ETL vs. ELT – Unterschied zwischen ihnen

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.
ETL gegen ELT
ETL gegen ELT

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 ETL
Was ist ETL

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 No-SQL-Datenbanken wie Hadoop-Clustern, Daten-Appliances oder Cloud-Installationen verwendet. Hier ist eine umfassende Liste einiger davon Die besten ETL-Tools die Sie für Ihre Datenverwaltungsanforderungen in Betracht ziehen können.

Was ist ELT?
Was ist ELT?

ETL vs. ELT: Direkter Vergleich

Following sind die Hauptunterschiede zwischen ETL und ELT:

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

  • Rechenintensive Transformationen
  • Kleine Datenmenge
Wird für große Datenmengen verwendet
Transformation Transformationen werden im ETL-Server/Staging-Bereich durchgeführt. Transformationen werden im Zielsystem durchgeführt
Zeitlast Daten werden zuerst in Staging geladen und later 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.
Implementierung Complexity 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.
Mitplexity 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 MitplexDie Intensität nimmt mit der zusätzlichen Datenmenge im Datensatz zu. 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 Complex implementieren.
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.