Що таке ETL?

ETL розшифровується як Extract, Transform і Load. Це інструмент програмування, що складається з декількох функцій, які витягують дані із заданих джерельних реляційних баз даних, а потім перетворюють отримані дані в потрібну форму, застосовуючи різні методи. Потім він завантажує або записує отримані дані в цільову базу даних.

Визначення ETL

Це процес зберігання даних, який використовується для вилучення даних із бази даних або вихідних систем та після трансформації розміщення даних у сховище даних. Це комбінація трьох функцій бази даних, тобто вилучення, перетворення та завантаження.

  • Витяг: це процес зчитування даних з однієї або декількох баз даних, де джерело може бути однорідним або неоднорідним. Усі дані, отримані з різних джерел, перетворюються в один і той же формат сховища даних і передаються для здійснення перетворення.
  • Перетворення: Це процес перетворення витягнутих даних у форму, необхідну як вихід, або у форму, придатну для розміщення в іншій базі даних.
  • Завантаження: це процес запису потрібного виводу в цільову базу даних.

Розуміння ETL

На ринку існує багато інструментів ETL. Але важко вибрати відповідний для вашого проекту. Деякі інструменти ETL описані нижче:

1. Hevo: Це ефективна платформа інтеграції хмарних даних, яка в режимі реального часу приносить дані з різних джерел, таких як Хмарне сховище, SaaS, Бази даних. Він може обробляти великі дані та підтримувати як ETL, так і ELT.

2. QuerySurge: це тестове рішення, яке використовується для автоматизації тестування великих даних і сховищ даних. Це покращує якість даних та прискорює цикли передачі даних. Він підтримує тестування на різних платформах, таких як Amazon, Cloudera, IBM та багато інших.

3. Oracle: Склад даних Oracle - це сукупність даних, і ця база даних використовується для зберігання та отримання даних або інформації. Це допомагає багатьом користувачам ефективно отримувати доступ до одних і тих же даних. Він підтримує віртуалізацію та дозволяє також підключатися до віддалених баз даних.

4. Панорама: це сховище даних, яке автоматизує збір даних, перетворення даних та зберігання даних. Він може підключатися до будь-якого інструменту, як Looker, Chartio тощо.

5. MarkLogic: Це рішення для зберігання даних, яке використовує масив функцій, щоб зробити інтеграцію даних простішою та швидшою. Він визначає складні правила безпеки елементів у документах. Це допомагає імпортувати та експортувати інформацію про конфігурацію. Це також дозволяє реплікацію даних для відновлення після аварій.

6. Amazon RedShift: Це інструмент для зберігання даних. Це економічно вигідно, легко і просто у використанні. Немає витрат на встановлення і підвищує надійність кластера сховищ даних. Його центри обробки даних оснащені клімат-контролем.

7. Корпорація Teradata: Це єдиний інструмент зберігання даних для масової паралельної обробки. Він може легко та ефективно керувати великим обсягом даних. Він також простий і економічно вигідний, як Amazon Redshift. Він повністю працює на паралельній архітектурі.

Робота з ETL

Коли дані збільшуються, час на їх обробку також збільшується. Іноді ваша система застрягає лише на одному процесі, і тоді ви думаєте покращити продуктивність ETL. Ось кілька порад для підвищення продуктивності ETL:

1. Правильні вузькі місця: Перевірте кількість ресурсів, використовуваних найважчим процесом, а потім терпляче перепишіть код, де б це було вузьке місце, для підвищення ефективності.

2. Розділіть великі таблиці: Ви повинні розділити свої великі таблиці на фізично менші таблиці. Це покращить час доступу, оскільки дерево індексів у цьому випадку буде неглибоким, і швидкі операції з метаданими можуть бути використані для записів даних.

3. Тільки відповідні дані: Дані потрібно збирати масово, але всі зібрані дані не повинні бути корисними. Тому відповідні дані повинні бути відокремлені від невідповідних або сторонніх даних, щоб збільшити час обробки та підвищити продуктивність ETL.

4. Паралельна обробка: Ви повинні запускати паралельний процес замість послідовного, коли це можливо, щоб оптимізувати обробку та підвищити ефективність.

5. Поступово завантажуйте дані: Спробуйте завантажувати дані поступово, тобто завантажуйте лише зміни, а не повну базу даних. Це може здатися важким, але не неможливим. Це безумовно підвищує ефективність.

6. Кешування даних: доступ до даних кешу є швидшим та ефективнішим, ніж доступ до даних з жорстких дисків, тому дані повинні кешуватися. Кеш-пам’ять має менші розміри, тому в ній буде зберігатися лише невелика кількість даних.

7. Використовуйте задану логіку: Перетворіть цикл курсора на основі рядків на основі встановлених SQL висловлювань у вашому коді ETL. Це збільшить швидкість обробки та підвищить ефективність.

Переваги ETL

  • Простий у використанні
  • На основі GUI (графічного інтерфейсу користувача) та пропонують візуальний потік
  • Краще для складних правил і перетворень.
  • Вбудована функція обробки помилок
  • Розширені функції очищення
  • Економія витрат
  • Приносить більший дохід
  • Підвищує продуктивність.
  • Одночасно завантажуйте різні цілі.
  • Здійснює перетворення даних відповідно до потреби.

Необхідні навички ETL

  • SQL
  • Можливість вирішення проблем
  • Мова сценаріїв, наприклад, Python.
  • Творчість
  • Навички організації
  • Знати, як параметризувати завдання
  • Основні знання інструментів та програмного забезпечення ETL.

Для чого нам потрібен ETL?

  • Допомагає приймати рішення, аналізуючи дані.
  • Він може вирішувати складні проблеми, які не можуть бути вирішені традиційними базами даних.
  • Він забезпечує загальне сховище даних.
  • Завантажує дані з різних джерел у цільову базу даних.
  • Склад даних автоматично оновлюється відповідно до змін у джерелі даних.
  • Перевірте перетворення даних, розрахунки та правила агрегації.
  • Порівняє дані вихідних та цільових систем.
  • Підвищує продуктивність.

Область застосування ETL

ETL має світле майбутнє, оскільки дані розширюються експоненціально, а отже, і можливості для роботи фахівців ETL також регулярно збільшуються. Людина може мати велику кар’єру як розробник ETL. Провідні компанії MNC, такі як Volkswagen, IBM, Deloitte та багато інших, працюють над проектами ETL і тому вимагають великих професіоналів ETL.

Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?

Середня зарплата розробника ETL становить близько 127 135 доларів США на рік у Сполучених Штатах. Наразі зарплата розробника ETL коливається від 97 000 до 134 500 доларів.

Висновок

Якщо ви хочете працювати з даними, то ви можете обрати розробника ETL або інші профілі, пов'язані з ETL, як вашу професію. Його попит зростає за рахунок збільшення даних.

Тож люди, які цікавляться базами даних та методами зберігання даних, повинні вивчати ETL.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом щодо Що таке ETL ?. Тут ми обговорили основні поняття, потреби, сферу застосування, необхідні навички та переваги ETL. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

  1. Що таке прогнозна аналітика?
  2. Переваги штучного інтелекту
  3. Як працює JavaScript
  4. Інструменти візуалізації даних

Категорія:

Розробка програмного забезпечення