ETL 和 ELT 是数据集成的两种方法。ETL 涉及从多个来源提取数据，然后将其转换为兼容格式，再将其加载到目标系统中。

另一方面，ELT 涉及先加载数据然后再转换数据。两种方法都有其优点和缺点，选择正确的方法取决于企业组织的具体需求。

简介：了解ETL和ELT

‍

在数据仓库的主题中，ETL 和 ELT 是两个广泛使用的数据集成过程。ETL 是提取、转换和加载的缩写，而 ELT 是提取、加载和转换的缩写。

ETL 和 ELT 都涉及将数据从源系统移动到数据仓库，但它们处理数据转换的方式不同。

据报道，超过 80% 的企业业务运营负责人表示，数据集成对于业务运营至关重要。目前，67% 的公司依靠数据集成来支持分析和 BI 平台，24% 的公司计划在2024年来这样做。对组织做出数据驱动决策的需求正不断增加，以及不同来源创建的数据量不断增加，正在推动这种增长。

引用数据仓库之父 Bill Inmon 的话，将“数据仓库 (DW)”定义为“支持管理决策过程的面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合”。

ETL 涉及从源系统中提取数据，将其更改为可分析就绪之格式，并将其加载到数据仓库中。这种转换可能涉及各种活动，例如数据清理、规范化、聚合与更加丰富化。

另一方面，ELT 需要从源系统中提取数据，将其传输到数据仓库，然后使用 SQL 或其他数据操作工具对其进行转换。据 TDWI Research 的一份报告，ELT 越来越受欢迎，因为它允许数据仓库具有更大的灵活性和可扩展性，使用户能够直接在数据仓库中执行更复杂的转换。‍

什么是ETL？

ETL是一种流行的数据集成方法，它涉及从各种来源提取数据，将其转换为适合目标系统，然后将其加载到中央存储库中。

这个过程涉及三个关键阶段：提取、转换和加载。

ETL 是处理海量数据并确保其准确性和一致性的重要工具。‍过程如下：

提取涉及从源系统（例如数据库、应用程序和文件）中提取数据，这可能涉及使用 SQL 查询、数据集成工具或 API 等工具。

转换涉及将数据转换和操作为适合分析的格式，包括清理、聚合、使用附加信息丰富数据，或将业务规则应用于数据。

加载涉及将数据传输到目标系统，通常是数据仓库或数据集市。这可能涉及使用 ETL 软件、SQL 脚本或其他数据加载工具。

ETL 广泛用于数据仓库，因为它允许以结构化和高效的方式将来自各种来源的数据集成到集中式仓库中。这使企业可以更详细、更真实地了解其数据，从而做出更好的决策。

‍

什么是 ELT？

现在，当我们谈论 ELT、ELT 或 Extract、Load、Transform 时，它是最近流行的另一种数据集成方法。ELT 涉及两个关键阶段：提取、加载和转换。与 ETL 不同，ELT 涉及首先将数据加载到目标系统并根据需要进行转换。此过程允许数据处理和分析具有更大的灵活性，特别是对于非结构化或半结构化数据。ELT 还可以通过避免在加载前进行数据转换来提供更快的处理时间。 

过程：

在这个过程中，Extraction 涉及从源系统中拉取数据，例如数据库、应用程序和文件，有些类似于 ETL。

加载涉及将数据传输到目标系统，通常是数据仓库或数据集市，类似于 ETL。

然而，转换在 ELT 中是不同的。ELT 不是在将数据加载到数据仓库之前转换数据，而是先加载数据，然后使用 SQL 或其他数据操作工具对其进行转换。

ELT 允许数据仓库具有更大的灵活性和可扩展性，因为它有助于用户直接在数据仓库中执行更复杂的转换。这可以节省时间并减少对其他转换过程的需求，因为数据已经在仓库中。‍

ETL 和 ELT 之间的主要区别

虽然 ETL 和 ELT 都是数据集成方法，使企业能够将来自多个来源的数据组合到一个集中式仓库中，但两者之间存在关键差异。而这些差异会对企业选择如何处理数据集成产生重大影响。

‍

• ETL 和 ELT 之间的一个重要区别是处理数据的顺序。在 ETL 中，数据从各种来源提取，转换以适应目标系统，然后加载到集中存储中。相反，ELT 涉及首先将数据加载到目标系统，然后根据需要进行转换。这种差异对数据处理和分析具有相当重要的意义。

• ETL 和 ELT 之间的另一个主要区别是目标系统的角色。在 ETL 中，目标系统在数据转换过程中至关重要。在将数据加载到中央存储库之前，必须对数据进行转换以适应目标系统的模式和要求。相比之下，ELT 使企业能够利用目标系统的处理能力和存储能力进行数据转换，而不是依赖外部工具。

• ETL 和 ELT 之间的第三个区别是数据处理的复杂程度。ETL 通常用于结构化数据处理，其中数据已经以预定义的方式组织和格式化。另一方面，ELT 通常用于非结构化或半结构化数据处理，其中数据可能不会以预定义的方式组织，并且需要更灵活的数据处理工具。

• 最后，在 ETL 和 ELT 之间进行选择时，成本也是一个关键考虑因素。ETL 工具可能比 ELT 工具更昂贵，尤其是在许可和基础设施成本方面。但是，在处理大量结构化数据时，ETL 可以更高效且更具成本效益。

总之，虽然 ETL 和 ELT 是有效的数据集成方法，但在决定使用哪种方法时需要考虑显着差异。数据处理复杂性、目标系统功能和成本都会影响决策。最终，正确的方法将取决于业务的具体需求和正在处理的数据类型。

在 ETL 和 ELT 之间进行选择时，必须考虑正在处理的数据类型和数据量等因素，以及可用的工具和技术。

何时使用 ETL 与 ELT：选择正确的方法：

虽然 ETL 和 ELT 都能用于数据集成，但在某些特定系统中，选择其中之一的方法可能更合适。让我们放大一些可以帮助你选择要选择的基本因素。

1、数据量

在 ETL 和 ELT 之间进行选择时的一个重要考虑因素是需要处理的数据量。ETL 可能更适合批量处理大量数据，因为它可以实现更高效的处理并有助于防止目标系统过载。另一方面，ELT 更适合实时处理和分析较小的数据集。‍

2. 数据复杂性

正在处理的数据的复杂性也会影响方法的选择。ETL 可能更适合结构化数据，例如关系数据库，其中数据转换可以更容易地定义和自动化。相比之下，ELT 可能更适合半结构化和非结构化数据，例如日志文件和社交媒体提要，其中数据结构定义不太明确，需要更大的灵活性。

3.数据延迟：

另一个需要考虑的因素是所需的数据延迟或处理和用于分析所需的时间。由于在加载到目标系统之前需要进行数据转换，ETL 可能会导致处理时间变长。相比之下，ELT 可以通过先加载数据然后在目标系统中执行转换来提供更快的处理时间。

4.费用：

在 ETL 和 ELT 之间进行选择时，成本也是一个需要考虑的重要因素。ETL 通常需要专门的 ETL 软件，其设置和维护成本高昂且复杂。另一方面，ELT 可以使用更常用的工具，例如 SQL，这些工具实施起来更容易且更具成本效益。

结论：为业务选择正确的数据集成流程

‍

在当今迷恋各种数据的世界中，各种规模的企业均认识到将来自不同来源的数据集成到一个集中式仓库中的重要性。

ETL 和 ELT 是两种流行的数据集成方法，它们各有优缺点。ETL 是更传统的方法，而 ELT 提供了更大的灵活性和可扩展性。

在 ETL 和 ELT 之间做出决定时，需要考虑数据量、复杂性、所需数据延迟和成本等因素。

通过为自己的业务需求选择正确的方法，并遵循数据集成的最佳实践，就可以确保成功实施，并获得有价值的见解，这些见解可以为决策制定提供信息并推动有效增长。

数据集成是一个持续的过程，需要仔细规划和管理。通过从各种来源收集数据，企业便可以全面了解其流程，确定需要改进的领域，并做出数据驱动的决策，帮助管理层在竞争中保持领先地位。

总之，无论选择 ETL 还是 ELT，成功进行数据集成的关键在于周密的规划、最佳实践和持续的管理。利用数据集成的力量并根据无价的洞察力做出明智的决策，有助于企业在当今充满活力和不断变化的市场中生存与繁荣。

祝你做出明确的选择。

相关参考：

1. 福布斯 - “为什么数据集成是业务运营的关键”：https: //www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/04/13/why-data-integration-is-key-to-business-operations/? sh=3ec3bf1d3b94

2. TDWI 研究 - “ETL 与 ELT：优点和缺点”：https://tdwi.org/research/2018/03/all-about-etl-vs-elt/~/link.aspx ?_id=207C4BDD69D0491990E6F8D6F89BA6C5&_z=z

3. Bill Inmon 对数据仓库的定义：https ://www.inmoncif.com/inmonsbuildingblocks

4. Informatica 对 ETL 和 ELT 的详细比较：https://www.informatica.com/services-and-training/glossary-of-terms/etl-vs-elt.html

5. Gartner 的数据集成工具魔力象限：https://www.gartner.com/en/documents/3986748/magic-quadrant-for-data-integration-tools

6. Databricks 关于在 ETL 和 ELT 之间进行选择的文章：https://databricks.com/blog/2019/06/20/etl-vs-elt-what-they-are-and-how-they-differ.html

‍

作者：场长