ETL 与 ELT:解开关键区别

首要区别在于转换活动发生的时间和位置。在 ETL（提取、转换、加载）中，数据源的原始数据在被传入仓库前就已进行转化，这可能限制了后续分析的灵活性。而 ELT（提取、加载、转换）则将转换过程推迟到数据仓库中进行，这意味着数据首先被完整加载，之后再进行处理和模型构建。这种转换时间的差异影响了数据团...

随着AI技术的飞速发展，如今市面上涌现了许多实用易操作的AI生成工具1、简介：AiPPT: 这款AI工具智能理解用户输入的主题，提供“AI智能生成”和“导入本地大纲”的选项，生成的PPT内容丰富多样，可自由编辑和添加元素，图表类型包括柱状图、条形...

“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。有些ETL工具是先将数据从源抽取(E)，装载(L)到目标数据库，再在目标数据库做转换(T)，所以有些人给这类工具一个专门的名称叫ELT...

而ELT从功能上来说没有差异，只是换了一个顺序。差别于，如果采用ELT的方案，首先把数据用一种高效的方式从数据源抽取出来，进行一些清洗和异常数据的剔除。当使用Kafka Connect做一个数据集成方案的时候，通常Kafka Connect只做一件事情：将数据从数据源抽取出来，放到一个或者多个目的地，具体的计算任务...

ETL, ELT, LTE: 数据处理与架构变迁 ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成过程，它涉及从业务系统中抽取数据，进行清洗和转换，然后将处理后的数据加载到数据仓库。其目标是整合企业内部异构、分散的数据，支持决策分析。具体来说，ETL包括三个关键步骤：数据抽取（从业务系统获取数据）、转换（...

其次，转换阶段，凌乱的数据经过清理、去重、标准化，形成结构化的格式，适应特定的分析需求，比如将交易数据和业务数据相结合。最后，数据被加载到数据仓库，可以是一次性加载（全量加载）或按计划增量加载。早期的ETL工具受限于存储和计算资源，现在的ELT过程则更倾向于在云环境中直接加载原始数据，再进行...

为什么现在企业环境中，一个ELT的方案会比ETL的方案更有优势，实际上是由企业数据应用特点决定的。首先在一个企业数据应用里面我们对数据转换的灵活性要求越来越高，传统来说如果是BI应用可能相对来说是比较容易抽象的。但是现在大量企业在开发各种各样AI应用，AI应用有一个非常大的特点，它对于特征的抽取...

可能无法提供完整的分析能力。因此，选择ELT还是ETL，需要根据实际业务需求和数据处理的复杂程度来决定。总结来说，ELT是数据仓库中的一种实用工具，它在处理大规模数据时具有高效性，但可能牺牲了对数据进行深层次转化的能力。在实施时，需要权衡其优点和不足，以适应特定的业务场景。

ELT是利用数据库的处理能力。ETL是数据仓库中的非常重要的一环，它是承前启后的必要的一步。在搭建数据仓库的过程中，ETL设计和实施的工作量一般要占总工作量的60%以上，而且业务部门会不断提出新的业务需求，任何前端业务模型的改变都会涉及到ETL设计，数据仓库日常运维效率的好坏也依赖ETL设计，因此ETL...

ETL与ELT区别在于ETL流程长且笨重，而ELT的核心思想是解耦，无需在加载过程前进行数据转换。ELT直接将原始数据加载到数仓中，数据清理、丰富和转换等操作在数仓内完成，允许原始数据无限期存储，进行多次转换。ELT优势包括突破性能瓶颈、简化程序、组件替换与降低维护成本等，尤其在业务敏捷变化方面提供灵活性和...

我们可以看到，这种传统企业使用数据的成本相对是比较高的，而且灵活性不足。但是在过去的那个场景下，已经解决了大部分企业使用数据的需求。传统BI以及敏捷BI都是在这种场景下服务客户的，区别就是项目实施的周期和难度不同。但是随着互联网公司的发展，数据的使用方式在从ETL向ELT这种方式在转变。其核心...