在当今的商业决策和创新中，数据的整合和处理扮演着至关重要的角色。为了促进这一过程，出现了两种突出的方法论：提取、转换、加载（ETL）和提取、加载、转换（ELT）。本文将探讨ELT与ETL的特点、优势和适用场景。
ETL是一种传统的数据集成流程，包含三个连续的步骤：提取、转换和加载。在提取阶段，数据从不同的系统和数据库中获取。这些原始数据随后会经历转换阶段，在此过程中数据被清洗、格式化和聚合以匹配目标模式。最后，转换后的数据被加载到集中的数据仓库中，用于分析和报告。ETL适用于需要将不同来源的数据整合到一个中央存储库的场景。它通过转换和清洗提高数据质量，确保准确的报告和分析。ETL还支持历史数据存储，以进行趋势分析和满足法规合规要求。
ELT是一种更现代的数据集成方法，其中加载原始数据的步骤发生在转换之前。使用ELT时，数据首先被加载到目标存储系统，例如数据湖或基于云的存储中，然后根据需要进行转换以进行分析。ELT非常适合需要快速数据洞察的场景，例如实时监控、异常检测和预测分析。它利用基于云的存储和处理的可扩展性，确保企业能够处理大量数据的同时保持响应性。
ETL流程是一种传统的数据集成方法，用于将数据从多个源移动到集中的数据仓库进行分析和报告。它涉及三个不同的阶段：提取、转换和加载。
// 提取阶段
// 数据从不同的系统、数据库、API和平面文件中获取
// 这些源可以是结构化的或非结构化的
// 数据从源系统提取并复制到暂存区
// 转换阶段
// 提取的数据在此阶段进行清洗、验证、丰富、聚合和格式化
// 目的是确保数据准确、一致且适合分析
// 数据被转换为通用格式和结构
// 加载阶段
// 转换后的数据被加载到集中的数据仓库中
// 在这里数据被组织、索引和存储以用于报告和分析
// 加载可以是增量的（仅新数据或已更改的数据）或完整的（整个数据集）
ELT是一种更现代的数据集成方法，其中加载原始数据到目标存储系统发生在转换之前。这种方法通常与数据湖、基于云的存储和分布式系统一起使用。
// 提取阶段
// 与ETL类似，数据从各种源中提取
// 然而，在ELT中，原始数据直接被加载到目标存储系统中，例如数据湖或基于云的存储库
// 加载阶段
// 提取后，数据被加载到目标存储中，而无需重大转换
// 加载可以实时完成，允许数据的持续摄取
// 转换阶段
// 转换在加载后进行
// 数据在目标存储环境中使用分布式处理和为大数据分析设计的工具进行转换
// 转换可以包括清洗、过滤、丰富和聚合
ELT的优点包括灵活的数据格式、快速加载速度、高数据可用性和效率。缺点包括环境的灵活性、合规性和新方法的接受度。ETL的优点包括快速分析、合规性和环境灵活性。缺点包括刚性的工作流程、速度和数据量处理能力。
ELT和ETL在处理顺序、灵活性、源数据、存储类型、数据大小、可扩展性、存储需求、硬件需求、转换复杂性、所需技能和适用性等方面存在差异。
在选择ETL和ELT之间时，数据量、处理速度、基础设施和业务目标等因素起着关键作用。组织应将他们的选择与数据集成需求和技术能力相一致。混合解决方案结合了ETL和ELT的元素，提供了灵活性和优化。随着数据集成领域的不断发展，出现了无服务器计算和AI驱动的数据准备等新兴趋势。随着技术的进步，ETL和ELT方法可能会适应数字时代的需求。
在数据集成领域，选择ETL与ELT涉及理解每种方法的细微差别。ETL的结构化转换适合某些场景，而ELT的实时处理在其他场景中表现出色。关键是要将选择与组织的目标和技术格局相一致，确保最佳的数据集成和洞察，以做出明智的决策。