ETL vs ELT – Differenza tra loro
David Carter
Differenza chiave tra ETL ed ELT
- ETL sta per Extract, Transform e Load, mentre ELT sta per Extract, Load, Transform.
- ETL carica i dati prima nel server di staging e poi nel sistema di destinazione, mentre ELT carica i dati direttamente nel sistema di destinazione.
- Il modello ETL viene utilizzato per dati locali, relazionali e strutturati, mentre ELT viene utilizzato per origini dati strutturate e non strutturate cloud scalabili.
- Confrontando ELT ed ETL, ETL viene utilizzato principalmente per una piccola quantità di dati, mentre ELT viene utilizzato per grandi quantità di dati.
- Quando confrontiamo ETL ed ELT, ETL non fornisce supporto per data Lake, mentre ELT fornisce supporto per data Lake.
- Confrontando ELT ed ETL, ETL è facile da implementare, mentre ELT richiede competenze di nicchia per essere implementato e mantenuto.
Cos'è l'ETL (Estrai, Trasforma, Carica)?
ETL è l'abbreviazione di Extract, Transform e Load. In questo processo, uno strumento ETL estrae i dati da diversi RDBMS i sistemi di origine trasformano quindi i dati applicando calcoli, concatenazioni, ecc. e quindi caricano i dati nel sistema Data Warehouse.
In ETL i dati fluiscono dall'origine alla destinazione. Nel processo ETL il motore di trasformazione si occupa di eventuali modifiche ai dati.
Cos'è ELT (Estrai, carica, trasforma)?
ELT è un metodo diverso di considerare l'approccio dello strumento al movimento dei dati. Invece di trasformare i dati prima che vengano scritti, ELT consente al sistema di destinazione di eseguire la trasformazione. I dati vengono prima copiati sul target e poi trasformati sul posto.
ELT solitamente utilizzato con database non SQL come cluster Hadoop, data appliance o installazione cloud. Ecco un elenco completo di alcuni dei i migliori strumenti ETL che puoi prendere in considerazione per le tue esigenze di gestione dei dati.
ETL vs ELT: confronto affiancato
Di seguito sono riportate le principali differenze tra ETL e ELT:
| parametri | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Processo | I dati vengono trasformati nello staging server e quindi trasferiti nel Datawarehouse DB. | I dati rimangono nel DB del magazzino dati.. |
| Utilizzo del codice | Usato per
|
Utilizzato per quantità elevate di dati |
| Trasformazione | Le trasformazioni vengono eseguite nell'area server/staging ETL. | Le trasformazioni vengono eseguite nel sistema di destinazione |
| Caricamento del tempo | I dati vengono prima caricati nello staging e poi caricati nel sistema di destinazione. Richiede molto tempo. | Dati caricati nel sistema di destinazione una sola volta. Più veloce. |
| Trasformazione del tempo | Il processo ETL deve attendere il completamento della trasformazione. All'aumentare delle dimensioni dei dati, aumenta il tempo di trasformazione. | Nel processo ELT, la velocità non dipende mai dalla dimensione dei dati. |
| Tempo-Manutenzione | Richiede un'elevata manutenzione poiché è necessario selezionare i dati da caricare e trasformare. | Manutenzione ridotta poiché i dati sono sempre disponibili. |
| Complessità di implementazione | In una fase iniziale, più facile da implementare. | Per implementare il processo PFU l'organizzazione dovrebbe avere una profonda conoscenza degli strumenti e delle competenze specialistiche. |
| Supporto per il magazzino dati | Modello ETL utilizzato per dati locali, relazionali e strutturati. | Utilizzato in un'infrastruttura cloud scalabile che supporta origini dati strutturate e non strutturate. |
| Supporto del lago dati | Non supporta. | Consente l'utilizzo di Data Lake con dati non strutturati. |
| Complessità | Il processo ETL carica solo i dati importanti, come identificati in fase di progettazione. | Questo processo prevede lo sviluppo dall'output all'indietro e il caricamento solo dei dati rilevanti. |
| Costo | Costi elevati per le piccole e medie imprese. | Costi di ingresso bassi utilizzando piattaforme Software as a Service online. |
| ricerche | Nel processo ETL, sia i fatti che le dimensioni devono essere disponibili nell'area di staging. | Tutti i dati saranno disponibili perché l'estrazione e il caricamento avvengono in un'unica azione. |
| Aggregazioni | La complessità aumenta con la quantità aggiuntiva di dati nel set di dati. | La potenza della piattaforma di destinazione può elaborare rapidamente una quantità significativa di dati. |
| calcoli | Sovrascrive la colonna esistente o è necessario aggiungere il set di dati ed eseguire il push sulla piattaforma di destinazione. | Aggiungi facilmente la colonna calcolata alla tabella esistente. |
| Scadenza | Il processo viene utilizzato per oltre due decenni. È ben documentato e le migliori pratiche sono facilmente disponibili. | Concetto relativamente nuovo e complesso da implementare. |
| Hardware | La maggior parte degli strumenti ha requisiti hardware unici che sono costosi. | Essendo Saas il costo dell'hardware non è un problema. |
| Supporto per dati non strutturati | Supporta principalmente dati relazionali | Supporto per dati non strutturati prontamente disponibile. |
