Rozdíl mezi ETL a ELT
V tomto tématu se budeme učit o ETL vs ELT, ale nejprve si povíme, jaký proces E, T, L znamená
- Extrakce: Zdrojová data jsou stahována z fondu dat ve fázi extrakce, fond může být nestrukturovaný. Dalším je proces tlačení dat do úložiště datových toků.
- Transformace: Jedná se o postup převyšování nebo zvyšování dat tak, aby byl vhodný pro cílový zdroj.
- Načítání: Jedná se o trasu důležitých dat do datového skladu, aby bylo možné aplikovat potřebné nástroje business intelligence.
ETL: Proces ETL zahrnuje extrakci dat z utajovaných zdrojů dat a jejich vhodnou transformaci a upoutání, konečně se data načtou do systémů datového skladu. Tato technika je smysluplná, dokud se do prostředí datového skladu nezapojí mnoho odlišných databází. zde se musí pohybovat data z jednoho místa na druhé stejně, takže ETL v těchto situacích funguje jako nejlepší postup pro transformace, protože přenos dat se v každém případě děje zde
ELT: Jedná se o poněkud odlišný proces, zde se používá stejná technika extrakce, další data se přímo načtou do cílových systémů. Na předchozím konci jsou objektivní systémy zodpovědné za použití transformací na načtená data. Hlavní nevýhodou je to, že získání dat do datového skladu obvykle trvá déle, a proto se v pracovních tabulkách přidává další krok, což znamená, že je potřeba více místa na disku.
ELT hraje svou roli v následujících případech,
- Pokud je hlavní prioritou rychlost příjmu. Protože nedochází k nakládání mimo lokalitu, je to považováno za velmi rychlý proces, a proto jsou zde potřebné informace předávány mnohem rychleji než ETL. Výhodou ELT je také snížení výdeje, ke kterému dochází u zdroje, vzhledem k tomu, že neprobíhá žádná transformace
- Výhoda údajů o obratu, které vyžadují obchodní inteligenci, spočívá ve schopnosti čelit neviditelným vzorcům v informace, které lze použít. Při dodržení všech historických údajů o nabídkách mohou organizace sledovat časové harmonogramy, sezónní trendy, vzorce prodeje nebo jakékoli slibné metriky, které se pro organizaci ukážou jako důležité. Protože před načtením dat není žádná transformace, existuje přístup ke všem dostupným nezpracovaným datům.
- Pokud je potřeba škálovatelnost. Když začnou hrát špičkové motory pro zpracování dat, pak je ELT lepší volbou, ELT je schopna získat zlepšení výdejního výkonu obyvatel pro vyšší škálovatelnost.
Výhodou ELT je snížení výdeje probíhajícího u zdroje vzhledem ke skutečnosti, že neprobíhá žádná transformace, což je velmi důležité, pokud je zdrojem systém PROD. Hlavní nevýhodou je to, že získání dat do datového skladu obvykle trvá déle, a proto se v pracovních tabulkách přidává další krok, což znamená, že je potřeba více místa na disku.
Srovnání hlava-hlava mezi ETL vs ELT (infografika)
Níže je uvedeno prvních 7 rozdílů mezi ETL a ELT 
Klíčové rozdíly mezi ETL vs. ELT
Níže jsou uvedeny hlavní klíčové rozdíly mezi ETL vs. ELT:
- ETL je starší koncept a byl na trhu již více než dvě desetiletí, ELT relativně nový koncept a poměrně složitý na implementaci.
- V případě ETL má velké množství nástrojů pouze jeden z jeho druhových požadavků na hardware, které jsou nóbl. V případě ELT Protože to spadá pod Saas, náklady na hardware nejsou problémem.
- Aby bylo možné provést vyhledávání, ETL provozuje vzorec řádek po řádku, aby zmapovala skutečnou hodnotu pomocí svého klíčového prvku dimenze z jiné tabulky. V ELT můžeme přímo mapovat faktickou hodnotu pomocí klíčových prvků dimenze.
- V ETL jsou relační data upřednostňována zde, zatímco ELT Readily podporuje nestrukturovaná data.
Srovnávací tabulka mezi ETL a ELT
Pojďme diskutovat o 7 největších rozdílech mezi ETL a ELT
| Základ srovnání mezi ETL a ELT | ETL | ELT |
| Používání | Implikující komplexní transformace zahrnuje ETL | ELT přichází do hry, pokud se jedná o obrovské množství dat |
| Proměna | Transformace se provádějí v pracovní oblasti | Všechny transformace v cílových systémech |
| Čas | Protože tento proces zahrnuje načtení dat do systémů ETL nejprve a poté do příslušného cílového systému, tahá se za poměrně delší dobu. | Zde jsou data přímo načtena do cílových systémů a veškeré transformace jsou prováděny v objektivních systémech. |
| Zapojení Datalake | Žádná podpora datového jezera | Nestrukturovaná data lze zde zpracovat pomocí datových jezer. |
| Údržba | Údržba je zde vysoká, protože tento proces zahrnuje dva různé kroky | Údržba je poměrně nízká |
| Náklady | Vyšší nákladový faktor | Poměrně nižší náklady |
| Výpočty | Buď musíme přepsat existující sloupec, nebo je třeba tlačit data na cílené platformě | Vypočítaný sloupec lze snadno přidat |
Závěr
Každá společnost, která vyhověla datovému skladu, bude používat ETL (Extract, Transform, Load) nebo ELT (Extract, Load, Transform) pro tlačení dat do datového skladu, který vychází z různých zdrojů. Na základě průmyslového a technického přání je jeden z výše uvedených postupů široce využíván.
Doporučené články
Toto je průvodce ETL vs ELT. Zde jsme diskutovali klíčové rozdíly ETL vs ELT s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Co je ETL?
- Data Lake vs Data Warehouse
- Nástroje pro testování ETL
- Big Data vs Data Warehouse