如今，组织正在从不同来源收集大量数据。他们的数据团队需要有效地利用这些数据的力量。

ETL（提取、转换、加载）和 ELT（提取、加载、转换）管道在将各种来源的数据集成到集中式数据存储库中都发挥着关键作用。

但这些数据集成技术有何不同，哪一种最适合您的需求？在本综合指南中，我们将仔细研究 ETL 和 ELT 管道。

了解 ETL 和 ELT 的工作流程以及数据量、可扩展性和安全性等因素将帮助您选择最适合您的特定要求的数据集成方法。

让我们首先了解 ETL 过程。

ETL 代表提取、转换、加载。它是一个数据集成过程，用于从多个来源提取数据，将其转换为一致的格式，然后将其加载到数据仓库中以进行分析和报告。

以下是 ETL 中步骤的细分：

数据是从各种来源提取的，例如数据库、API、平面文件或 Web 服务。此阶段涉及连接到源系统并提取所需的数据。

在此阶段，提取的数据被转换为适合分析的标准化格式。转换包括数据清理以删除重复或不正确的记录、通过组合来自多个源的数据来丰富数据、数据聚合以及应用业务规则来创建派生指标。

转换后的数据被加载到目标数据仓库中，该数据仓库可以是关系数据库或 Google BigQuery 等大数据平台。应优化加载过程以确保数据完整性和性能。

ETL 通常用于系统之间的数据迁移、商业智能的数据仓库、报告和分析。

以下是 ETL 管道的一些优点：

数据质量：ETL管道确保数据在存储之前得到清理和标准化，从而提高数据质量。

性能：通过在加载之前转换数据，数据仓库针对查询和报告进行了优化。

安全性：敏感数据在转换过程中可以被屏蔽或加密。

以下是 ETL 管道的一些限制：

ETL 管道通常设计用于批处理，这可能不适合实时数据需求。

构建和维护 ETL 管道可能很复杂，尤其是在处理大量数据源和转换时。

接下来，让我们回顾一下 ELT。

ELT 代表提取、加载、转换。与 ETL 不同，ELT 首先将原始数据加载到数据仓库中，然后对数据仓库本身内的数据执行转换。

随着基于云的数据仓库的出现，ELT 越来越受欢迎，它可以有效地处理大量数据。

以下是 ETL 中步骤的概述：

与 ETL 类似，数据是使用连接器或摄取工具从各种来源提取的。提取的数据以其原始形式加载到数据仓库中。

在加载阶段，原始数据被引入数据仓库，通常使用大规模并行处理（MPP）技术，可以有效地处理大规模数据引入。

一旦数据进入数据仓库，就可以使用 SQL 查询或专门的数据处理工具进行转换。这些转换可以按需在原始数据上执行，从而使分析更加灵活。

ELT 管道的一些优点包括：

实时分析：通过在转换之前加载数据，ELT 可以对原始数据进行近乎实时的分析。

成本效益：通过利用基于云的数据仓库，组织可以无需单独的 ETL 服务器，从而降低基础设施成本。

使用 ELT 管道的一些限制：

对数据仓库中的原始数据执行转换需要专业技能和平台处理能力的知识。

数据冗余：在某些情况下，原始数据和转换后的数据可能共存，导致存储需求增加。

在为您的组织选择最合适的数据集成方法时，必须考虑几个功能。因此，让我们探讨一下可以指导您的决策过程的关键因素：

ETL 管道非常适合具有中等数据量和复杂转换需求的应用程序。数据提取和转换阶段在将数据加载到仓库之前执行，确保只存储精炼和处理过的数据。

另一方面，ELT 对于大型数据集非常有用，尤其是在处理原始或非结构化数据时。首先进行数据加载，ELT 为数据仓库中的数据探索和分析提供了更大的灵活性。

因此，如果您的组织处理大量原始或半结构化数据并需要实时或近实时的见解，ELT 可能是更好的选择。但对于数据在分析之前需要进行大量清理和转换的应用程序，ETL 可能更合适。

ETL 管道通常需要额外的基础设施，包括暂存区和专用 ETL 服务器。这确保了在加载到数据仓库之前进行高效的数据转换。

ELT 利用基于云的数据仓库的可扩展性和分布式计算功能，无需单独的 ETL 基础设施。

ETL 管道可以针对性能进行优化，因为数据转换发生在加载之前。这种预处理允许数据清理、聚合和索引，从而加快数据仓库中的查询响应时间。

ELT 利用基于云的数据仓库的并行处理功能，使它们能够轻松处理大量数据。因此，如果您需要海量数据集的可扩展性和实时分析，ELT 可能是一个不错的选择。

ETL 管道在加载到数据仓库之前需要进行数据转换。这提供了在数据存储之前实施数据脱敏或加密等安全措施的机会。

ELT 可能需要在数据仓库内采取额外的安全措施，以在分析期间保护敏感的原始数据，因为加载后会发生转换。