ETL vs ELT - Forskjellen mellom dem
David Carter
Nøkkelforskjell mellom ETL og ELT
- ETL står for Extract, Transform og Load, mens ELT står for Extract, Last inn, Transformer.
- ETL laster data først inn i oppsamlingsserveren og deretter inn i målsystemet, mens ELT laster data direkte inn i målsystemet.
- ETL-modellen brukes for lokale, relasjonelle og strukturerte data, mens ELT brukes for skalerbare skystrukturerte og ustrukturerte datakilder.
- Ved å sammenligne ELT vs. ETL, brukes ETL hovedsakelig for en liten mengde data, mens ELT brukes til store mengder data.
- Når vi sammenligner ETL versus ELT, gir ikke ETL datainnsjøstøtte, mens ELT gir datainnsjøstøtte.
- Ved å sammenligne ELT vs ETL, er ETL enkelt å implementere, mens ELT krever nisjeferdigheter for å implementere og vedlikeholde.
Hva er ETL (f.eks.tract, Transformere, Laste)?
ETL er en forkortelse av Extract, Transformer og last. I denne prosessen brukes et ETL-verktøy f.eks.tracts dataene fra forskjellige RDBMS kildesystemer transformerer deretter dataene som å bruke beregninger, sammenkoblinger osv. og laster deretter dataene inn i datavarehussystemet.
In ETL data flyter fra kilden til målet. I ETL tar prosesstransformasjonsmotoren seg av eventuelle dataendringer.
Hva er ELT (f.eks.tract, Last inn, Transformer)?
ELT er en annen metode for å se på verktøytilnærmingen til databevegelse. I stedet for å transformere dataene før de er skrevet, lar ELT målsystemet utføre transformasjonen. Dataene ble først kopiert til målet og deretter transformert på plass.
ELT brukes vanligvis med ikke-Sql-databaser som Hadoop-klynge, dataenhet eller skyinstallasjon. Her er en omfattende liste over noen av de beste ETL-verktøy som du kan vurdere for dine databehandlingsbehov.
ETL vs ELT: Side-by-side sammenligning
Følgende er de viktigste ETL- og ELT-forskjellene:
| Parametre | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Prosess | Data blir transformert på staging-server og deretter overført til Datawarehouse DB. | Data forblir i DB for Datavarehus.. |
| Code bruk | brukes til
|
Brukes for store datamengder |
| Transformation | Transformasjoner gjøres i ETL-server/staging-området. | Transformasjoner utføres i målsystemet |
| Tidsbelastning | Data først lastet inn i staging og senere lastet inn i målsystemet. Tidskrevende. | Data lastet inn i målsystemet kun én gang. Raskere. |
| Tidstransformasjon | ETL-prosessen må vente på at transformasjonen skal fullføres. Etter hvert som datastørrelsen vokser, øker transformasjonstiden. | I ELT-prosessen er hastigheten aldri avhengig av størrelsen på dataene. |
| Tid- Vedlikehold | Den trenger høyt vedlikehold ettersom du trenger å velge data som skal lastes og transformeres. | Lite vedlikehold da data alltid er tilgjengelig. |
| Implementeringskompleksitet | På et tidlig stadium, lettere å implementere. | For å implementere ELT bør prosessorganisasjon ha dyp kunnskap om verktøy og ekspertferdigheter. |
| Støtte for datavarehus | ETL-modell brukt for lokale, relasjonelle og strukturerte data. | Brukes i skalerbar skyinfrastruktur som støtter strukturerte, ustrukturerte datakilder. |
| Data Lake-støtte | Støtter ikke. | Tillater bruk av Data Lake med ustrukturerte data. |
| kompleksitet | ETL-prosessen laster bare de viktige dataene, slik de ble identifisert på designtidspunktet. | Denne prosessen involverer utvikling fra utdata-bakover og kun lasting av relevante data. |
| Kostnad | Høye kostnader for små og mellomstore bedrifter. | Lave inngangskostnader ved å bruke online Software as a Service-plattformer. |
| Oppslag | I ETL-prosessen må både fakta og dimensjoner være tilgjengelige i sceneområdet. | Alle data vil være tilgjengelige fordi Extract og last skjer i én enkelt handling. |
| Aggregasjoner | Kompleksiteten øker med den ekstra mengden data i datasettet. | Kraften til målplattformen kan behandle betydelige datamengder raskt. |
| beregninger | Overskriver eksisterende kolonne eller må legge til datasettet og skyve til målplattformen. | Legg enkelt til den beregnede kolonnen i den eksisterende tabellen. |
| forfall | Prosessen er brukt i over to tiår. Det er godt dokumentert og beste praksis lett tilgjengelig. | Relativt nytt konsept og komplekst å implementere. |
| maskinvare | De fleste verktøy har unike maskinvarekrav som er dyre. | Å være Saas maskinvarekostnad er ikke et problem. |
| Støtte for ustrukturerte data | Støtter stort sett relasjonsdata | Støtte for ustrukturerte data lett tilgjengelig. |
