ETL 與 ELT：哪種數據管道適合您的業務？

ETL 和 ELT 是將數據從一個地方移動到另一個地方並在此過程中對其進行轉換的方法。 但是哪一個適合您的業務？

這篇文章比較了 ETL 和 ELT 在速度、數據保留、可擴展性、非結構化數據管理、合規性、維護和成本方面的差異。 到最後，您應該知道何時在數據管道中使用每種方法以及為什麼。

要點：

• 由於其準確性、效率和靈活性，ETL 幾十年來一直是標準數據管道。
• ELT 是 ETL 過程的一種變體，它首先將數據加載到目標數據庫中，然後再對其進行轉換。
• 在許多情況下，ELT 比 ETL 更直接、更快速，因為它不需要在獨立服務器上進行數據轉換——而是在目標內轉換數據。
• ELT 管道的一些主要優勢包括實時分析、易於維護、可擴展性、非結構化數據支持和較低的總體成本。

什麼是提取、轉換、加載 (ETL)？

在商業世界中，數據很像水。 它需要從發現的地方提取出來，運送到需要的地方，然後儲存起來以備後用。 此過程稱為ETL：提取、轉換和加載。

就像管道一樣，ETL 將數據從一個地方移動到另一個地方，沿途對其進行清理，並將其存儲在一個中央位置。 提取階段對應於在河流或井中尋找水。 轉換階段是水被淨化並通過管道輸送的階段。 負載階段是水儲存在水庫中的時候。

ETL 管道的主要優勢

幾十年來 ETL 一直是標準數據管道的原因有很多。 在高層次上，ETL 確保公司對從不同來源獲取的數據有一個單一的真實點。 由於數據在加載到最終目的地進行分析之前會進行轉換，因此 ETL 可確保數據的高質量和準確性。

實際上，ETL 通過自動化和轉換提高了數據的準確性、效率和靈活性。 ETL 對於數據治理也至關重要。 設計良好的管道會保留記錄的歷史記錄，這有助於遵守內部政策和外部法規。 例如，Improvado 的 ETL 工具符合 HIPAA 和 SOC-2 標準，因此它可以處理敏感數據。

因此，ETL 管道為全渠道客戶體驗、商業智能和數據驅動的決策制定打開了大門。

什麼是提取、加載、轉換 (ELT)？

提取、加載、轉換 (ELT)是 ETL 過程的一種變體，它首先將數據加載到指定的存儲中，然後再進行轉換。

回到水的比喻：ELT 就像你打開家裡的水龍頭取水一樣。 水已經在房子裡了，所以你只要打開水龍頭，水就會流出來。 ELT對於數據來說是一樣的。 數據已經到達目的地，所以你只需打開水龍頭，它就會變身。

隨著面向列的數據庫（如 ClickHouse 和 jQuery）的引入，ELT 獲得了發展勢頭。 以前，公司必須預先花費時間和資源來構建提取-轉換邏輯以節省數據庫資源。 新一代數據庫可以更快地處理數據和完成計算，而且它們通常成本更低。 因此，無需在加載原始數據時對其進行轉換。

這種對傳統 ETL 過程的逆轉可以簡化數據管道管理並節省時間，因為您可以在加載的同時進行轉換。 它提供了一種更簡單、更快速的數據轉換方法，因為它不需要將數據轉換作為一個單獨的實例。 相反，數據在目的地內進行轉換，目的地通常是數據倉庫。

ELT 管道的主要優勢

ELT 由於其簡單性和靈活性而廣受歡迎。 數據團隊可以聚合來自各種來源的原始數據，隨時訪問它以進行進一步分析，並在真正需要時提出轉換邏輯。

ELT 是實時數據分析的絕佳選擇，因為它可以比 ETL 更快地加載和轉換數據。 如果您的公司運營複雜或不斷變化的轉型流程，ELT 也是更好的選擇。

此外，ELT 比 ETL 更易於維護，因為無需管理單獨的轉換軟件。 而且它仍然提供許多與 ETL 相同的優勢，例如數據準確性和效率。

ETL 和 ELT 過程比較

在了解了 ETL 和 ELT 的優點之後，讓我們並排比較這兩個過程。

速度

由於轉換步驟的時間安排，ELT 比 ETL 更快。

假設您要加載一個 1 TB 大小的數據集。 使用 ETL，整個數據集需要在轉換開始之前加載到轉換服務器上。 但是使用 ELT，可以並行加載和轉換數據，從而顯著減少完成該過程所需的總時間。

但是，在某些情況下，ETL 可能比 ELT 更快。 這通常是在數據集很小並且可以在獨立實例上輕鬆轉換的情況下。

原始數據的保留

ELT 過程提取所有原始數據並將其無限期地存儲在您的數據倉庫中。 轉換僅在以後根據需要應用——這意味著您始終保留原始數據集，這有助於歷史分析和調試。

對於 ETL，在將數據加載到您選擇的目標數據倉庫或數據庫之前，數據會經歷大量轉換。 因此，ETL 可能會將數據轉換為聚合形式以節省空間，從而難以追溯原始值，除非您將原始數據和轉換後的數據都加載到目標位置。 如果要更改輸出數據或原始數據源發生更改，則需要重新編寫提取-轉換腳本（作為一個腳本）。

可擴展性

ELT 更靈活，因為所有三個步驟（提取、加載和轉換）都是單獨執行的。 這使得在此過程中擴展和更改您想要的任何內容變得更加容易。

另一方面，ETL 更嚴格，因為轉換層具有固有的局限性。 隨著業務的增長，它更難發展——例如，如果你想添加高級功能，如計劃提取、並行提取、高級轉換邏輯等。它還需要比調整 ELT 更多的資源，因為你需要同時更改數據的兩端過程。 畢竟，一個人的所作所為會影響另一個人。

質量保證流程也是如此。 使用 ETL，由於提取和轉換結合在一起，因此需要更多的工作來設置 QA 流程和測試產品。 相比之下，首先提取和加載數據然後再轉換數據的 ELT 邏輯更容易測試。

非結構化數據

ETL 系統不太適合處理非結構化數據，例如日誌文件、社交媒體數據和電子郵件消息——它旨在處理組織成行和列的結構化數據。 ETL 可以適用於處理非結構化數據，但只能使用高級轉換引擎。

另一方面，ELT 系統很容易用於處理非結構化數據，因為它們可以更有效地加載和轉換數據。

合規性

某些行業受要求以特定方式處理數據的法規約束。 例如，醫療保健行業必須遵守 HIPAA。 該合規立法規定了公司如何收集、利用或共享受保護的健康信息 (PHI) 和電子受保護的健康信息 (ePHI) 以保護患者的隱私。

公司可以配置 ETL 以滿足這些監管要求，因為數據可以在加載到目標數據庫之前進行清理和轉換。

反過來，ELT 更容易違反合規性。 系統加載所有數據，無論其敏感性質如何，然後才進行轉換或刪除。 這些限制的解決方法是確保穩健的安全和數據治理措施。

維護

在 ETL 和 ELT 系統中，維護成本可能很高，但發生在不同的階段。

使用 ETL，隨著原始數據源隨時間變化，您需要不斷更新提取-轉換腳本，這會導致維護開銷增加。

使用 ELT，大多數維護髮生在將數據初始加載到存儲和轉換數據時。 首次加載的數據存儲很快就會變得難以管理，因為它充當了傳入原始數據的垃圾場。 定期清理和文檔工作已到位以管理負載。

此外，每次原始數據源發生變化時，都必須重新設計轉換管道。 這需要維護工作，但為工程師提供了更大的靈活性，因為如果轉換腳本未能適應新的傳入數據結構，則不會丟失數據。

費用

任何經歷過軟件開發項目的人都知道，成本會迅速失控。 當涉及到數據項目時，開發強大的 ETL 解決方案的成本可能高得令人望而卻步，這就是為什麼一些公司選擇使用 ELT 的原因。

使用 ELT，大部分轉換步驟可以通過現有工具（如 dbt）或借助 SQL 來處理，這兩種工具往往比傳統的 ETL 解決方案更便宜。 當然，仍然需要知道如何有效使用這些工具的經驗豐富的開發人員。 但總的來說，開發 ELT 解決方案的成本可能比從頭開發 ETL 解決方案的成本低得多。

從長遠來看，美國中高級後端工程師的平均基本工資為每年 124,397 美元。 與此同時，SQL 數據工程師或 BI 開發人員的平均年薪約為 91,055 美元。 因此，如果您需要雇用多名開發人員來處理您的管道，那麼 ELT 更具成本效益。

值得承認的是，ETL 的存儲成本較低，因為它不存儲原始數據，但如果使用雲存儲，這種差異並不顯著。

如何在 ETL 和 ELT 之間做出選擇

在 ETL 和 ELT 之間做出決定可能很困難，因為每種方法都有利有弊。 我們整理了一些可以幫助您做出決定的問題。

你需要處理什麼樣的數據？

您的數據是結構化的還是非結構化的，或者兩者兼而有之？ ETL 最適合結構化數據，而 ELT 可以處理結構化和非結構化數據。

需要多少維護？

ETL 的好處是否超過維護它的成本？ 例如，您可能需要訪問 ETL 提供的原始數據歷史記錄。 在這種情況下，ETL 的好處可能值得額外的維護成本。

數據處理管道有多複雜？

數據處理管道的複雜程度將決定 ETL 還是 ELT 是更好的解決方案。 例如，ETL 可以執行複雜的轉換邏輯，但在較小的數據集上表現最佳，而 ELT 是大型數據集的理想選擇，但可以處理任何數據大小。

您需要實時數據嗎？

ETL 分批處理數據，導致數據收集到數據在目標數據庫中可用之間的延遲。 ELT 也可以批量處理數據，但它也可以實時處理，如果您需要最新數據，這會很有幫助。

您的開發人員的經驗如何？

這個問題沒有千篇一律的答案，因為它取決於您的工程團隊的具體技能和經驗。 一般來說，精通 ETL 方法的工程師多於精通 ELT 的工程師。 數據管道就位後，BI/SQL 工程師可以在 ELT 流程中進行更改，而 ETL 更改則需要中/高級後端開發人員。

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