ELT

什么是ELT?

ELT是Extract、Load、Transform的缩写，它是一种数据集成方法，与ETL类似，但在数据处理过程中的顺序不同。ELT与ETL的主要区别在于数据转换的位置和方式。

在ETL中，数据通常在提取后经过转换和清洗，然后再加载到目标系统中。而在ELT中，数据首先加载到目标系统中，然后再进行转换和清洗。

具体来说，ELT的过程如下：

• 提取数据：从不同的数据源中提取数据，例如数据库、文件、Web服务等。
• 加载数据：将提取的数据加载到目标系统中，例如数据仓库、数据集市、关系数据库等。
• 转换数据：在目标系统中对加载的数据进行转换和清洗，以使其适合目标系统的数据结构和格式。

ELT和ETL的选择取决于组织的需求和情况。ELT适用于大型数据集和分布式系统，可以减少数据传输和处理的时间和成本。而ETL适用于中小型数据集和集中式系统，可以更好地控制数据质量和处理流程。

与传统的ETL过程相比，ELT具有什么优势？

利用现代数据仓库和数据湖的计算能力

与ETL不同，ELT将数据转换过程放在目标系统（如数据仓库或数据湖）中进行。现代数据仓库和数据湖通常具有强大的计算能力和高度优化的存储结构，这使得ELT能够更高效地处理大量数据。

更快的数据加载

在ELT过程中，数据首先被加载到目标系统，然后再进行转换。这意味着原始数据可以更快地进入目标系统，从而缩短了数据集成的总体时间。

更好的数据处理能力

由于ELT利用了目标系统的计算资源，因此它可以更好地处理大数据和复杂的数据转换任务。这对于需要处理TB级甚至PB级数据的大型企业尤为重要。

灵活性

ELT允许用户在数据已经加载到目标系统之后再进行转换，这为数据分析师和数据科学家提供了更大的灵活性。他们可以根据需要对数据进行实时转换和分析，而无需等待整个ETL过程完成。

降低数据丢失风险

在ELT过程中，原始数据被直接加载到目标系统，而不是在外部进行转换。这有助于降低数据丢失或损坏的风险。

更易于扩展

由于ELT过程依赖于目标系统的计算能力，因此可以更容易地扩展以满足不断增长的数据需求。随着云计算技术的发展，许多现代数据仓库和数据湖已经具备了弹性扩展的能力，这使得ELT在处理大规模数据时具有更好的性能。

ELT有什么应用场景？

大数据量

ELT适用于大数据量的场景，例如数据仓库或数据集市。在这种情况下，将数据加载到目标系统中可以减少数据传输和处理的时间和成本，同时利用目标系统的处理能力对数据进行转换和清洗。

分布式系统

ELT适用于分布式系统的场景，例如云计算环境。在这种情况下，将数据加载到目标系统中可以利用分布式系统的处理能力进行转换和清洗，从而提高处理效率和可扩展性。

多源数据

ELT适用于多源数据的场景，例如从多个数据库、文件或Web服务中提取数据。在这种情况下，将数据加载到目标系统中可以将不同数据源的数据整合在一起，从而实现数据的一致性和可访问性。

数据分析

ELT适用于数据分析的场景，例如将数据加载到数据仓库中进行分析。在这种情况下，将数据加载到目标系统中可以减少数据传输和处理的时间和成本，同时利用数据仓库的处理能力对数据进行转换和清洗，从而提高数据分析效率。