ETL vs ELT – rozdíl mezi nimi

Od: David Carter David Carter
Hours aktualizováno

Klíčový rozdíl mezi ETL a ELT

  • ETL je zkratka pro Ex.tract, Transform a Load, zatímco ELT je zkratka pro Extract, Načíst, Transformovat.
  • ETL načte data nejprve do přípravného serveru a poté do cílového systému, zatímco ELT načte data přímo do cílového systému.
  • ETL model se používá pro místní, relační a strukturovaná data, zatímco ELT se používá pro škálovatelné cloudové strukturované a nestrukturované zdroje dat.
  • Při srovnání ELT vs. ETL se ETL používá hlavně pro malé množství dat, zatímco ELT se používá pro velké množství dat.
  • Když porovnáme ETL s ELT, ETL neposkytuje podporu datového jezera, zatímco ELT poskytuje podporu datového jezera.
  • Ve srovnání ELT vs. ETL se ETL snadno implementuje, zatímco ELT vyžaduje speciální dovednosti pro implementaci a údržbu.
ETL vs ELT
ETL vs ELT

Co je ETL (např.tract, Transformace, Načtení)?

ETL je zkratka pro Ex.tract, Transformace a Načtení. V tomto procesu nástroj ETL např.tracdata z různých RDBMS zdrojové systémy pak transformují data, jako je aplikace výpočtů, zřetězení atd., a poté načtou data do systému Data Warehouse.

In ETL data jsou toky ze zdroje do cíle. V ETL procesu transformace engine se stará o jakékoli změny dat.

Co je ETL
Co je ETL

Co je ELT (např.tract, Načíst, Transformovat)?

ELT je jiný způsob pohledu na nástrojový přístup k pohybu dat. Namísto transformace dat před jejich zapsáním umožňuje ELT provést transformaci cílovému systému. Data se nejprve zkopírují do cíle a poté se transformují na místo.

ELT se obvykle používá s databázemi bez SQL, jako je cluster Hadoop, datové zařízení nebo cloudová instalace. Zde je úplný seznam některých z nich nejlepší ETL nástroje které můžete zvážit pro potřeby správy dat.

Co je ELT
Co je ELT

SOUVISEJÍCÍ ČLÁNKY

ETL vs ELT: Srovnání vedle sebe

Níže jsou uvedeny hlavní rozdíly mezi ETL a ELT:

parametry ETL ELT
Proces Data jsou transformována na staging serveru a poté přenesena do Datawarehouse DB. Data zůstávají v DB Datový sklad..
Code Používání Používá se pro

  • Výpočetně náročné transformace
  • Malé množství dat
 Používá se pro velké objemy dat
Proměna Transformace se provádějí v oblasti ETL server/staging. Transformace se provádějí v cílovém systému
Časové zatížení Data nejprve načtena do stagingu a později načtena do cílového systému. Časově náročné. Data načtena do cílového systému pouze jednou. Rychleji.
Časová transformace Proces ETL musí počkat na dokončení transformace. S rostoucí velikostí dat se prodlužuje doba transformace. V procesu ELT rychlost nikdy nezávisí na velikosti dat.
Časová údržba Vyžaduje vysokou údržbu, protože potřebujete vybrat data k načtení a transformaci. Nízká údržba, protože data jsou vždy k dispozici.
Složitost implementace V rané fázi, snadnější implementace. Pro implementaci procesu ELT by organizace měla mít hluboké znalosti nástrojů a odborné dovednosti.
Podpora pro datový sklad ETL model používaný pro místní, relační a strukturovaná data. Používá se ve škálovatelné cloudové infrastruktuře, která podporuje strukturované, nestrukturované zdroje dat.
Podpora Data Lake nepodporuje. Umožňuje použití datového jezera s nestrukturovanými daty.
Komplexita Proces ETL načte pouze důležitá data, která byla identifikována v době návrhu. Tento proces zahrnuje vývoj od výstupu zpětně a načítání pouze relevantních dat.
Stát Vysoké náklady pro malé a střední podniky. Nízké vstupní náklady pomocí online Software as a Service Platforms.
Vyhledávání V procesu ETL musí být v oblasti přípravy k dispozici jak fakta, tak dimenze. Všechna data budou k dispozici, protože ExtracKřivka t a zatížení dochází v jednom jediném procesu.
Agregace Složitost se zvyšuje s dalším množstvím dat v datové sadě. Výkon cílové platformy dokáže rychle zpracovat značné množství dat.
Výpočty Přepíše existující sloupec nebo je třeba připojit datovou sadu a odeslat na cílovou platformu. Snadno přidejte vypočítaný sloupec do existující tabulky.
Splatnost Tento proces se používá více než dvě desetiletí. Je dobře zdokumentovaný a osvědčené postupy jsou snadno dostupné. Relativně nový koncept a složitá implementace.
technické vybavení Většina nástrojů má jedinečné hardwarové požadavky, které jsou drahé. Cena hardwaru Saas není problém.
Podpora nestrukturovaných dat Většinou podporuje relační data Snadno dostupná podpora pro nestrukturovaná data.

Shrňte tento příspěvek takto: