ETL vs ELT – Skillnaden mellan dem
David Carter
Nyckelskillnad mellan ETL och ELT
- ETL står för Extract, Transform och Load, medan ELT står för Extract, Load, Transform.
- ETL laddar data först till staging-servern och sedan in i målsystemet, medan ELT laddar data direkt till målsystemet.
- ETL-modellen används för lokal, relationell och strukturerad data, medan ELT används för skalbara molnstrukturerade och ostrukturerade datakällor.
- Om man jämför ELT vs. ETL, används ETL främst för en liten mängd data, medan ELT används för stora mängder data.
- När vi jämför ETL kontra ELT, tillhandahåller ETL inte datasjöstöd, medan ELT tillhandahåller datasjöstöd.
- Om man jämför ELT vs ETL är ETL lätt att implementera, medan ELT kräver nischkompetens för att implementera och underhålla.
Vad är ETL (Extract, Transform, Load)?
ETL är en förkortning av Extract, Transform and Load. I denna process extraherar ett ETL-verktyg data från olika RDBMS källsystem omvandlar sedan data som att tillämpa beräkningar, sammanlänkningar, etc. och laddar sedan in data i Data Warehouse-systemet.
In ETL data är flöden från källan till målet. I ETL tar processtransformationsmotorn hand om eventuella dataändringar.
Vad är ELT (extrahera, ladda, transformera)?
ELT är en annan metod för att se på verktygsmetoden för dataförflyttning. Istället för att transformera data innan den skrivs, låter ELT målsystemet göra transformationen. Data kopierades först till målet och transformerades sedan på plats.
ELT används vanligtvis med inga SQL-databaser som Hadoop-kluster, dataappliance eller molninstallation. Här är en omfattande lista över några av de bästa ETL-verktyg som du kan överväga för dina datahanteringsbehov.
ETL vs ELT: Jämförelse sida vid sida
Följande är de viktigaste skillnaderna i ETL och ELT:
| parametrar | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Behandla | Data transformeras på staging-servern och överförs sedan till Datawarehouse DB. | Data finns kvar i DB för Datalager.. |
| Kodanvändning | Används för
|
Används för stora mängder data |
| Transformation | Transformationer görs i ETL-server/staging-område. | Transformationer utförs i målsystemet |
| Tidsbelastning | Data laddas först in i staging och sedan laddas in i målsystemet. Tidskrävande. | Data laddas in i målsystemet endast en gång. Snabbare. |
| Tidsförvandling | ETL-processen måste vänta på att transformationen ska slutföras. När datastorleken ökar, ökar omvandlingstiden. | I ELT-processen är hastigheten aldrig beroende av storleken på data. |
| Tid- Underhåll | Den behöver underhåll på högsta nivå eftersom du behöver välja data som ska laddas och transformeras. | Lågt underhåll eftersom data alltid är tillgänglig. |
| Implementeringskomplexitet | I ett tidigt skede lättare att implementera. | För att implementera ELT bör processorganisationen ha djup kunskap om verktyg och expertkunskaper. |
| Support för Data warehouse | ETL-modell som används för lokal, relationell och strukturerad data. | Används i skalbar molninfrastruktur som stöder strukturerade, ostrukturerade datakällor. |
| Data Lake Support | Stöder inte. | Tillåter användning av Data Lake med ostrukturerad data. |
| Komplexitet | ETL-processen laddar endast de viktiga data som identifierades vid designtillfället. | Denna process involverar utveckling från output-bakåt och laddning av endast relevant data. |
| Pris | Höga kostnader för små och medelstora företag. | Låga inträdeskostnader med online Software as a Service-plattformar. |
| Uppslagningar | I ETL-processen måste både fakta och dimensioner finnas tillgängliga i iscensättningsområdet. | All data kommer att vara tillgänglig eftersom extrahering och laddning sker i en enda åtgärd. |
| aggregeringar | Komplexiteten ökar med den extra mängden data i datamängden. | Effekten av målplattformen kan bearbeta betydande mängder data snabbt. |
| beräkningar | Skriver över befintlig kolumn eller behöver lägga till datamängden och skjuta till målplattformen. | Lägg enkelt till den beräknade kolumnen i den befintliga tabellen. |
| Mognad | Processen har använts i över två decennier. Det är väldokumenterat och bästa praxis lättillgänglig. | Relativt nytt koncept och komplext att implementera. |
| hårdvara | De flesta verktyg har unika hårdvarukrav som är dyra. | Att vara Saas hårdvarukostnad är inget problem. |
| Stöd för ostrukturerad data | Stöder oftast relationsdata | Stöd för ostrukturerad data lätt tillgänglig. |
