优化您的数据管道：选择正确的方法通过 ETL 和 ELT 进行高效数据处理和转换

随着企业收集的数据比以往任何时候都多，有效管理、集成和访问这些数据的能力变得至关重要。两种主要方法主导了这个领域：提取、转换和加载(ETL) 以及提取、加载和转换(ELT)。两者都有相同的核心目的，即将数据从不同来源转移到中央存储库中进行分析，但它们的实现方式不同。了解差异、相似之处和适当的用例是完善数据集成和可访问性实践的关键。

了解 ETL 和 ELT

高效数据管理的核心在于了解您可以使用的工具。 ETL 和 ELT 流程是两种重要的方法，可简化从原始状态到可操作见解的数据旅程。尽管 ETL 和 ELT 有其区别，但它们在目标和功能上也有共同点。

数据集成是这两种方法的核心，要求团队统一多个来源的数据进行分析。自动化是另一个重要方面，现代工具可实现高效、预定的工作流程，并最大限度地减少人工监督。数据质量管理是 ETL 和 ELT 的核心，尽管转换发生在不同阶段，但仍可确保数据干净、可靠。

这些共性强调了可扩展性和自动化对开发人员的重要性，帮助他们构建适应性强的数据管道。认识到这些共享功能可以根据项目需求灵活地在 ETL 和 ELT 之间进行选择，以确保稳健、高效的数据工作流程。

选择 ETL 或 ELT 之间的主要区别和注意事项

ETL 传统上适用于本地系统和结构化数据，而 ELT 针对基于云的架构和复杂数据进行了优化。在 ETL 和 ELT 之间进行选择取决于存储、数据复杂性和特定业务需求，这对于开发人员和工程师来说至关重要。

表 1 . ETL 与 ELT 的基础设施注意事项

方面ETL英语语言培训

基础设施位置本地系统基于云的系统

数据存储环境传统数据仓库现代云数据仓库

成本模型硬件和软件方面的大量前期投资通过即用即付模式降低前期成本

可扩展性固定容量：通过添加更多服务进行扩展弹性伸缩：资源自动分配

数据类型兼容性适用于具有定义模式的结构化关系数据库适用于非结构化或半结构化数据

数据量中小型数据集跨分布式系统的大规模数据集

处理能力受本地硬件限制几乎不受云服务的限制

数据转换过程加载前的数据转换首先加载数据，然后在云端进行转换

操作顺序 是ETL 和 ELT 流程之间的根本区别：

· 在ETL中，数据从源中提取，然后根据预定义的规则和模式进行转换，最后加载到目标存储位置。这可确保只有结构化且经过验证的数据才能进入仓库。

· 相比之下，ELT 专注于用于原始数据存储的数据湖、容纳原始数据和转换数据的现代数据仓库、用于非结构化数据分析的 NoSQL 数据库以及用于实时洞察的分析平台。

处理时间由操作顺序决定：

· 通过其预先转换，ETL 在数据准备好进行分析之前可能会经历更长的处理时间。使用 ETL 流程，公司可以将数据转换为标准化格式、验证客户身份并过滤掉不完整的交易。在分析团队开始工作之前，可能需要几个小时来准备数据。如果客户行为突然发生变化(例如，在销售期间)，处理延迟可能会妨碍及时决策。

· 通过先加载数据然后再转换数据，ELT 可以提供更快的初始加载时间，尽管总体处理时间可能取决于转换的复杂性。例如，公司可以将原始交易和客户行为数据直接加载到基于云的数据湖中，而无需预先转换。虽然初始加载速度很快，但他们需要强大的错误处理来确保后续转换产生准确且有意义的见解。

当谈到数据存储时：

· ETL 通常依赖暂存区域或中间数据存储来存储转换后的数据，然后再将其加载到最终目标。使用 ETL 流程，组织可以首先将来自各种来源的数据暂存在中间数据仓库中，然后执行转换。

· 另一方面，ELT 通常将原始数据直接加载到数据湖或云数据存储中，利用其巨大的存储能力。然后在这个环境中发生转变。例如，一家公司将原始数据直接加载到基于云的数据湖中，这使得研究人员可以立即开始分析数据。

数据复杂性和您的灵活性需求还决定了哪个流程最适合您的用例：

· ETL 非常适合遵循预定义模式的结构化数据，使其成为传统关系数据库的理想选择。由于其预定义的转换规则，一旦管道设置完毕，ETL 可能会提供有限的灵活性。

· ELT 在处理现代数据环境中常见的大量非结构化或半结构化数据时表现出色，并利用云环境的灵活性。通过在加载后应用转换，ELT 为迭代和探索性数据分析提供了更大的灵活性，允许架构更改和不断变化的业务需求。

在选择 ETL 和 ELT 时， 数据 分析要求是重要的考虑因素：

· ETL适用于需要严格数据治理和质量控制的场景，例如需要及时、准确数据的事务处理。

· ELT 更适合探索性数据分析和迭代过程，因为可以在加载数据后应用转换，从而提供更大的灵活性。

每种情况下错误 处理的时间都不同：

· 在 ETL 中，错误处理通常包含在转换阶段，以确保加载前的数据质量。例如，数据转换阶段检查是否存在无效帐号或丢失交易详细信息等错误。在将干净数据加载到最终数据库进行分析之前，任何有错误的记录都会被纠正或拒绝。

· 在 ELT 中，当组织将原始交易数据直接加载到云数据湖中时，错误处理和验证会在数据存储后的转换阶段进行。因此，在数据加载到目标系统后，ELT 可能需要更强大的错误处理和数据验证过程。

何时使用 ETL 与 ELT：用例

开发人员和工程师必须根据项目需求在 ETL 和 ELT 之间进行选择。

表 2 . ETL 与 ELT 的用例

提取、转换、加载提取、加载、转换

遗留系统：为 ETL 设置的现有本地基础设施;结构化数据、批处理实时处理：需要实时或近实时处理

较小的数据集：体积小，复杂性低;批量处理满足需求复杂数据类型：非结构化或半结构化数据;加载后灵活、可扩展的处理

数据治理：行业(例如金融、医疗保健)严格的监管合规;数据质量至关重要，需要在加载前进行验证大数据和云环境：云原生基础设施;大数据平台、分布式处理(例如 Apache Hadoop 或 Spark)

ETL 示例：银行财务报告系统

在传统金融机构中，准确的结构化数据对于监管报告和合规性至关重要。想象一家银行处理来自多个分行的日常交易：

1. 提炼。来自各种来源(例如交易数据库、贷款处理系统和客户帐户)的数据被拉入管道。这些通常是结构化数据库，例如 SQL。

2. 转换。数据经过清理、验证和转换。例如，国外交易可能需要货币转换，而所有日期都标准化为相同的格式(例如，DD/MM/YYYY)。此步骤还删除重复项并确保只有经过验证的结构化数据才能继续前进。

3. 加载。转换后，数据将加载到银行的集中式数据仓库中，这是一个专为财务报告而设计的结构化本地系统。这可确保仅存储干净、经过验证的数据并准备好报告。

图1。银行财务报告的 ETL 流程

该银行的重点是数据治理和质量控制，这使得ETL非常适合这种准确性不容妥协的场景。

ELT 示例：社交媒体平台的实时分析

处理大量非结构化数据(例如用户帖子、评论、反应)的社交媒体公司将利用 ELT 流程，特别是在基于云的架构中。该公司使用 ELT 将原始数据快速加载到数据湖中，以执行灵活的实时分析和机器学习任务。

1. 提炼。该平台从各种来源提取原始数据，包括博客、用户活动和交互指标(点赞、分享等)。这些数据通常是半结构化(JSON、XML)或非结构化(文本、图像)。

2. 加载。该平台不是在存储之前转换数据，而是将原始数据加载到基于云的数据湖中。这使得该公司能够快速有效地存储大量未处理的数据。

3. 转换。加载数据后，将针对不同的用例应用转换。例如，数据科学家可能会转换这些数据的子集来训练机器学习模型，或者分析师可能会应用业务规则来准备有关用户参与度的报告。这些转换是动态发生的，通常使用云的可扩展计算资源

在此ELT场景中，该平台受益于云的灵活性和可扩展性，允许对海量数据集进行实时分析，而无需预先转换所有内容。这使得 ELT 非常适合处理大数据，尤其是当数据的结构和使用不断发展时。

为了进一步说明 ETL 和 ELT 的实际应用，请考虑下图：

图2 .在社交媒体平台上进行实时分析的 ELT 流程

结论

ETL 和 ELT 在数据集成和可访问性方面都发挥着至关重要的作用，但正确的方法取决于您的基础设施、数据量和业务需求。虽然 ETL 更适合传统的本地系统和结构良好的数据，但 ELT 擅长处理基于云的系统中的大型复杂数据。掌握这些方法可以释放数据的真正潜力，使您的企业能够更快、更智能、更有效地获得洞察。

随着数据生态系统的发展，ELT可能会在实时分析至关重要的大规模、基于云的环境中占据主导地位。然而， ETL对于优先考虑数据治理和准确性的行业(例如金融和医疗保健)仍然至关重要。混合解决方案可能会出现，结合两种方法的优点。

首先，请执行以下一些后续步骤：

1. 评估您的 基础设施。确定ETL还是ELT是否更适合您的数据需求。

2. 尝试新工具。探索不同的平台来简化您的管道。

3. 保持灵活性。随着数据需求的增长调整您的策略。

通过保持敏捷和知情，您可以确保您的数据集成实践为未来做好准备。