ETL vs ELT – Különbség köztük
David Carter
Főbb különbség az ETL és az ELT között
- Az ETL az Extract, Transform and Load, míg az ELT az Extract, Load, Transform rövidítése.
- Az ETL először az átmeneti kiszolgálóra, majd a célrendszerre tölti be az adatokat, míg az ELT közvetlenül a célrendszerbe.
- Az ETL-modellt helyszíni, relációs és strukturált adatokhoz, míg az ELT-t skálázható felhőalapú strukturált és strukturálatlan adatforrásokhoz használják.
- Az ELT-t és az ETL-t összehasonlítva az ETL-t főleg kis mennyiségű adathoz, míg az ELT-t nagy mennyiségű adathoz használják.
- Ha összehasonlítjuk az ETL-t az ELT-vel, akkor az ETL nem nyújt adattó-támogatást, míg az ELT adattó-támogatást nyújt.
- Összehasonlítva az ELT-t és az ETL-t, az ETL-t könnyű megvalósítani, míg az ELT megvalósításához és karbantartásához szakértelemre van szükség.
Mi az ETL (Extract, Transform, Load)?
Az ETL az Extract, Transform and Load kifejezések rövidítése. Ebben a folyamatban egy ETL-eszköz kivonja az adatokat különböző forrásokból RDBMS A forrásrendszerek ezután átalakítják az adatokat, például számításokat, összefűzéseket stb., majd betöltik az adatokat a Data Warehouse rendszerbe.
In ETL az adatok a forrástól a cél felé áramlanak. Az ETL folyamatban a transzformációs motor gondoskodik minden adatváltozásról.
Mi az ELT (kivonás, betöltés, átalakítás)?
Az ELT egy másik módszer az adatmozgatás eszközszemléletére. Az adatok írás előtti átalakítása helyett az ELT lehetővé teszi a célrendszer számára az átalakítást. Az adatokat először a célpontra másolták, majd a helyükre alakították át.
Az ELT-t általában olyan no-Sql adatbázisokkal használják, mint a Hadoop-fürt, adatkészülék vagy felhőtelepítés. Íme egy átfogó lista néhány közül legjobb ETL eszközök amelyeket figyelembe vehet adatkezelési igényeinek megfelelően.
ETL vs ELT: Egymás melletti összehasonlítás
Íme a főbb ETL és ELT különbségek:
| paraméterek | ETL | EL |
|---|---|---|
| folyamat | Az adatok átalakítása az átmeneti kiszolgálón történik, majd átkerül a Datawarehouse DB-be. | Az adatok a DB-ben maradnak Adattárház.. |
| Kódhasználat | Használható
|
Nagy mennyiségű adathoz használják |
| Átalakítás | Az átalakítások az ETL szerveren/állomásozó területen történnek. | Az átalakításokat a célrendszerben hajtják végre |
| Time-Load | Az adatok először a stagingbe, majd később a célrendszerbe töltődnek be. Időigényes. | Az adatok csak egyszer töltődnek be a célrendszerbe. Gyorsabban. |
| Idő-transzformáció | Az ETL folyamatnak meg kell várnia az átalakítás befejeződését. Az adatok méretének növekedésével az átalakítási idő növekszik. | Az ELT folyamatban a sebesség soha nem függ az adatok méretétől. |
| Idő- Karbantartás | Nagy karbantartást igényel, mivel ki kell választania a betöltendő és átalakítandó adatokat. | Alacsony karbantartás, mivel az adatok mindig rendelkezésre állnak. |
| A megvalósítás összetettsége | A korai szakaszban könnyebb megvalósítani. | Az ELT folyamat megvalósításához a szervezetnek mélyreható eszközökismerettel és szakértői készségekkel kell rendelkeznie. |
| Adattárház támogatása | Helyszíni, relációs és strukturált adatokhoz használt ETL-modell. | Skálázható felhő-infrastruktúrában használják, amely támogatja a strukturált, strukturálatlan adatforrásokat. |
| Data Lake támogatás | Nem támogatja. | Lehetővé teszi a Data Lake használatát strukturálatlan adatokkal. |
| Bonyolultság | Az ETL folyamat csak a tervezéskor azonosított fontos adatokat tölti be. | Ez a folyamat magában foglalja a kimenetről visszafelé történő fejlesztést és csak a releváns adatok betöltését. |
| Költség | Magas költségek kis- és középvállalkozások számára. | Alacsony belépési költségek az online szoftverek szolgáltatási platformok használatával. |
| Keresések | Az ETL folyamatban a tényeknek és a dimenzióknak is rendelkezésre kell állniuk a szakaszolási területen. | Minden adat elérhető lesz, mert a kicsomagolás és a betöltés egyetlen műveletben történik. |
| Összesítések | A komplexitás az adatkészletben lévő adatmennyiség növekedésével nő. | A célplatform teljesítménye jelentős mennyiségű adatot képes gyorsan feldolgozni. |
| számítások | Felülírja a meglévő oszlopot, vagy hozzá kell fűzni az adatkészletet, és le kell küldeni a célplatformra. | Könnyen hozzáadhatja a számított oszlopot a meglévő táblázathoz. |
| Érettség | Az eljárást több mint két évtizede használják. Jól dokumentált, és a legjobb gyakorlatok könnyen elérhetők. | Viszonylag új koncepció és bonyolult a megvalósítás. |
| hardver | A legtöbb eszköznek egyedi hardverkövetelményei vannak, amelyek drágák. | A Saas hardverköltsége nem probléma. |
| Strukturálatlan adatok támogatása | Leginkább a relációs adatokat támogatja | Könnyen elérhető strukturálatlan adatok támogatása. |