ETL vs ELT: Må vite forskjeller

Hva er ETL?

ETL er en forkortelse av Extract, Transform and Load. I denne prosessen trekker et ETL-verktøy ut dataene fra forskjellige RDBMS-kildesystemer, transformerer deretter dataene som å bruke beregninger, sammenkoblinger osv., Og laster deretter dataene inn i Data Warehouse-systemet.

I ETL strømmer data fra kilden til målet. I ETL-prosessen tar transformasjonsmotoren seg av eventuelle dataendringer.

Hva er ELT?

ELT er en annen metode for å se på verktøyets tilnærming til databevegelse. I stedet for å transformere dataene før de er skrevet, lar ELT målsystemet gjøre transformasjonen. Dataene ble først kopiert til målet og deretter transformert på plass.

ELT brukes vanligvis med ikke-SQL-databaser som Hadoop-klynge, dataenhet eller skyinstallasjon.

HOVEDFORSKJELL

• ETL står for Extract, Transform and Load mens ELT står for Extract, Load, Transform.
• ETL laster data først inn i staging-serveren og deretter i målsystemet, mens ELT laster data direkte inn i målsystemet.
• ETL-modellen brukes til lokale, relasjonelle og strukturerte data mens ELT brukes til skalerbare skystrukturerte og ustrukturerte datakilder.
• ETL brukes hovedsakelig for en liten datamengde, mens ELT brukes for store datamengder.
• ETL gir ikke data lake support mens ELT gir data lake support.
• ETL er lett å implementere, mens ELT krever nisjeferdigheter for å implementere og vedlikeholde.

Forskjellen mellom ETL og ELT

ETL- og ELT-prosessen er forskjellige i følgende parametere:

Parametere	ETL	ELT
Prosess	Data blir transformert på iscenesetter og deretter overført til Datawarehouse DB.	Data forblir i databladet til Datawarehouse.
Kodebruk	Brukt til Beregningskrevende transformasjoner Lite datamengde	Brukes til store datamengder
Transformasjon	Transformasjoner gjøres i ETL-server / staging-området.	Transformasjoner utføres i målsystemet
Time-Load	Data først lastet inn i iscenesettelse og senere lastet inn i målsystemet. Tidskrevende.	Data lastet inn i målsystemet bare en gang. Raskere.
Tidstransformasjon	ETL-prosessen må vente på at transformasjonen er fullført. Når datastørrelsen vokser, øker transformasjonstiden.	I ELT-prosessen er hastighet aldri avhengig av størrelsen på dataene.
Tid - Vedlikehold	Det trenger høyt vedlikehold da du må velge data som skal lastes inn og transformeres.	Lite vedlikehold, ettersom data alltid er tilgjengelig.
Implementeringskompleksitet	På et tidlig stadium, lettere å implementere.	For å implementere ELT-prosessen, bør organisering ha dyp kunnskap om verktøy og ekspertferdigheter.
Støtte for datalager	ETL-modell brukt til lokale, relasjonelle og strukturerte data.	Brukes i skalerbar skyinfrastruktur som støtter strukturerte, ustrukturerte datakilder.
Data Lake Support	Støtter ikke.	Tillater bruk av Data lake med ustrukturerte data.
Kompleksitet	ETL-prosessen laster bare viktige data, som identifisert ved designtid.	Denne prosessen innebærer utvikling fra bakover-utgang og innlasting av bare relevante data.
Koste	Høye kostnader for små og mellomstore bedrifter.	Lave inngangskostnader ved bruk av online programvare som serviceplattformer.
Oppslag	I ETL-prosessen må både fakta og dimensjoner være tilgjengelige i iscenesettelsesområdet.	All data vil være tilgjengelig fordi ekstrakt og belastning skjer i en enkelt handling.
Aggregasjoner	Kompleksiteten øker med den ekstra datamengden i datasettet.	Kraften til målplattformen kan behandle betydelig datamengde raskt.
Beregninger	Overskriver eksisterende kolonne eller trenger å legge til datasettet og skyve til målplattformen.	Det er enkelt å legge til den beregnede kolonnen i den eksisterende tabellen.
Modenhet	Prosessen er brukt i over to tiår. Det er godt dokumentert og best practices lett tilgjengelig.	Relativt nytt konsept og komplekst å implementere.
Maskinvare	De fleste verktøy har unike maskinvarekrav som er dyre.	Å være Saas maskinvarekostnad er ikke et problem.
Støtte for ustrukturerte data	Støtter hovedsakelig relasjonsdata	Støtte for ustrukturerte data som er lett tilgjengelige.