ELT

ELT：现代数据集成方法详解

ELT (Extract, Load, Transform，提取、加载、转换) 是一种数据集成过程，与传统的 ETL (Extract, Transform, Load，提取、转换、加载) 相比，代表了一种架构上的转变。对于数据仓库和商业智能的从业者来说，理解 ELT 的原理、优势和适用场景至关重要。本文将深入探讨 ELT 的各个方面，为初学者提供一份详尽的指南。

什么是 ELT？

ELT 的核心思想是将数据提取（Extract）和加载（Load）过程置于数据转换（Transform）之前。具体而言，ELT 将原始数据直接加载到目标数据仓库（通常是云端数据仓库，如 Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery），然后利用数据仓库自身的计算能力进行数据清洗、转换和建模。

与 ETL 相比，ETL 在将数据加载到数据仓库之前，通常会在专门的 ETL 服务器上进行数据转换。这种传统方式在数据量较小、计算资源有限的情况下较为适用。然而，随着数据量的爆炸式增长和云计算的普及，ELT 逐渐成为主流。

ELT 与 ETL 的区别

下表总结了 ELT 和 ETL 的主要区别：

ELT vs ETL

特性

ETL

ELT

数据转换位置

ETL 服务器

数据仓库

计算资源

ETL 服务器

数据仓库

适用场景

数据量小，计算资源有限

数据量大，需要高并发处理

扩展性

扩展性受 ETL 服务器限制

扩展性强，受数据仓库限制

成本

可能需要昂贵的 ETL 软件和硬件

通常成本较低，利用云端数据仓库的按需付费模式

延迟

延迟较高，受 ETL 过程影响

延迟较低，数据直接加载到数据仓库

安全性

数据在 ETL 服务器上可能存在安全风险

数据直接加载到数据仓库，安全性更高

ELT 的流程

ELT 的流程通常包含以下三个步骤：

1. **提取 (Extract):** 从不同的数据源（例如 关系数据库、NoSQL 数据库、API、日志文件、云存储）中提取数据。提取过程需要考虑数据的格式、编码和一致性。常用的提取工具包括 Apache Kafka、Airbyte、Fivetran。 2. **加载 (Load):** 将提取的数据以原始形式直接加载到目标数据仓库中。这一步通常采用批量加载或流式加载的方式。需要注意数据仓库的存储容量和性能。 3. **转换 (Transform):** 利用数据仓库提供的 SQL 或其他编程语言（例如 Python、Scala）对数据进行清洗、转换和建模。常见的转换操作包括数据类型转换、数据过滤、数据聚合、数据连接、数据脱敏等。

ELT 的优势

• **可扩展性:** 云端数据仓库通常具有强大的可扩展性，能够轻松应对海量数据的处理需求。
• **性能:** 利用数据仓库自身的计算能力进行数据转换，可以显著提高转换速度，降低延迟。
• **成本:** 通常比 ETL 成本更低，特别是利用云端数据仓库的按需付费模式。
• **灵活性:** ELT 允许数据以原始形式存储在数据仓库中，方便后续的数据探索和分析。
• **安全性:** 数据直接加载到数据仓库，减少了数据在传输过程中的安全风险。
• **简化架构:** 减少了对专门 ETL 服务器的依赖，简化了数据集成架构。

ELT 的挑战

• **数据治理:** 原始数据直接加载到数据仓库，需要加强数据治理，确保数据质量和一致性。
• **技能要求:** 需要掌握数据仓库的 SQL 或其他编程语言，才能进行数据转换和建模。
• **数据仓库成本:** 虽然 ELT 通常成本较低，但数据仓库的存储和计算成本仍然需要考虑。
• **复杂性:** 对于一些复杂的转换逻辑，在数据仓库中实现可能比较困难。

ELT 的应用场景

• **大数据分析:** 处理海量数据，例如用户行为数据、传感器数据、社交媒体数据等。
• **实时数据分析:** 对流式数据进行实时处理和分析，例如欺诈检测、异常监控等。
• **数据仓库现代化:** 将传统的数据仓库迁移到云端数据仓库，并采用 ELT 架构。
• **数据湖:** 将原始数据存储在数据湖中，然后利用 ELT 技术进行数据转换和分析。
• **商业智能 (BI):** 为 BI 工具提供高质量的数据来源，支持决策分析。 参见 商业智能工具。

ELT 工具

以下是一些常用的 ELT 工具：

• **Fivetran:** 一款流行的云端 ELT 工具，支持多种数据源和数据仓库。
• **Airbyte:** 一个开源的 ELT 平台，提供灵活的数据集成解决方案。
• **dbt (data build tool):** 一款数据转换工具，主要用于在数据仓库中进行数据建模和转换。
• **Matillion ETL:** 一款基于云端的数据集成平台，提供可视化界面和强大的数据转换功能。
• **Snowflake Snowpipe:** Snowflake 提供的持续数据加载服务，可以实现近实时的数据集成。
• **AWS Glue:** Amazon Web Services 提供的 ETL 服务，也支持 ELT 模式。
• **Google Cloud Dataflow:** Google Cloud Platform 提供的流式和批量数据处理服务，可以用于 ELT 流程。

ELT 与其他数据集成技术的比较

• **ETL:** 见前文。
• **Change Data Capture (CDC):** 一种捕获数据变更的技术，可以用于实现增量数据加载。参见 变更数据捕获。
• **Data Virtualization:** 一种虚拟化数据访问的技术，可以实现对不同数据源的统一访问。参见 数据虚拟化。
• **Data Federation:** 一种将多个数据源联合查询的技术，可以实现跨数据源的数据分析。参见 数据联合。

ELT 中的重要技术概念

• **Schema on Read:** ELT 通常采用 Schema on Read 的模式, 即在读取数据时确定数据结构，而非在写入时。这与 ETL 的 Schema on Write 模式不同。
• **数据湖 (Data Lake):** ELT 经常与数据湖结合使用，将原始数据存储在数据湖中，然后使用 ELT 技术进行转换和分析。 参见 数据湖。
• **数据仓库 (Data Warehouse):** ELT 的目标通常是构建一个高质量的数据仓库，用于支持商业智能和数据分析。 参见 数据仓库。
• **维度建模 (Dimensional Modeling):** 在 ELT 过程中，通常需要进行维度建模，将数据组织成事实表和维度表。参见 维度建模。
• **星型模式 (Star Schema):** 维度建模中常用的模式之一，具有一个中心事实表和多个维度表。参见 星型模式。
• **雪花模式 (Snowflake Schema):** 另一种维度建模模式，维度表可以进一步规范化。参见 雪花模式。

ELT 的未来发展趋势

• **自动化:** ELT 工具将越来越自动化，减少人工干预。
• **智能化:** 利用机器学习和人工智能技术，实现智能数据清洗、转换和建模。
• **实时化:** 对实时数据进行实时处理和分析的需求将越来越强烈，ELT 将朝着实时化方向发展。
• **Serverless:** 越来越多的 ELT 工具将采用 Serverless 架构，降低运维成本。
• **数据治理:** 数据治理将成为 ELT 的重要组成部分，确保数据质量和合规性。

总结

ELT 是一种现代化的数据集成方法，具有可扩展性强、性能高、成本低等优势。随着数据量的不断增长和云计算的普及，ELT 将成为数据仓库和商业智能领域的主流技术。理解 ELT 的原理、优势和适用场景，对于数据从业者来说至关重要。 掌握 数据清洗, 数据转换, 数据建模, 数据质量 等概念对于成功实施 ELT 项目至关重要。同时，了解 技术分析, 基本面分析, 成交量分析 以及 K线图 等金融领域的相关知识，有助于更好地理解数据背后的业务含义，提升数据分析的价值。 此外，熟悉 风险管理, 仓位控制 和 止损策略 也能帮助更好地利用 ELT 产生的洞察。

或者，如果ELT指的是电子语言教学 (English Language Teaching), 则:

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