ETL vs ELT: Must Know Differences

Co to jest ETL?

ETL to skrót od Extract, Transform and Load. W tym procesie narzędzie ETL wyodrębnia dane z różnych systemów źródłowych RDBMS, a następnie przekształca je, na przykład stosując obliczenia, konkatenacje itp., A następnie ładuje dane do systemu hurtowni danych.

W ETL dane są przesyłane od źródła do celu. W ETL silnik transformacji procesów dba o wszelkie zmiany danych.

Co to jest ELT?

ELT to inna metoda spojrzenia na podejście narzędziowe do przenoszenia danych. Zamiast przekształcać dane przed ich zapisaniem, ELT pozwala systemowi docelowemu na wykonanie transformacji. Dane najpierw zostały skopiowane do celu, a następnie przekształcone w miejscu.

ELT jest zwykle używany z bazami danych bez SQL, takimi jak klaster Hadoop, urządzenie danych lub instalacja w chmurze.

KLUCZOWA RÓŻNICA

ETL to skrót od Extract, Transform and Load, a ELT to Extract, Load, Transform.
ETL ładuje dane najpierw do serwera pomostowego, a następnie do systemu docelowego, podczas gdy ELT ładuje dane bezpośrednio do systemu docelowego.
Model ETL jest używany do lokalnych, relacyjnych i ustrukturyzowanych danych, podczas gdy ELT jest używany do skalowalnych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł danych w chmurze.
ETL jest używany głównie do małych ilości danych, podczas gdy ELT jest używany do dużych ilości danych.
ETL nie zapewnia obsługi jeziora danych, podczas gdy ELT zapewnia obsługę jeziora danych.
ETL jest łatwy do wdrożenia, podczas gdy ELT wymaga niszowych umiejętności do wdrożenia i utrzymania.

Różnica między ETL a ELT

Procesy ETL i ELT różnią się pod względem następujących parametrów:

Parametry	ETL	ELT
Proces	Dane są przekształcane na serwerze pomostowym, a następnie przesyłane do Datawarehouse DB.	Dane pozostają w bazie danych magazynu danych.
Wykorzystanie kodu	Używany do Transformacje wymagające dużej mocy obliczeniowej Mała ilość danych	Używany do dużych ilości danych
Transformacja	Transformacje są wykonywane na serwerze ETL / obszarze pomostowym.	Transformacje są wykonywane w systemie docelowym
Czas ładowania	Dane są najpierw ładowane do przemieszczania, a później ładowane do systemu docelowego. Czasochłonne.	Dane ładowane do systemu docelowego tylko raz. Szybciej.
Transformacja w czasie	Proces ETL musi poczekać na zakończenie transformacji. Wraz ze wzrostem rozmiaru danych wydłuża się czas transformacji.	W procesie ELT prędkość nigdy nie jest zależna od rozmiaru danych.
Utrzymanie czasu	Wymaga wysokiej konserwacji, ponieważ musisz wybrać dane do załadowania i przekształcenia.	Niskie koszty utrzymania, ponieważ dane są zawsze dostępne.
Złożoność implementacji	Na wczesnym etapie łatwiejsze do wdrożenia.	Aby wdrożyć proces ELT, organizacja powinna mieć głęboką wiedzę na temat narzędzi i umiejętności eksperckie.
Wsparcie dla hurtowni danych	Model ETL używany do lokalnych, relacyjnych i ustrukturyzowanych danych.	Używany w skalowalnej infrastrukturze chmurowej, która obsługuje ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane źródła danych.
Obsługa Data Lake	Nie wspiera.	Umożliwia korzystanie z usługi Data Lake z nieustrukturyzowanymi danymi.
Złożoność	Proces ETL ładuje tylko ważne dane, które zostały zidentyfikowane w czasie projektowania.	Proces ten obejmuje tworzenie danych wyjściowych wstecz i ładowanie tylko odpowiednich danych.
Koszt	Wysokie koszty dla małych i średnich firm.	Niskie koszty wejścia dzięki oprogramowaniu online jako platformom usługowym.
Lookups	W procesie ETL zarówno fakty, jak i wymiary muszą być dostępne w strefie pomostowej.	Wszystkie dane będą dostępne, ponieważ wyodrębnianie i ładowanie odbywa się w ramach jednej akcji.
Agregacje	Złożoność rośnie wraz z dodatkową ilością danych w zestawie danych.	Moc platformy docelowej może szybko przetworzyć znaczną ilość danych.
Obliczenia	Zastępuje istniejącą kolumnę lub trzeba dołączyć zestaw danych i wypchnąć na platformę docelową.	Z łatwością dodaj obliczoną kolumnę do istniejącej tabeli.
Dojrzałość	Proces jest używany od ponad dwóch dekad. Jest dobrze udokumentowany, a najlepsze praktyki są łatwo dostępne.	Stosunkowo nowa koncepcja i złożona do wdrożenia.
Sprzęt komputerowy	Większość narzędzi ma unikalne wymagania sprzętowe, które są drogie.	Koszt sprzętu Saas nie jest problemem.
Obsługa nieustrukturyzowanych danych	Przeważnie obsługuje dane relacyjne	Obsługa łatwo dostępnych danych nieustrukturyzowanych.