Razlika med ETL in ELT
V tej temi bomo spoznali ETL v primerjavi z ELT, vendar najprej razpravljamo o tem, kaj pomeni postopek E, T, L,
- Ekstrakcija: Izvorni podatki se v fazi ekstrakcije potegnejo iz podatkovnega bazena. Skupina je morda nestrukturirana. naslednji je postopek potiskanja podatkov v postopno shranjevanje podatkov.
- Preoblikovanje: To je postopek prenašanja ali povečanja podatkov, tako da se zdi, da so primerni za ciljni vir.
- Nalaganje: To je pot ostrih podatkov v podatkovno skladišče, tako da se poleg tega lahko uporabijo potrebna orodja poslovne inteligence.
ETL: Postopek ETL vključuje pridobivanje podatkov iz tajnih podatkovnih virov in nato na ustrezen način pretvorbo in privezovanje podatkov, nazadnje pa se podatki naložijo v sisteme za shranjevanje podatkov. Ta tehnika je smiselna, dokler se v pokrajino skladišč podatkov ne vključijo številne različne baze podatkov. tu se mora vseeno zgoditi premik podatkov iz enega kraja v drugega, zato je ETL v teh situacijah najboljša praksa za izvajanje preobrazb, saj se prenos podatkov tako ali tako zgodi, da se tukaj
ELT: Gre za nekoliko drugačen postopek, tu se uporablja enaka tehnika ekstrakcije, naslednji podatki se neposredno naložijo v ciljne sisteme. Na predhodnem koncu so ciljni sistemi odgovorni za uporabo pretvorb pri naloženih podatkih. Glavna pomanjkljivost pri tem je, da je običajno potrebnih več časa, da se podatki pridobijo v podatkovnem skladišču, zato je v tabelah za uprizoritev dodaten dodaten korak, zaradi česar je treba imeti več prostora na disku.
ELT ima svojo vlogo v naslednjih primerih,
- Kadar je glavna prednostna hitrost zaužitja. Ker se nalaganje zunaj kraja ne dogaja, to velja za zelo hiter postopek, zato se potrebne informacije posredujejo zelo hitreje kot ETL. ELT ima tudi prednost zmanjšanja razpršitve, ki se dogaja pri izviru, glede na to, da se ne izvaja nobena preobrazba
- Prednost podatkov o izklopu, ki jih zanima poslovna inteligenca, je v zmožnosti soočanja z nevidnimi vzorci v koristne informacije. Z upoštevanjem vsakega kosa zgodovinskih podatkov o razpisih lahko organizacije kopajo po časovnih rokih, sezonskih trendih, vzorcih prodaje ali kakršnih koli obetavnih metrih, ki se izkažejo za pomembne za organizacijo. Ker se podatki pred nalaganjem ne spremenijo, obstaja dostop do vseh neobdelanih podatkov.
- Kadar obstaja potreba po razširljivosti. Ko se začnejo uporabljati vrhunski motorji za obdelavo podatkov, je ELT najboljša možnost, da lahko ELT izboljša izboljšanje moči razdeljevanja prebivalcev za večjo razširljivost.
Prednost ELT je, da zmanjša porabo, ki se zgodi pri viru, ker se ne izvaja nobena preobrazba, kar je zelo pomembno, če upoštevamo, če je vir sistem PROD. Glavna pomanjkljivost pri tem je, da je običajno potrebnih več časa, da se podatki pridobijo v podatkovnem skladišču, zato je v tabelah za uprizoritev dodaten dodaten korak, zaradi česar je treba imeti več prostora na disku.
Primerjava med ETL in ELT (Infographics)
Spodaj je zgornjih 7 razlik med ETL in ELT 
Ključne razlike med ETL in ELT
Spodaj so navedene glavne ključne razlike med ETL in ELT:
- ETL je starejši koncept in je na trgu že več kot dve desetletji, ELT razmeroma nov koncept in sorazmerno zapleten za implementacijo.
- V primeru ETL ima veliko število orodij samo eno takšnih zahtev glede strojne opreme. V primeru ELT Ker to spada pod stroške strojne opreme Saas, to ne skrbi.
- Za izvedbo iskanja ETL deluje vzorec za vrstico, da preslika vrednost dejstva in njegov element dimenzijskega ključa iz druge tabele. V ELT lahko neposredno preslikamo vrednost dejstev z dimenzijskimi ključnimi elementi.
- Pri ETL Relacijski podatki so tukaj prednostni, medtem ko ELT takoj podpira nestrukturirane podatke.
Primerjalna tabela med ETL in ELT
Pogovorimo se o zgornjih 7 razlikeh med ETL in ELT
| Osnove primerjave med ETL in ELT | ETL | ELT |
| Uporaba | Predpostavljene kompleksne transformacije vključujejo ETL | ELT se začne uporabljati, ko gre za ogromne količine podatkov |
| Transformacija | Transformacije se izvajajo na območju uprizoritve | Vse transformacije v ciljnih sistemih |
| Čas | Ker ta postopek vključuje nalaganje podatkov najprej v sisteme ETL in nato v ustrezni ciljni sistem, se to vleče v razmeroma večji čas. | Tukaj se podatki najprej naložijo v ciljne sisteme in vse transformacije se izvedejo v ciljnih sistemih. |
| Vpletenost Datalake | Ni podpore za podatkovno jezero | Tu lahko obdelamo nestrukturirane podatke s podatkovnimi jezeri. |
| Vzdrževanje | Vzdrževanje je tukaj veliko, saj ta postopek vključuje dva različna koraka | Vzdrževanje je razmeroma malo |
| Cena | Višji faktor stroškov | Sorazmerno nižji stroški |
| Izračuni | Bodisi moramo preglasiti obstoječi stolpec ali pa je treba pritisniti podatke na ciljno platformo | Izračunani stolpec je mogoče enostavno dodati |
Zaključek
Vsako podjetje, ki izpolnjuje podatkovno skladišče, bo uporabljalo ETL (Extract, Transform, Load) ali ELT (Extract, Load, Transform) za potiskanje podatkov v podatkovno skladišče, ki izhaja iz različnih virov. Na podlagi industrije in tehničnih želja je eden izmed zgornjih postopkov široko uporabljen.
Priporočeni članki
To je vodnik za ETL proti ELT. Tu smo razložili ključne razlike med ETL in ELT z infografiko in primerjalno tabelo. Za več informacij si lahko ogledate tudi naslednje članke -
- Kaj je ETL?
- Data Lake vs Data Warehouse
- Orodja za testiranje ETL
- Big Data vs Data Warehouse