Was ist ETL?

ETL steht für Extract, Transform and Load. Es ist ein Programmiertool, das aus mehreren Funktionen besteht, die Daten aus bestimmten relationalen Datenbankquellsystemen extrahieren und die erfassten Daten dann durch Anwendung verschiedener Methoden in die gewünschte Form umwandeln. Anschließend werden die resultierenden Daten in die Zieldatenbank geladen oder geschrieben.

ETL-Definition

Es handelt sich um einen Prozess im Data Warehousing, der zum Extrahieren von Daten aus der Datenbank oder den Quellsystemen und nach der Umwandlung der Daten in das Data Warehouse verwendet wird. Es ist eine Kombination aus drei Datenbankfunktionen, nämlich Extrahieren, Transformieren und Laden.

  • Auszug: Dies ist der Vorgang des Lesens von Daten aus einer oder mehreren Datenbanken, wobei die Quelle homogen oder heterogen sein kann. Alle aus verschiedenen Quellen erfassten Daten werden in dasselbe Data Warehouse-Format konvertiert und zur Durchführung der Transformation übergeben.
  • Transformieren: Dies ist der Vorgang des Transformierens der extrahierten Daten in das als Ausgabe erforderliche Formular oder in das Formular, das für die Platzierung in einer anderen Datenbank geeignet ist.
  • Laden: Hierbei wird die gewünschte Ausgabe in die Zieldatenbank geschrieben.

Grundlegendes zu ETL

Es gibt viele ETL-Tools auf dem Markt. Es ist jedoch schwierig, das richtige für Ihr Projekt auszuwählen. Einige ETL-Tools werden nachfolgend beschrieben:

1. Hevo: Es handelt sich um eine effiziente Cloud-Datenintegrationsplattform, die Daten aus verschiedenen Quellen wie Cloud-Speicher, SaaS und Datenbanken in Echtzeit in das Data Warehouse bringt. Es kann große Datenmengen verarbeiten und unterstützt sowohl ETL als auch ELT.

2. QuerySurge: Dies ist eine Testlösung, mit der das Testen von Big Data und Data Warehouses automatisiert wird. Es verbessert die Datenqualität und beschleunigt die Datenlieferzyklen. Es unterstützt das Testen auf verschiedenen Plattformen wie Amazon, Cloudera, IBM und vielen anderen.

3. Oracle: Oracle Data Warehouse ist eine Sammlung von Daten, in der Daten oder Informationen gespeichert und abgerufen werden. Es hilft mehreren Benutzern, effizient auf dieselben Daten zuzugreifen. Es unterstützt die Virtualisierung und ermöglicht auch die Verbindung zu entfernten Datenbanken.

4. Panoply: Es handelt sich um ein Data Warehouse, das die Datenerfassung, -transformation und -speicherung automatisiert. Es kann mit jedem Tool wie Looker, Chartio usw. verbunden werden.

5. MarkLogic: Es handelt sich um eine Data Warehousing-Lösung, die eine Reihe von Funktionen verwendet, um die Datenintegration einfacher und schneller zu gestalten. Es gibt komplexe Sicherheitsregeln für Elemente in den Dokumenten an. Es hilft, die Konfigurationsinformationen zu importieren und zu exportieren. Es ermöglicht auch die Datenreplikation für die Notfallwiederherstellung.

6. Amazon RedShift: Es ist ein Data Warehouse-Tool. Es ist kostengünstig, einfach und einfach zu bedienen. Es fallen keine Installationskosten an und die Zuverlässigkeit des Data Warehouse-Clusters wird erhöht. Die Rechenzentren sind voll klimatisiert.

7. Teradata Corporation: Es ist das einzige im Handel erhältliche Data Warehousing-Tool für die Massenparallelverarbeitung. Es kann eine große Datenmenge einfach und effizient verwalten. Es ist auch einfach und kostengünstig wie Amazon Redshift. Es funktioniert vollständig auf paralleler Architektur.

Arbeiten mit ETL

Wenn die Datenmenge zunimmt, nimmt auch die Verarbeitungszeit zu. Manchmal bleibt Ihr System nur bei einem Prozess hängen, und Sie möchten die Leistung von ETL verbessern. Hier einige Tipps zur Verbesserung Ihrer ETL-Leistung:

1. Korrigieren von Engpässen: Überprüfen Sie die Anzahl der Ressourcen, die vom schwersten Prozess verwendet werden, und schreiben Sie den Code zur Steigerung der Effizienz geduldig um, wo immer der Engpass ist.

2. Große Tabellen aufteilen: Sie müssen Ihre großen Tabellen in physisch kleinere Tabellen aufteilen. Dadurch wird die Zugriffszeit verkürzt, da der Indexbaum in diesem Fall flach ist und schnelle Metadatenoperationen für Datensätze verwendet werden können.

3. Nur relevante Daten: Daten müssen in großen Mengen gesammelt werden, aber alle gesammelten Daten dürfen nicht nützlich sein. Daher müssen relevante Daten von irrelevanten oder fremden Daten getrennt werden, um die Verarbeitungszeit zu erhöhen und die ETL-Leistung zu verbessern.

4. Parallelverarbeitung: Sie sollten nach Möglichkeit einen Parallelprozess anstelle eines seriellen Prozesses ausführen, um die Verarbeitung zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

5. Inkrementelles Laden von Daten: Versuchen Sie, Daten inkrementell zu laden, dh nur die Änderungen und nicht die gesamte Datenbank erneut zu laden. Es mag schwierig, aber nicht unmöglich erscheinen. Es erhöht definitiv die Effizienz.

6. Zwischenspeichern von Daten : Der Zugriff auf Cache-Daten ist schneller und effizienter als der Zugriff auf Daten von Festplatten, sodass Daten zwischengespeichert werden müssen. Der Cache-Speicher ist kleiner, sodass nur eine geringe Datenmenge darin gespeichert wird.

7. Set-Logik verwenden: Konvertieren Sie die zeilenbasierte Cursor-Schleife in set-basierte SQL-Anweisungen in Ihrem ETL-Code. Dies erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit und erhöht die Effizienz.

Vorteile von ETL

  • Einfach zu verwenden
  • Basierend auf GUI (Graphical User Interface) und bieten visuellen Fluss
  • Besser für komplexe Regeln und Transformationen.
  • Eingebaute Fehlerbehandlungsfunktion
  • Erweiterte Reinigungsfunktionen
  • Kosten sparen
  • Erzeugt höhere Einnahmen
  • Steigert die Leistung.
  • Laden Sie verschiedene Ziele gleichzeitig.
  • Führt die Datentransformation nach Bedarf durch.

Erforderliche ETL-Kenntnisse

  • SQL
  • Fähigkeit zur Problemlösung
  • Skriptsprache wie Python.
  • Kreativität
  • Fähigkeiten organisieren
  • Wissen, wie man Jobs parametrisiert
  • Grundkenntnisse in ETL-Tools und -Software.

Warum brauchen wir ETL?

  • Hilft bei der Entscheidungsfindung durch die Analyse von Daten.
  • Es kann komplexe Probleme bewältigen, die von herkömmlichen Datenbanken nicht bewältigt werden können.
  • Es bietet ein gemeinsames Datenrepository.
  • Lädt Daten aus verschiedenen Quellen in die Zieldatenbank.
  • Data Warehouse wird automatisch entsprechend den Änderungen in der Datenquelle aktualisiert.
  • Überprüfen Sie die Datenumwandlungs-, Berechnungs- und Aggregationsregeln.
  • Vergleicht Quell- und Zielsystemdaten.
  • Steigert die Produktivität.

ETL-Bereich

ETL hat eine glänzende Zukunft, da die Datenmengen exponentiell zunehmen und daher auch die Beschäftigungsmöglichkeiten für ETL-Fachkräfte regelmäßig zunehmen. Eine Person kann eine großartige Karriere als ETL-Entwickler haben. Top-MNCs wie Volkswagen, IBM, Deloitte und viele mehr arbeiten an ETL-Projekten und erfordern daher ETL-Profis in großem Umfang.

Wie hilft Ihnen diese Technologie beim Karrierewachstum?

Das durchschnittliche Gehalt eines ETL-Entwicklers liegt in den USA bei 127.135 USD pro Jahr. Gegenwärtig liegt das Gehalt eines ETL-Entwicklers zwischen 97.000 und 134.500 US-Dollar.

Fazit

Wenn Sie mit Daten arbeiten möchten, können Sie ETL-Entwickler oder andere Profile in Bezug auf ETL als Ihren Beruf auswählen. Die Nachfrage steigt aufgrund der Zunahme der Daten.

Leute, die sich für Datenbanken und Data Warehousing-Techniken interessieren, müssen ETL lernen.

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Software-Entwicklung