Was ist ETL?
ETL ist eine Abkürzung für Extract, Transform und Load. In diesem Prozess extrahiert ein ETL-Tool die Daten aus verschiedenen RDBMS-Quellsystemen, transformiert sie dann wie das Anwenden von Berechnungen, Verkettungen usw. und lädt sie dann in das Data Warehouse-System.
In ETL fließen Daten von der Quelle zum Ziel. In der ETL-Prozessumwandlungs-Engine werden alle Datenänderungen berücksichtigt.
Was ist ELT?
ELT ist eine andere Methode, um den Tool-Ansatz für die Datenbewegung zu betrachten. Anstatt die Daten vor dem Schreiben zu transformieren, lässt ELT das Zielsystem die Transformation durchführen. Die Daten wurden zuerst auf das Ziel kopiert und dann an Ort und Stelle transformiert.
ELT wird normalerweise mit No-SQL-Datenbanken wie Hadoop-Cluster, Data Appliance oder Cloud-Installation verwendet.
SCHLÜSSELUNTERSCHIED
- ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden, während ELT für Extrahieren, Laden, Transformieren steht.
- ETL lädt Daten zuerst in den Staging-Server und dann in das Zielsystem, während ELT Daten direkt in das Zielsystem lädt.
- Das ETL-Modell wird für lokale, relationale und strukturierte Daten verwendet, während ELT für skalierbare Cloud-strukturierte und unstrukturierte Datenquellen verwendet wird.
- ETL wird hauptsächlich für kleine Datenmengen verwendet, während ELT für große Datenmengen verwendet wird.
- ETL bietet keine Data Lake-Unterstützung, während ELT Data Lake-Unterstützung bietet.
- ETL ist einfach zu implementieren, während ELT Nischenkenntnisse erfordert, um implementiert und gewartet zu werden.
Unterschied zwischen ETL und ELT
ETL- und ELT-Prozess unterscheiden sich in folgenden Parametern:
| Parameter | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Prozess | Die Daten werden auf dem Staging-Server transformiert und dann in die Datawarehouse-Datenbank übertragen. | Die Daten verbleiben in der Datenbank des Datawarehouse. |
| Code-Verwendung | Benutzt für
| Wird für hohe Datenmengen verwendet |
| Transformation | Transformationen werden im ETL-Server / Staging-Bereich durchgeführt. | Transformationen werden im Zielsystem durchgeführt |
| Zeitbelastung | Daten werden zuerst in das Staging und später in das Zielsystem geladen. Zeitintensiv. | Daten werden nur einmal in das Zielsystem geladen. Schneller. |
| Zeittransformation | Der ETL-Prozess muss warten, bis die Transformation abgeschlossen ist. Mit zunehmender Datengröße nimmt die Transformationszeit zu. | Im ELT-Prozess hängt die Geschwindigkeit niemals von der Größe der Daten ab. |
| Zeitwartung | Es erfordert einen hohen Wartungsaufwand, da Sie Daten zum Laden und Transformieren auswählen müssen. | Geringer Wartungsaufwand, da immer Daten verfügbar sind. |
| Implementierungskomplexität | In einem frühen Stadium einfacher zu implementieren. | Um ELT-Prozesse zu implementieren, sollte die Organisation über fundierte Kenntnisse der Tools und Fachkenntnisse verfügen. |
| Unterstützung für Data Warehouse | ETL-Modell für lokale, relationale und strukturierte Daten. | Wird in einer skalierbaren Cloud-Infrastruktur verwendet, die strukturierte, unstrukturierte Datenquellen unterstützt. |
| Data Lake Support | Unterstützt nicht. | Ermöglicht die Verwendung von Data Lake mit unstrukturierten Daten. |
| Komplexität | Der ETL-Prozess lädt nur die wichtigen Daten, die zur Entwurfszeit identifiziert wurden. | Dieser Prozess beinhaltet die Entwicklung von der Ausgabe nach hinten und das Laden nur relevanter Daten. |
| Kosten | Hohe Kosten für kleine und mittlere Unternehmen. | Niedrige Einstiegskosten bei Verwendung von Online-Software als Serviceplattform. |
| Lookups | Im ETL-Prozess müssen sowohl Fakten als auch Dimensionen im Staging-Bereich verfügbar sein. | Alle Daten sind verfügbar, da Extrahieren und Laden in einer einzigen Aktion erfolgen. |
| Aggregationen | Die Komplexität steigt mit der zusätzlichen Datenmenge im Datensatz. | Die Leistung der Zielplattform kann erhebliche Datenmengen schnell verarbeiten. |
| Berechnungen | Überschreibt die vorhandene Spalte oder muss das Dataset anhängen und an die Zielplattform senden. | Fügen Sie die berechnete Spalte einfach zur vorhandenen Tabelle hinzu. |
| Reife | Das Verfahren wird seit über zwei Jahrzehnten angewendet. Es ist gut dokumentiert und Best Practices leicht verfügbar. | Relativ neues Konzept und komplex zu implementieren. |
| Hardware | Die meisten Tools haben spezielle Hardwareanforderungen, die teuer sind. | Die Kosten für Saas-Hardware sind kein Problem. |
| Unterstützung für unstrukturierte Daten | Unterstützt hauptsächlich relationale Daten | Unterstützung für unstrukturierte Daten sofort verfügbar. |