Apa itu ETL?
ETL adalah singkatan Ekstrak, Transformasi dan Beban. Dalam proses ini, alat ETL mengekstrak data dari sistem sumber RDBMS yang berbeza kemudian mengubah data seperti mengira pengiraan, gabungan, dll. Dan kemudian memuatkan data ke dalam sistem Data Warehouse.
Dalam ETL data mengalir dari sumber ke sasaran. Dalam proses ETL mesin transformasi mengurus setiap perubahan data.
Apa itu ELT?
ELT adalah kaedah yang berbeza untuk melihat pendekatan alat untuk pergerakan data. Daripada mengubah data sebelum ditulis, ELT membiarkan sistem sasaran melakukan transformasi. Data mula-mula disalin ke sasaran dan kemudian berubah di tempatnya.
ELT biasanya digunakan dengan pangkalan data tanpa Sql seperti kluster Hadoop, perkakas data atau pemasangan awan.
PERBEZAAN UTAMA
- ETL bermaksud Extract, Transform dan Load sementara ELT bermaksud Extract, Load, Transform.
- ETL memuat data terlebih dahulu ke pelayan pementasan dan kemudian ke sistem sasaran sedangkan ELT memuat data secara langsung ke sistem sasaran.
- Model ETL digunakan untuk data lokal, relasional dan berstruktur sementara ELT digunakan untuk sumber data berstruktur dan tidak berstruktur awan berskala.
- ETL terutama digunakan untuk sejumlah kecil data sedangkan ELT digunakan untuk sejumlah besar data.
- ETL tidak menyediakan sokongan tasik data sementara ELT memberikan sokongan tasik data.
- ETL mudah dilaksanakan sedangkan ELT memerlukan kemahiran khusus untuk dilaksanakan dan dikekalkan.
Perbezaan antara ETL berbanding ELT
Proses ETL dan ELT berbeza dalam parameter berikut:
| Parameter | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Proses | Data diubah pada pelayan pementasan dan kemudian dipindahkan ke Datawarehouse DB. | Data kekal di DB Datawarehouse. |
| Penggunaan Kod | Digunakan untuk
| Digunakan untuk jumlah data yang tinggi |
| Transformasi | Transformasi dilakukan di kawasan pelayan / pementasan ETL. | Transformasi dilakukan dalam sistem sasaran |
| Beban Masa | Data dimuat terlebih dahulu ke dalam pementasan dan kemudian dimuat ke dalam sistem sasaran. Masa yang intensif. | Data dimuat ke dalam sistem sasaran hanya sekali. Lebih pantas. |
| Transformasi Masa | Proses ETL perlu menunggu transformasi selesai. Apabila saiz data bertambah, masa transformasi meningkat. | Dalam proses ELT, kelajuan tidak pernah bergantung pada ukuran data. |
| Masa- Penyelenggaraan | Ia memerlukan penyelenggaraan yang tinggi kerana anda perlu memilih data untuk dimuat dan diubah. | Penyelenggaraan rendah kerana data sentiasa ada. |
| Kerumitan Pelaksanaan | Pada peringkat awal, lebih mudah dilaksanakan. | Untuk melaksanakan proses ELT organisasi harus mempunyai pengetahuan mendalam tentang alat dan kemahiran pakar. |
| Sokongan untuk gudang Data | Model ETL digunakan untuk data di tempat, hubungan dan struktur. | Digunakan dalam infrastruktur awan berskala yang menyokong sumber data berstruktur dan tidak berstruktur. |
| Sokongan Data Lake | Tidak menyokong. | Membolehkan penggunaan tasik Data dengan data tidak berstruktur. |
| Kerumitan | Proses ETL memuat hanya data penting, seperti yang dikenal pasti pada masa reka bentuk. | Proses ini melibatkan pengembangan dari output-mundur dan memuat hanya data yang relevan. |
| Kos | Kos tinggi untuk perniagaan kecil dan sederhana. | Kos kemasukan rendah menggunakan Perisian dalam talian sebagai Platform Perkhidmatan. |
| Pencarian | Dalam proses ETL, kedua-dua fakta dan dimensi perlu ada di kawasan pementasan. | Semua data akan tersedia kerana Ekstrak dan pemuatan berlaku dalam satu tindakan tunggal. |
| Gabungan | Kerumitan meningkat dengan tambahan jumlah data dalam set data. | Kekuatan platform sasaran dapat memproses sejumlah besar data dengan cepat. |
| Pengiraan | Menimpa lajur yang ada atau Perlu menambahkan set data dan mendorong ke platform sasaran. | Tambahkan lajur yang dikira dengan mudah ke jadual yang ada. |
| Kematangan | Proses ini digunakan selama lebih dari dua dekad. Ia didokumentasikan dengan baik dan amalan terbaik mudah didapati. | Konsep yang baru dan kompleks untuk dilaksanakan. |
| Perkakasan | Sebilangan besar alat mempunyai keperluan perkakasan yang unik dan mahal. | Menjadi kos perkakasan Saas tidak menjadi masalah. |
| Sokongan untuk Data Tidak Berstruktur | Sebilangan besar menyokong data hubungan | Sokongan untuk data tidak berstruktur tersedia. |