ETL vs ELT – Diferença entre eles
David Carter
Diferença chave entre ETL e ELT
- ETL significa Extrair, Transformar e Carregar, enquanto ELT significa Extrair, Carregar, Transformar.
- O ETL carrega os dados primeiro no servidor temporário e depois no sistema de destino, enquanto o ELT carrega os dados diretamente no sistema de destino.
- O modelo ETL é usado para dados locais, relacionais e estruturados, enquanto o ELT é usado para fontes de dados estruturadas e não estruturadas em nuvem escalonáveis.
- Comparando ELT com ETL, o ETL é usado principalmente para uma pequena quantidade de dados, enquanto o ELT é usado para grandes quantidades de dados.
- Quando comparamos ETL com ELT, o ETL não fornece suporte para data lake, enquanto o ELT fornece suporte para data lake.
- Comparando ELT vs ETL, o ETL é fácil de implementar, enquanto o ELT requer habilidades de nicho para implementar e manter.
O que é ETL (Extrair, Transformar, Carregar)?
ETL é uma abreviatura de Extrair, Transformar e Carregar. Neste processo, uma ferramenta ETL extrai os dados de diferentes RDBMS os sistemas de origem então transformam os dados, aplicando cálculos, concatenações, etc. e, em seguida, carregam os dados no sistema Data Warehouse.
In ETL os dados fluem da origem para o destino. No mecanismo de transformação de processos ETL cuida de quaisquer alterações de dados.
O que é ELT (Extrair, Carregar, Transformar)?
ELT é um método diferente de observar a abordagem da ferramenta para movimentação de dados. Em vez de transformar os dados antes de serem gravados, o ELT permite que o sistema de destino faça a transformação. Os dados primeiro foram copiados para o destino e depois transformados no local.
ELT geralmente usado com bancos de dados não SQL, como cluster Hadoop, dispositivo de dados ou instalação em nuvem. Aqui está uma lista abrangente de alguns dos melhores ferramentas ETL que você pode considerar para suas necessidades de gerenciamento de dados.
ETL vs ELT: comparação lado a lado
A seguir estão as principais diferenças entre ETL e ELT:
| parâmetros | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Extração | Os dados são transformados no servidor temporário e depois transferidos para o banco de dados Datawarehouse. | Os dados permanecem no banco de dados do Armazém de dados.. |
| Uso de código | Usado para
|
Usado para grandes quantidades de dados |
| Transformação | As transformações são feitas no servidor ETL/área de teste. | As transformações são realizadas no sistema de destino |
| Carga horária | Os dados são carregados primeiro no teste e depois carregados no sistema de destino. Muito tempo. | Dados carregados no sistema de destino apenas uma vez. Mais rápido. |
| Transformação do Tempo | O processo ETL precisa aguardar a conclusão da transformação. À medida que o tamanho dos dados aumenta, o tempo de transformação aumenta. | No processo ELT, a velocidade nunca depende do tamanho dos dados. |
| Tempo- Manutenção | Ele precisa de muita manutenção, pois você precisa selecionar os dados para carregar e transformar. | Baixa manutenção, pois os dados estão sempre disponíveis. |
| Complexidade de implementação | Numa fase inicial, mais fácil de implementar. | Para implementar o processo ELT, a organização deve ter profundo conhecimento de ferramentas e habilidades especializadas. |
| Suporte para armazém de dados | Modelo ETL usado para dados locais, relacionais e estruturados. | Usado em infraestrutura de nuvem escalonável que oferece suporte a fontes de dados estruturadas e não estruturadas. |
| Suporte para Data Lake | Não suporta. | Permite o uso de Data lake com dados não estruturados. |
| Complexidade | O processo ETL carrega apenas os dados importantes, conforme identificados em tempo de design. | Este processo envolve o desenvolvimento a partir da saída retroativa e o carregamento apenas de dados relevantes. |
| Custo | Custos elevados para pequenas e médias empresas. | Baixos custos de entrada usando plataformas de software como serviço online. |
| Pesquisas | No processo ETL, tanto os fatos quanto as dimensões precisam estar disponíveis na área de preparação. | Todos os dados estarão disponíveis porque a extração e o carregamento ocorrem em uma única ação. |
| Agregações | A complexidade aumenta com a quantidade adicional de dados no conjunto de dados. | O poder da plataforma de destino pode processar uma quantidade significativa de dados rapidamente. |
| Cálculos | Substitui a coluna existente ou precisa anexar o conjunto de dados e enviar para a plataforma de destino. | Adicione facilmente a coluna calculada à tabela existente. |
| Maturidade | O processo é usado há mais de duas décadas. Está bem documentado e as melhores práticas estão facilmente disponíveis. | Conceito relativamente novo e complexo de implementar. |
| Hardware | A maioria das ferramentas possui requisitos de hardware exclusivos que são caros. | O custo do hardware Saas não é um problema. |
| Suporte para dados não estruturados | Suporta principalmente dados relacionais | Suporte para dados não estruturados prontamente disponíveis. |
