ETL代表提取,转换和加载。ETL工具用于从源RDBMS数据库中提取数据并转换提取的数据,例如应用业务逻辑和计算等。然后将数据加载到目标数据仓库中。在ETL工具中,在ETL服务器上执行的数据转换。用于少量数据。
ELT代表提取,加载和转换。ELT工具还用于从源数据库提取数据,然后将数据加载到目标数据库而无需转换。在ELT中,数据转换是在目标数据库上执行的。通常,在ELT实施中,来自源的所有记录都将作为提取和加载过程的一部分加载到数据仓库中。这与转换阶段的隔离相关联,意味着将来的需求可以轻松地纳入数据仓库体系结构中,用于处理大量数据。
序号 | 键 | ETL | 电报 |
---|---|---|---|
1 |
基本的 |
数据移至ETL服务器进行转换,然后移回源数据库 |
数据转换发生在目标数据库上 |
3 |
数据冗余 |
用于本地,关系和结构化数据的ETL模型。 |
用于支持结构化,非结构化数据源的可扩展云基础架构。 |
4 |
响应时间 |
响应时间取决于数据的大小。 |
响应时间不取决于数据的大小。 |
5 |
非结构化数据库 |
仅支持关系数据库 |
它还支持非结构化数据库 |
主要内容:1.ETL,2.ELT,3.ELT的演变,4.ELT的工作原理,5.什么时候我们选择ELT,6.数据湖是不是很好的ELT落脚点,7.总结ETL 和 ELT 有很多共同点,从本质上讲,每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中,两者的区别在于数据在哪里进行转换 1.ETL ETL - 抽取、转换、加载 从不同的数据源抽取信息,将其转换为根据业务定义的格式,然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种 ETL 集成方法是反向 ETL,它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中,如我们
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