ETL と ELT – それらの違い

ETLとELTの主な違い

  • ETL は抽出、変換、ロードの略であり、ELT は抽出、ロード、変換の略です。
  • ETL はデータを最初にステージング サーバーにロードし、次にターゲット システムにロードしますが、ELT はデータをターゲット システムに直接ロードします。
  • ETL モデルはオンプレミスのリレーショナル データと構造化データに使用され、ELT はスケーラブルなクラウドの構造化データ ソースと非構造化データ ソースに使用されます。
  • ELT と ETL を比較すると、ETL は主に少量のデータに使用され、ELT は大量のデータに使用されます。
  • ETL と ELT を比較すると、ETL はデータ レイク サポートを提供しませんが、ELT はデータ レイク サポートを提供します。
  • ELT と ETL を比較すると、ETL は実装が簡単ですが、ELT は実装と保守に専門的なスキルが必要です。
ETL と ELT の比較
ETL と ELT の比較

ETL (抽出、変換、ロード) とは何ですか?

ETLは、Extract、Transform、Loadの略です。 このプロセスでは、ETL ツールがさまざまな場所からデータを抽出します。 RDBMS 次に、ソース システムは計算や連結などを適用してデータを変換し、そのデータをデータ ウェアハウス システムにロードします。

In ETL データはソースからターゲットへ流れるものです。 ETL プロセスでは、変換エンジンがあらゆるデータ変更を処理します。

ETLとは
ETLとは

ELT (抽出、ロード、変換) とは何ですか?

ELT は、データ移動に対するツールのアプローチを検討する別の方法です。 ELT では、データを書き込む前にデータを変換するのではなく、ターゲット システムに変換を実行させます。 データはまずターゲットにコピーされ、その後、その場で変換されます。

ELT は通常、Hadoop などの SQL を使用しないデータベースで使用されます cluster、データ アプライアンスまたはクラウドのインストール。以下にその一部の包括的なリストを示します。 最高の ETL ツール データ管理のニーズに合わせて検討できます。

ELTとは
ELTとは

ETL と ELT: 並べて比較

Following ETL と ELT の主な違いは次のとおりです。

計測パラメータ ETL ELT
プロセス データはステージング サーバーで変換されてから、Datawarehouse DB に転送されます。 データはDBに残ります。 データウェアハウス..
コードの使用法 に使用

  • コンピューティング集約型の変換
  • 少量のデータ
大量のデータに使用される
変換 変換はETLサーバー/ステージング領域で行われます。 変換はターゲット システムで実行されます
時間負荷 データは最初にステージングにロードされ、 later ターゲットシステムにロードされます。時間がかかる。 データはターゲット システムに XNUMX 回だけロードされます。 もっと早く。
時間の変化 ETL プロセスは、変換が完了するまで待つ必要があります。 データ サイズが大きくなるにつれて、変換時間も長くなります。 ELT プロセスでは、速度がデータのサイズに依存することはありません。
時間 - メンテナンス ロードして変換するデータを選択する必要があるため、高度なメンテナンスが必要です。 データはいつでも利用できるため、メンテナンスの手間がかかりません。
実装コムplexITY 初期段階では実装が容易です。 ELT プロセスを実装するには、組織はツールに関する深い知識と専門スキルを備えている必要があります。
データウェアハウスのサポート オンプレミスのリレーショナル データおよび構造化データに使用される ETL モデル。 構造化データソースと非構造化データソースをサポートするスケーラブルなクラウドインフラストラクチャで使用されます。
データレイクのサポート サポートしません。 非構造化データでのデータ レイクの使用を許可します。
とplexITY ETL プロセスは、設計時に特定された重要なデータのみをロードします。 このプロセスには、出力から後方への開発と、関連するデータのみのロードが含まれます。
費用 中小企業にとっては高コスト。 オンラインの Software as a Service プラットフォームを使用することで、低い導入コストを実現します。
ルックアップ ETL プロセスでは、ファクトとディメンションの両方がステージング領域で使用できる必要があります。 抽出とロードが XNUMX 回のアクションで行われるため、すべてのデータが利用可能になります。
集合体 とplexデータセット内のデータ量が増えると、その量が増加します。 ターゲット プラットフォームの能力により、大量のデータを迅速に処理できます。
計算 既存の列を上書きするか、データセットを追加してターゲット プラットフォームにプッシュする必要があります。 計算列を既存のテーブルに簡単に追加します。
成熟 このプロセスは XNUMX 年以上にわたって使用されています。 これは十分に文書化されており、ベストプラクティスは簡単に入手できます。 比較的新しいコンセプトとcomplex 実装する。
Hardware ほとんどのツールには、高価な固有のハードウェア要件があります。 Saas ハードウェアのコストは問題ではありません。
非構造化データのサポート 主にリレーショナル データをサポートします 非構造化データのサポートがすぐに利用可能になります。