啥是ETL、ELT

ETL就是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合。抽取：就是从源系统抽取需要的数据，这些源系统可以是同构也可以是异构的：比如源系统可能是Excel电子表格、XML文件、关系型数据库，而目标系统通常都是关系型的数据仓库。

转换：源系统的数据按照分析目的，转换成目标系统要求的格式。其实这个名词并没有完全表达出这个步骤的目的，更准确的说法应该是数据清洗和数据加工。

加载：把转换后的数据装载到目标数据库。作为联机分析、数据挖掘的基础。

 

整个ETL过程就像是在源系统和目标系统之间构建一个管道，数据在这个管道里源源不断的流动。而设计一个ETL架构就是要建起起这个管道。这个管道的部署构建就涉及到三个环节，或者说三个位置。分别是Source、Stagearea、Target。对应关系如下：

 

E——————>   T ——————> L

Source————> Stagearea——> Target

 

E：抽取，这个活动毫无疑问发生在数据源上，这个节点也就叫做Souce。

T：转换，转换活动通常是ETL中最具伸缩性的环节，换句话说，这个环节的活动可繁可简。最简单的情形下，源系统的数据不需要任何转换，就直接进入目标，这时这个T实际就是没有的。而复杂的情形就多了，比如数据格式转化、数据精度转换、数据清洗、缺失数据补齐、异常数据排除等等。在这种情形下，通常会专门准备一个临时系统，提供足够的软硬件资源来支持这种转换。这个临时系统就叫做Stagearea，也叫做数据登台区，即数据到达终点之前的区域。

L：加载，这个活动毫无悬念的发生在目标数据库中，这个目标数据库叫做Target。

 

我们明白了什么是ETL，那么ELT就好理解了。ELT也是同样三个单词的首字母组合，只不过是把T、L颠倒了下顺序而已。可就是这个顺序的颠倒，差异就出来了。ETL强调的是先进性数据转换，然后再加载到目标。这个转换过程可能发生在任何地方，可以在原系统进行，也可以在Stagearea进行，也可以在目标系统进行。而ELT是把数据加载到数据仓库后再进行转化，发生的地点只能是目标系统。

这两种方式各有优缺点，如果源系统有多个，比如一个国际型公司，起源数据可能来自世界各地，这时就可以通过部署多个中间节点，从而分散数据转换的压力，有点类似分布式计算的味道，可以提高数据加载效率。因此，ETL非常适用于多个数据源对一个目标的拓扑结构。

而ELT把数据加载到数据仓库在进行转换，通常数据仓库都会部署在高性能主机上，显而易见，这种设计是要充分的利用目标系统的处理能力，大树底下好乘凉吗。ELT的另一个优点是可以充分利用产品的内置能力，如果ETL的源、目标都是相同的产品，比如都是Oracle数据库，现在RDBMS内置的数据处理引擎越来越强大，ELT能够充分利用这些内置引擎。

所以，ETL还是ELT其实并没有绝对的差异，也没有孰优孰劣，最终还是要根据现实环境选择最适合的。

 

 

 

ETL工具的选择 　　在数据仓库项目中该如何选择ETL工具呢？一般来说需要考虑以下几个方面： 　　(1)对平台的支持程度。 　　(2)对数据源的支持程度。 　　(3)抽取和装载的性能是不是较高，且对业务系统的性能影响大不大，侵入性高不高。 　　(4)数据转换和加工的功能强不强。 　　(5)是否具有管理和调度功能。 　　(6)是否具有良好的集成性和开放性。