ETL vs ELT - Différence entre eux
David Carter
Différence clé entre ETL et ELT
- ETL signifie Extract, Transform and Load, tandis qu'ELT signifie Extract, Load, Transform.
- ETL charge les données d'abord dans le serveur intermédiaire, puis dans le système cible, tandis qu'ELT charge les données directement dans le système cible.
- Le modèle ETL est utilisé pour les données sur site, relationnelles et structurées, tandis que ELT est utilisé pour les sources de données évolutives structurées et non structurées dans le cloud.
- En comparant ELT et ETL, ETL est principalement utilisé pour une petite quantité de données, tandis que ELT est utilisé pour de grandes quantités de données.
- Lorsque nous comparons ETL à ELT, ETL ne fournit pas de prise en charge des lacs de données, tandis qu'ELT fournit une prise en charge des lacs de données.
- En comparant ELT et ETL, ETL est facile à mettre en œuvre, tandis que ELT nécessite des compétences spécialisées pour sa mise en œuvre et sa maintenance.
Qu'est-ce que l'ETL (Extraire, Transformer, Charger) ?
ETL est l'abréviation de Extract, Transform et Load. Dans ce processus, un outil ETL extrait les données de différents RDBMS Les systèmes sources transforment ensuite les données en appliquant des calculs, des concaténations, etc., puis chargent les données dans le système Data Warehouse.
In ETL les données circulent de la source vers la cible. Dans ETL, le moteur de transformation de processus prend en charge toutes les modifications de données.
Qu'est-ce qu'ELT (extraire, charger, transformer) ?
ELT est une méthode différente pour examiner l’approche outil du mouvement des données. Au lieu de transformer les données avant leur écriture, ELT laisse le système cible effectuer la transformation. Les données sont d'abord copiées sur la cible, puis transformées sur place.
ELT est généralement utilisé avec des bases de données non SQL telles que le cluster Hadoop, l'appliance de données ou l'installation cloud. Voici une liste complète de certains des meilleurs outils ETL que vous pouvez considérer pour vos besoins de gestion de données.
ETL vs ELT : comparaison côte à côte
Voici les principales différences entre ETL et ELT :
| Paramètres | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Processus | Les données sont transformées sur le serveur intermédiaire puis transférées vers Datawarehouse DB. | Les données restent dans la base de données du Entrepôt de données.. |
| Utilisation du code | Utilisé pour
|
Utilisé pour de grandes quantités de données |
| De La Carrosserie | Les transformations sont effectuées dans le serveur ETL/zone de transit. | Les transformations sont effectuées dans le système cible |
| Temps de chargement | Données chargées d’abord dans la zone intermédiaire, puis chargées dans le système cible. Temps intensive. | Données chargées dans le système cible une seule fois. Plus rapide. |
| Transformation du temps | Le processus ETL doit attendre la fin de la transformation. À mesure que la taille des données augmente, le temps de transformation augmente. | Dans le processus ELT, la vitesse ne dépend jamais de la taille des données. |
| Temps-Maintenance | Il nécessite une maintenance élevée car vous devez sélectionner les données à charger et à transformer. | Faible maintenance car les données sont toujours disponibles. |
| Complexité de la mise en œuvre | À un stade précoce, plus facile à mettre en œuvre. | Pour mettre en œuvre le processus ELT, l’organisation doit avoir une connaissance approfondie des outils et des compétences d’experts. |
| Prise en charge de l'entrepôt de données | Modèle ETL utilisé pour les données sur site, relationnelles et structurées. | Utilisé dans une infrastructure cloud évolutive qui prend en charge des sources de données structurées et non structurées. |
| Prise en charge des lacs de données | Ne supporte pas. | Permet d'utiliser le Data Lake avec des données non structurées. |
| Complexité | Le processus ETL charge uniquement les données importantes, telles qu'identifiées au moment de la conception. | Ce processus implique un développement à partir de la sortie vers l'arrière et le chargement uniquement des données pertinentes. |
| Prix | Coûts élevés pour les petites et moyennes entreprises. | Faibles coûts d’entrée grâce aux plateformes Software as a Service en ligne. |
| Lookups | Dans le processus ETL, les faits et les dimensions doivent être disponibles dans la zone de préparation. | Toutes les données seront disponibles car l'extraction et le chargement s'effectuent en une seule action. |
| Agrégations | La complexité augmente avec la quantité supplémentaire de données dans l'ensemble de données. | La puissance de la plate-forme cible permet de traiter rapidement une quantité importante de données. |
| Calculs | Remplace la colonne existante ou nécessite d'ajouter l'ensemble de données et de le transmettre à la plate-forme cible. | Ajoutez facilement la colonne calculée au tableau existant. |
| Maturité | Le procédé est utilisé depuis plus de deux décennies. Il est bien documenté et les meilleures pratiques facilement disponibles. | Concept relativement nouveau et complexe à mettre en œuvre. |
| Matériel | La plupart des outils ont des exigences matérielles uniques qui sont coûteuses. | Le coût du matériel Saas n'est pas un problème. |
| Prise en charge des données non structurées | Prend principalement en charge les données relationnelles | Prise en charge des données non structurées facilement disponible. |
