Unterschied zwischen ETL und ELT
In diesem Thema werden wir etwas über ETL vs ELT lernen, aber lassen Sie uns zuerst diskutieren, für welchen Prozess von E, T, L steht,
- Extraktion: Die Quelldaten werden in der Extraktionsphase aus dem Datenpool abgerufen. Der Pool ist möglicherweise unstrukturiert. Als Nächstes werden die Daten in ein Staging-Datenrepository verschoben.
- Transformation: Dies ist der Vorgang, bei dem die Daten so über- oder angehoben werden, dass sie für die Zielquelle geeignet sind.
- Laden: Dies ist der Weg von wichtigen Daten in ein Data Warehouse, sodass die erforderlichen Business Intelligence-Tools darüber hinaus angewendet werden können.
ETL: Der ETL-Prozess umfasst das Extrahieren der Daten aus klassifizierten Datenquellen und das anschließende Transformieren und Verknüpfen der Daten in geeigneter Weise. Zuletzt werden die Daten in Data Warehouse-Systeme geladen. Diese Technik ist sinnvoll, bis viele unterschiedliche Datenbanken in die Data Warehouse-Landschaft eingebunden sind. Hier muss das Verschieben von Daten von einem Ort an einen anderen ohnehin geschehen, sodass ETL in diesen Situationen als bewährte Methode für Transformationen fungiert, da die Datenübertragung hier ohnehin eine Instanz ist
ELT: Es ist ein etwas anderer Prozess. Die gleiche Extraktionstechnik wird hier verwendet. Anschließend werden die Daten direkt in die Zielsysteme geladen. Am vorhergehenden Ende sind die Zielsysteme dafür verantwortlich, die Transformationen auf die geladenen Daten anzuwenden. Der Hauptnachteil hierbei ist, dass das Abrufen der Daten im Data Warehouse in der Regel mehr Zeit in Anspruch nimmt und daher mit den Staging-Tabellen ein zusätzlicher Schritt in den Prozess eingefügt wird, der den Bedarf an mehr Speicherplatz erhöht.
ELT spielt seine Rolle in den folgenden Fällen,
- Wenn die Hauptpriorität die Aufnahmegeschwindigkeit ist. Da das Laden außerhalb des Standorts hier nicht stattfindet, wird dies als sehr schneller Vorgang angesehen, weshalb die erforderlichen Informationen hier sehr viel schneller weitergegeben werden als bei ETL. ELT hat auch den Vorteil, dass die Abgabe an der Quelle verringert wird, da keine Transformation durchgeführt wird
- Der Vorteil von Ausschaltdaten, die auf Business Intelligence abzielen, lag in der Fähigkeit, unsichtbare Muster in umsetzbare Informationen umzuwandeln. Durch die Beobachtung sämtlicher historischer Daten zu Ausschreibungen können Unternehmen Zeitpläne, saisonale Trends, Verkaufsmuster oder vielversprechende Kennzahlen ermitteln, die für das Unternehmen von Bedeutung sind. Da die Daten vor dem Laden nicht transformiert wurden, besteht Zugriff auf alle verfügbaren Rohdaten.
- Wenn Skalierbarkeit gefragt ist. Wenn erstklassige Datenverarbeitungs-Engines zum Einsatz kommen, ist ELT die bessere Option. ELT kann eine Verbesserung der Dispensierleistung der Bewohner für eine höhere Skalierbarkeit erzielen.
ELT hat den Vorteil, dass die Abgabe an der Quelle verringert wird, da keine Transformation durchgeführt wird. Dies ist sehr wichtig, wenn die Quelle ein PROD-System ist. Der Hauptnachteil hierbei ist, dass das Abrufen der Daten im Data Warehouse in der Regel mehr Zeit in Anspruch nimmt und daher mit den Staging-Tabellen ein zusätzlicher Schritt in den Prozess eingefügt wird, der den Bedarf an mehr Speicherplatz erhöht.
Head to Head Vergleich zwischen ETL und ELT (Infografik)
Nachfolgend sind die Top-7-Unterschiede zwischen ETL und ELT aufgeführt 
Hauptunterschiede zwischen ETL und ELT
Es gibt die folgenden wesentlichen Unterschiede zwischen ETL und ELT:
- ETL ist ein älteres Konzept und seit mehr als zwei Jahrzehnten auf dem Markt, ELT ist ein relativ neues Konzept und vergleichsweise komplex umzusetzen.
- In einem ETL-Fall hat eine große Anzahl von Tools nur eine der besonderen Hardwareanforderungen. Im Falle eines ELT Da dies unter Saas fällt, sind die Hardwarekosten kein Problem.
- Um eine Suche durchzuführen, arbeitet ETL zeilenweise, um einen Faktenwert mit seinem Dimensionsschlüsselelement aus einer anderen Tabelle abzubilden. In ELT können wir Faktenwerte direkt mit Dimensionsschlüsselelementen abbilden.
- In ETL werden relationale Daten hier priorisiert, während ELT unstrukturierte Daten problemlos unterstützt.
Vergleichstabelle zwischen ETL vs ELT
Lassen Sie uns den Top-7-Unterschied zwischen ETL und ELT diskutieren
| Vergleichsbasis zwischen ETL vs ELT | ETL | ELT |
| Verwendung | Das Implementieren komplexer Transformationen umfasst ETL | ELT kommt zum Einsatz, wenn große Datenmengen betroffen sind |
| Transformation | Transformationen werden im Staging-Bereich durchgeführt | Alle Transformationen in Zielsystemen |
| Zeit | Da bei diesem Vorgang die Daten zuerst in ETL-Systeme und dann in das jeweilige Zielsystem geladen werden, dauert dies vergleichsweise lange. | Da hier zunächst Daten direkt in die Zielsysteme geladen werden und alle Transformationen auf den Zielsystemen durchgeführt werden. |
| Datenerfassung | Keine Data Lake-Unterstützung | Hier können unstrukturierte Daten mit Data Lakes verarbeitet werden. |
| Instandhaltung | Die Wartung ist hier hoch, da dieser Prozess zwei verschiedene Schritte umfasst | Der Wartungsaufwand ist vergleichsweise gering |
| Kosten | Höher im Kostenfaktor | Vergleichsweise kostengünstiger |
| Berechnungen | Entweder müssen wir eine vorhandene Spalte überschreiben, oder es müssen Daten auf die Zielplattform übertragen werden | Die berechnete Spalte kann einfach hinzugefügt werden |
Fazit
Jedes mit Data Warehouse konforme Unternehmen verwendet ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren), um Daten in das Data Warehouse zu verschieben, das aus verschiedenen Quellen stammt. Basierend auf den Anforderungen der Industrie und der Technik wird eines der oben genannten Verfahren in großem Umfang eingesetzt.
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Dies ist eine Anleitung zu ETL vs ELT. Hier haben wir die wichtigsten Unterschiede zwischen ETL und ELT mit Infografiken und Vergleichstabelle besprochen. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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