ETL vs ELT - Forskjellen mellom dem

by: David Carter David Carter
Hours oppdatert

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.
ETL vs ELT
ETL vs ELT

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 ETL
Hva er ETL

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.

Hva er ELT
Hva er ELT

RELATERTE ARTIKLER

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

  • Beregningsintensive transformasjoner
  • Liten mengde data
 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.

Oppsummer dette innlegget med: