Skillnaden mellan ETL vs ELT
I det här ämnet kommer vi att lära oss om ETL vs ELT men låt oss först diskutera vilken process av E, T, L står för,
- Extraktion: Källdata dras från datapoolen i extraktionssteget, poolen kan vara ostrukturerad. nästa är processen för att driva data in i ett iscensättningsdatabas.
- Transformation: Detta är proceduren för att överföra eller höja informationen så att den får vara lämplig för målkällan.
- Laddar: Det är vägen för gripande data till ett datalager så att nödvändiga affärsintelligensverktyg kan appliceras ovanpå detta.
ETL: ETL-processen innebär att extrahera data från sekretessbelagda datakällor och sedan för att transformera och koppla upp informationen på ett lämpligt sätt, slutligen laddas uppgifterna i datalagringssystem. Denna teknik är förnuftig tills många olika databaser är implicerade i datalagerlandskapet. här måste flyttning av data från en plats till en annan ske i alla fall så ETL fungerar som den bästa praxisen i dessa situationer för att göra transformationer eftersom överföringen av data på något sätt sker instans här
ELT: Det är en något annorlunda process, samma teknik för extrakt används här, därefter laddas data in i målsystemen direkt. Vid föregående slut ansvarar målsystemen för att tillämpa transformationerna vid den laddade datan. Den största nackdelen här är att det vanligtvis tar större tid att hämta data på datalageret och följaktligen läggs ett extra steg till i processen, vilket gör att mer diskutrymme är tillgängligt.
ELT spelar sin roll i följande fall,
- När huvudprioriteten är förtäringshastigheten. Eftersom lastning utanför webbplatsen inte händer här anses detta vara en mycket snabb process, varför nödvändig information vidarebefordras mycket snabbare här än ETL. ELT har också fördelen att minska dispenseringen som sker vid källan med tanke på det faktum att ingen transformering utförs
- Fördelen med avstängningsdata som är intresserade av affärsinformation är förmågan att möta osynliga mönster till handlingsbar information. Genom att följa alla bitar av historiska uppgifter om anbud, kan organisationer gräva på tidslinjer, säsongstrender, försäljningsmönster eller alla lovande statistik som visar sig vara viktiga för organisationen. Eftersom ingen omvandling av data innan den laddas finns det tillgång till alla rådata som finns tillgängliga.
- När det finns behov av skalbarhet. När toppmodulerande databehandlingsmotorer spelar in så är ELT det bättre alternativet att gå med, ELT kan få en förbättring av befolkningsdispenseringskraften för högre skalbarhet.
ELT har fördelen att minska dispenseringen som sker vid källan med tanke på det faktum att ingen transformering utförs, detta är mycket viktigt att överväga om källan är ett PROD-system. Den största nackdelen här är att det vanligtvis tar större tid att hämta data på datalageret och följaktligen läggs ett extra steg till i processen, vilket gör att mer diskutrymme är tillgängligt.
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan ETL vs ELT (Infographics)
Nedan visas de 7 främsta skillnaderna mellan ETL vs ELT 
Viktiga skillnader mellan ETL vs ELT
Nedan finns stora viktiga skillnader mellan ETL vs ELT:
- ETL är ett äldre koncept och har varit där på marknaden i mer än två decennier, ELT relativt nytt koncept och relativt komplexa att implementeras.
- I ett ETL-fall har ett stort antal verktyg bara ett av sina sorters hårdvarukrav som är posh. När det gäller en ELT Eftersom detta faller under Saas är hårdvarukostnad inte ett problem.
- För att genomföra en granskning, arbetar ETL rad för rad mönster för att kartlägga ett faktavärde med dess nyckelelement från ett annat bord. I ELT kan vi direkt kartlägga faktavärde med dimensionella nyckelelement.
- I ETL prioriteras relationella data här, medan ELT lätt stöder ostrukturerad data.
Jämförelsetabell mellan ETL vs ELT
Låt oss diskutera de 7 främsta skillnaderna mellan ETL vs ELT
| Grund för jämförelse mellan ETL vs ELT | ETL | ELT |
| Användande | Att implicera komplicerade transformationer innebär ETL | ELT spelar in när enorma mängder data är involverade |
| Omvandling | Transformationer utförs i scenområdet | Alla transformationer i målsystem |
| Tid | Eftersom denna process innebär att data laddas in i ETL-system först och sedan till respektive målsystem drar detta in en relativt större tid. | Här eftersom data initialt laddas in i målsystemen initialt och alla transformationer utförs vid målsystemen. |
| Datalake engagemang | Inget datasjön stöd | Ostrukturerad data kan behandlas med dataljöar här. |
| Underhåll | Här är underhållet högt eftersom denna process involverar två olika steg | Underhållet är relativt lågt |
| Kosta | Högre i kostnadsfaktorn | Relativt lägre kostnad |
| beräkningar | Antingen måste vi åsidosätta en befintlig kolumn eller så finns det ett behov av att driva data på den riktade plattformen | Den beräknade kolumnen kan enkelt läggas till |
Slutsats
Varje företag som uppfyller datalagret kommer att använda ETL (Extract, Transform, Load) eller ELT (Extract, Load, Transform) för att driva data in i datalageret som kommer från olika källor. Baserat på branschen och tekniska behov är en av ovanstående förfaranden utbredd.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till ETL vs ELT. Här har vi diskuterat ETL vs ELT viktiga skillnader med infografik och jämförelse tabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Vad är ETL?
- Data Lake vs Data Warehouse
- ETL-testverktyg
- Big Data vs Data Warehouse