte einfach zur vorhandenen Tabelle hinzu. |
| Reife | Das Verfahren wird seit über zwei Jahrzehnten angewendet. Es ist gut dokumentiert und Best Practices sind leicht verfügbar. | Relativ neues Konzept und komplex umzusetzen. |
| Hardware | Die meisten Tools stellen besondere Hardwareanforderungen, die teuer sind. | Da es sich um Saas-Hardware handelt, sind die Kosten kein Problem. |
| Unterstützung für unstrukturierte Daten | Unterstützt hauptsächlich relationale Daten | Unterstützung für unstrukturierte Daten ist sofort verfügbar. |
