做数据仓库系统,ETL是关键的一环。说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E、T、L分别代表抽取、转换和装载。

其实ETL过程就是数据流动的过程,从不同的数据源流向不同的目标数据。但在数据仓库中,ETL有几个特点,一是数据同步,它不是一次性倒完数据就拉到,它是经常性的活动,按照固定周期运行的,甚至现在还有人提出了实时ETL的概念。二是数据量,一般都是巨大的,值得你将数据流动的过程拆分成E、T和L。

现在有很多成熟的工具提供ETL功能,例如datastage、kettle等,且不说他们的好坏。从应用角度来说,ETL的过程其实不是非常复杂,这些工具给数据仓库工程带来和很大的便利性,特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面,开发人员容易迷失在这些工具中。举个例子,VB是一种非常简单的语言并且也是非常易用的编程工具,上手特别快,但是真正VB的高手有多少?微软设计的产品通常有个原则是“将使用者当作傻瓜”,在这个原则下,微软的东西确实非常好用,但是对于开发者,如果你自己也将自己当作傻瓜,那就真的傻了。ETL工具也是一样,这些工具为我们提供图形化界面,让我们将主要的精力放在规则上,以期提高开发效率。从使用效果来说,确实使用这些工具能够非常快速地构建一个job来处理某个数据,不过从整体来看,并不见得他的整体效率会高多少。问题主要不是出在工具上,而是在设计、开发人员上。他们迷失在工具中,没有去探求ETL的本质。

可以说这些工具应用了这么长时间,在这么多项目、环境中应用,它必然有它成功之处,它必定体现了ETL的本质。如果我们不透过表面这些工具的简单使用去看它背后蕴涵的思想,最终我们作出来的东西也就是一个个独立的job,将他们整合起来仍然有巨大的工作量。大家都知道“理论与实践相结合”,如果在一个领域有所超越,必须要在理论水平上达到一定的高度

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