Різниця між ETL і ELT
У цій темі ми дізнаємось про ETL проти ELT, але давайте спочатку обговоримо, який процес E, T, L означає,
- Витяг: вихідні дані витягуються з пулу даних на етапі вилучення, пул може бути неструктурованим. Далі йде процес переміщення даних у сховище поступових даних.
- Трансформація: Це процедура перенесення або підвищення даних таким чином, щоб вони виявилися придатними для цільового джерела.
- Завантаження: Це маршрут важких даних до сховища даних, щоб над цим можна було застосувати необхідні інструменти бізнес-аналітики.
ETL: Процес ETL включає вилучення даних з класифікованих джерел даних, а потім їх перетворення та прив'язку даних відповідним чином, нарешті, дані завантажуються в системи зберігання даних. Ця методика є розумною, доки багато різноманітних баз даних не будуть залучені до ландшафту сховищ даних. тут переміщення даних з одного місця в інше в будь-якому випадку має відбуватися, тому ETL є найкращою практикою в цих ситуаціях для перетворень, оскільки передача даних так чи інакше відбувається, наприклад, тут
ELT: Це трохи інший процес. Тут використовується одна і та ж техніка вилучення, наступні дані завантажуються безпосередньо в цільові системи. На попередньому кінці об'єктивні системи відповідають за застосування перетворень у завантажених даних. Основним недоліком тут є те, що зазвичай потрібен більший час для отримання даних на сховищі даних, а отже, за допомогою таблиць постановки в процес додається додатковий крок, що обумовлює необхідність отримати більше місця на диску.
ELT грає свою роль у наступних випадках,
- Коли головним пріоритетом є швидкість прийому. Оскільки завантаження поза сайтом тут не відбувається, це вважається дуже швидким процесом, тому необхідна інформація передається тут дуже швидше, ніж ETL. ELT також має перевагу зменшення розподілу, що відбувається у джерела, зважаючи на те, що не проводиться перетворення
- Перевага даних про відключення, зацікавлених у бізнес-аналітиці, полягає у спроможності зіткнутися з невидимими зразками для діючої інформації. За дотриманням кожного фрагменту історичних даних про тендери організації можуть копати за строками, сезонними тенденціями, моделями продажів чи будь-якими перспективними показниками, які виявляються важливими для організації. Оскільки не відбувається перетворення даних перед завантаженням, існує доступ до всіх доступних необроблених даних.
- Коли є необхідність в масштабованості. Коли двигуни для обробки даних верхнього класу починають грати, тоді ELT є кращим варіантом використання, ELT здатний отримати поліпшення потужності розподілу жителів для підвищення масштабованості.
ELT має перевагу зменшення розподілу, що відбувається у джерела, зважаючи на те, що не проводиться перетворення, це дуже важливо враховувати, якщо джерело є системою PROD. Основним недоліком тут є те, що зазвичай потрібен більший час для отримання даних на сховищі даних, а отже, за допомогою таблиць постановки в процес додається додатковий крок, що обумовлює необхідність отримати більше місця на диску.
Порівняння «голова до голови» між ETL та ELT (Інфографіка)
Нижче наведено основні 7 відмінностей між ETL та ELT 
Основні відмінності між ETL та ELT
Нижче наведено основні ключові відмінності між ETL та ELT:
- ETL - це більш стара концепція, і вона існувала на ринку вже більше двох десятиліть.
- У випадку з ETL, велика кількість інструментів має лише один у своєму роді вимоги до апаратних засобів, які є високими. Що стосується ELT, оскільки це підпадає під обладнання Saas, вартість обладнання не викликає особливих проблем.
- Щоб здійснити пошук, ETL працює рядок за рядком, щоб відобразити значення факту та його розмірний ключовий елемент з іншої таблиці. У ELT ми можемо безпосередньо відображати факти-значення з елементами розмірного ключа.
- У реляційних даних ETL тут надається пріоритет, тоді як ELT легко підтримує неструктуровані дані.
Таблиця порівняння ETL проти ELT
Давайте обговоримо топ-7 різницю між ETL та ELT
| Основи порівняння між ETL та ELT | ETL | ELT |
| Використання | Складні складні перетворення передбачають ETL | ELT вступає в гру, коли залучаються величезні обсяги даних |
| Трансформація | Трансформації проводяться в області постановки | Всі перетворення в цільових системах |
| Час | Оскільки цей процес передбачає завантаження даних спочатку в ETL-системи, а потім у відповідну цільову систему, це витягується за порівняно більший час. | Тут дані завантажуються безпосередньо в цільові системи спочатку і всі перетворення здійснюються в цільових системах. |
| Залучення данихlake | Немає підтримки даних озера | Тут можна обробити неструктуровані дані за допомогою озер даних. |
| Технічне обслуговування | Технічне обслуговування тут високо, оскільки цей процес включає два різні етапи | Обслуговування порівняно низьке |
| Вартість | Вищий за фактором витрат | Порівняно нижча вартість |
| Розрахунки | Або нам потрібно переосмислити наявний стовпчик, або є необхідність висувати дані на цільову платформу | Обчислений стовпчик можна легко додати |
Висновок
Кожна компанія, яка дотримується сховища даних, використовує ETL (Extract, Transform, Load) або ELT (Extract, Load, Transform) для перенесення даних у сховище даних, що з’являється з різних джерел. На основі галузевих та технічних потреб одна з перерахованих вище процедур широко розгорнута.
Рекомендовані статті
Це посібник щодо ETL vs ELT. Тут ми обговорили ключові відмінності ETL проти ELT за допомогою інфографіки та таблиці порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Що таке ETL?
- Data Lake проти сховища даних
- Інструменти для тестування ETL
- Великі дані проти сховища даних