ETL vs ELT - Diferența dintre ei
David Carter
Diferența cheie între ETL și ELT
- ETL înseamnă Extract, Transform and Load, în timp ce ELT înseamnă Extract, Load, Transform.
- ETL încarcă datele mai întâi în serverul de transfer și apoi în sistemul țintă, în timp ce ELT încarcă datele direct în sistemul țintă.
- Modelul ETL este utilizat pentru date on-premises, relaționale și structurate, în timp ce ELT este utilizat pentru surse de date scalabile, structurate și nestructurate în cloud.
- Comparând ELT cu ETL, ETL este utilizat în principal pentru o cantitate mică de date, în timp ce ELT este utilizat pentru cantități mari de date.
- Când comparăm ETL cu ELT, ETL nu oferă suport pentru data lake, în timp ce ELT oferă suport pentru data lake.
- Comparând ELT cu ETL, ETL este ușor de implementat, în timp ce ELT necesită abilități de nișă pentru implementare și întreținere.
Ce este ETL (Extract, Transform, Load)?
ETL este o abreviere pentru Extract, Transform and Load. În acest proces, un instrument ETL extrage datele din diferite RDBMS sistemele sursă transformă apoi datele, cum ar fi aplicarea de calcule, concatenări etc. și apoi încarcă datele în sistemul Data Warehouse.
In ETL datele sunt fluxuri de la sursă la țintă. În motorul de transformare a procesului ETL se ocupă orice modificare a datelor.
Ce este ELT (Extract, Load, Transform)?
ELT este o metodă diferită de a privi abordarea instrumentului pentru mișcarea datelor. În loc să transforme datele înainte de a fi scrise, ELT permite sistemului țintă să facă transformarea. Datele au fost mai întâi copiate în țintă și apoi transformate la locul lor.
ELT folosit de obicei cu baze de date fără SQL, cum ar fi cluster-ul Hadoop, dispozitivul de date sau instalarea în cloud. Iată o listă cuprinzătoare a unora dintre cele mai bune instrumente ETL pe care le puteți lua în considerare pentru nevoile dvs. de gestionare a datelor.
ETL vs ELT: comparație alăturată
Următoarele sunt principalele diferențe ETL și ELT:
| parametrii | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Proces | Datele sunt transformate la serverul de staging și apoi transferate la Datawarehouse DB. | Datele rămân în DB al depozit de date.. |
| Utilizarea codului | Folosit pentru
|
Folosit pentru cantități mari de date |
| Transformare | Transformările se fac în serverul ETL/zona de staging. | Transformările sunt efectuate în sistemul țintă |
| Timp-încărcare | Datele au fost încărcate mai întâi în staging și ulterior încărcate în sistemul țintă. Timp intensiv. | Datele au fost încărcate în sistemul țintă o singură dată. Mai repede. |
| Timp-Transformare | Procesul ETL trebuie să aștepte finalizarea transformării. Pe măsură ce dimensiunea datelor crește, timpul de transformare crește. | În procesul ELT, viteza nu depinde niciodată de dimensiunea datelor. |
| Timp- Întreținere | Are nevoie de întreținere ridicată, deoarece trebuie să selectați datele pentru încărcare și transformare. | Întreținere redusă, deoarece datele sunt întotdeauna disponibile. |
| Complexitate de implementare | Într-un stadiu incipient, mai ușor de implementat. | Pentru a implementa organizarea procesului ELT ar trebui să aibă cunoștințe profunde despre instrumente și abilități de experți. |
| Suport pentru depozitul de date | Model ETL utilizat pentru date on-premises, relaționale și structurate. | Folosit în infrastructura cloud scalabilă care acceptă surse de date structurate și nestructurate. |
| Suport pentru lacul de date | Nu sustine. | Permite utilizarea lacului de date cu date nestructurate. |
| Complexitate | Procesul ETL încarcă numai datele importante, așa cum sunt identificate în momentul proiectării. | Acest proces implică dezvoltarea de la ieșire înapoi și încărcarea doar a datelor relevante. |
| Costat | Costuri ridicate pentru întreprinderile mici și mijlocii. | Costuri reduse de intrare folosind software online ca platforme de servicii. |
| Căutări | În procesul ETL, atât faptele, cât și dimensiunile trebuie să fie disponibile în zona de ședință. | Toate datele vor fi disponibile deoarece Extragerea și încărcarea au loc într-o singură acțiune. |
| Agregări | Complexitatea crește odată cu cantitatea suplimentară de date din setul de date. | Puterea platformei țintă poate procesa rapid o cantitate semnificativă de date. |
| calculele | Suprascrie coloana existentă sau trebuie să atașați setul de date și să împingeți pe platforma țintă. | Adăugați cu ușurință coloana calculată la tabelul existent. |
| Maturitate | Procesul este folosit de peste două decenii. Este bine documentat și cele mai bune practici sunt ușor disponibile. | Concept relativ nou și complex de implementat. |
| Piese metalice | Majoritatea instrumentelor au cerințe hardware unice care sunt costisitoare. | Fiind costul hardware-ului Saas nu este o problemă. |
| Suport pentru date nestructurate | În mare parte, acceptă date relaționale | Suport pentru date nestructurate ușor disponibil. |
