ETL проти ELT – різниця між ними

Автор: Девід Картер Девід Картер
Hours оновлений

Ключова різниця між ETL та ELT

  • ETL означає Extract, Transform і Load, тоді як ELT означає Extract, Load, Transform.
  • ETL завантажує дані спочатку на проміжний сервер, а потім у цільову систему, тоді як ELT завантажує дані безпосередньо в цільову систему.
  • Модель ETL використовується для локальних, реляційних і структурованих даних, тоді як ELT використовується для масштабованих хмарних структурованих і неструктурованих джерел даних.
  • Порівнюючи ELT і ETL, ETL в основному використовується для невеликих обсягів даних, тоді як ELT використовується для великих обсягів даних.
  • Коли ми порівнюємо ETL з ELT, ETL не надає підтримку озера даних, тоді як ELT надає підтримку озера даних.
  • Порівнюючи ELT з ETL, ETL легко впровадити, тоді як ELT вимагає спеціальних навичок для впровадження та підтримки.
ETL проти ELT
ETL проти ELT

Що таке ETL (Extract, Transform, Load)?

ETL — це абревіатура від Extract, Transform and Load. У цьому процесі інструмент ETL витягує дані з різних СУБД вихідні системи потім перетворюють дані, наприклад, застосовуючи обчислення, конкатенації тощо, а потім завантажують дані в систему сховища даних.

In ETL дані надходять від джерела до цільового. У ETL механізм трансформації процесів піклується про будь-які зміни даних.

Що таке ETL
Що таке ETL

Що таке ELT (Extract, Load, Transform)?

ELT — це інший метод розгляду інструментального підходу до переміщення даних. Замість того, щоб перетворювати дані до їх запису, ELT дозволяє цільовій системі виконати перетворення. Дані спочатку копіюються в ціль, а потім трансформуються на місці.

ELT зазвичай використовується з базами даних без Sql, як-от кластер Hadoop, пристрій обробки даних або хмарна інсталяція. Ось вичерпний список деяких із них найкращі інструменти ETL які ви можете розглянути для своїх потреб керування даними.

Що таке ELT
Що таке ELT

СТАТТІ ПО ТЕМІ

ETL проти ELT: Порівняння пліч-о-пліч

Нижче наведено основні відмінності ETL і ELT:

параметри ETL ELT
Процес Дані перетворюються на проміжному сервері, а потім передаються до бази даних Datawarehouse. Дані залишаються в БД Інформаційне сховище..
Використання коду Використовуваний для

  • Обчислювально інтенсивні перетворення
  • Невеликий обсяг даних
 Використовується для великих обсягів даних
Перетворення Перетворення виконуються на сервері ETL/області проміжної обробки. Перетворення виконуються в цільовій системі
Часове навантаження Дані спочатку завантажуються в проміжну, а потім у цільову систему. Інтенсивний час. Дані завантажуються в цільову систему лише один раз. Швидше.
Час-Трансформація Процес ETL має дочекатися завершення трансформації. Зі збільшенням розміру даних збільшується час перетворення. У процесі ELT швидкість ніколи не залежить від розміру даних.
Час- Технічне обслуговування Він потребує максимального обслуговування, оскільки вам потрібно вибрати дані для завантаження та трансформації. Не потребує обслуговування, оскільки дані завжди доступні.
Складність реалізації На ранній стадії легше реалізувати. Для впровадження організації процесу ELT необхідно мати глибокі знання інструментів та експертні навички.
Підтримка сховища даних Модель ETL використовується для локальних, реляційних і структурованих даних. Використовується в масштабованій хмарній інфраструктурі, яка підтримує структуровані та неструктуровані джерела даних.
Підтримка Data Lake Не підтримує. Дозволяє використовувати озеро даних із неструктурованими даними.
складність Процес ETL завантажує лише важливі дані, визначені під час розробки. Цей процес включає розробку від виведення назад і завантаження лише відповідних даних.
Коштувати Високі витрати для малого та середнього бізнесу. Низькі початкові витрати з використанням онлайн-платформ програмного забезпечення як сервісу.
Пошук У процесі ETL як факти, так і виміри повинні бути доступні в проміжній області. Усі дані будуть доступні, оскільки видобуток і завантаження виконуються однією дією.
Агрегації Складність збільшується із додатковим обсягом даних у наборі даних. Потужність цільової платформи дозволяє швидко обробляти значні обсяги даних.
Розрахунки Перезаписує наявний стовпець або потрібно додати набір даних і надіслати його на цільову платформу. Легко додайте обчислюваний стовпець до наявної таблиці.
зрілість Процес використовується більше двох десятиліть. Він добре задокументований, і найкращі практики легко доступні. Відносно нова і складна в реалізації концепція.
Обладнання Більшість інструментів мають унікальні апаратні вимоги, які є дорогими. Вартість апаратного забезпечення Saas не є проблемою.
Підтримка неструктурованих даних Переважно підтримує реляційні дані Доступна підтримка неструктурованих даних.

Вам може сподобатися: