Forskel mellem ETL vs ELT
I dette emne skal vi lære om ETL vs ELT, men lad os først diskutere, hvilken proces E, T, L står for,
- Ekstraktion: Kildedataene trækkes fra datapuljen i ekstraktionstrinnet, puljen kan være ustruktureret. næste er processen med at skubbe dataene ind i et iscenesættelsesdatabas.
- Transformation: Dette er fremgangsmåden til at overføre eller hæve dataene, så de får den egnede til målkilden.
- Indlæsning: Det er ruten for gribende data ind i et datavarehus, så de nødvendige forretningsoplysningsværktøjer kan anvendes oven på dette.
ETL: ETL-processen involverer at udtrække dataene fra klassificerede datakilder og derefter transformere og bundne dataene på en passende måde, til sidst indlæses dataene i datavarehussystemer. Denne teknik er fornuftig, indtil mange forskellige databaser er impliceret i datalagerlandskabet. her skal flytning af data fra et sted til et andet ske alligevel, så ETL fungerer som den bedste praksis i disse situationer for at udføre transformationer, da overførslen af data under alle omstændigheder sker eksempel her
ELT: Det er en lidt anden proces. Den samme teknik til ekstrakt bruges her, næste gang dataene indlæses direkte i målsystemerne. I den foregående ende er de objektive systemer ansvarlige for anvendelse af transformationerne ved de indlæste data. Den største ulempe her er, at det normalt tager større tid at hente dataene på datavarehuset, og derfor tilføjes et ekstra trin i iscenesættelsestabellen i processen, hvilket gør det nødvendigt at have mere diskplads til rådighed.
ELT spiller sin rolle i følgende tilfælde,
- Når hovedprioriteten er indtagningshastigheden. Da off-site-indlæsning ikke sker her, betragtes dette som en meget hurtig proces, og derfor overføres nødvendige oplysninger meget hurtigere her end ETL. ELT har også fordelen ved at reducere dispensationen, der sker ved kilden i betragtning af, at der ikke foretages nogen transformation
- Fordelen ved deaktiverede data, der er opsat på forretningsinformation, var i stand til at møde usete mønstre til handlingbar information. Ved at overholde enhver bit af historiske data om udbud, kan organisationer grave på tidslinjer, sæsonmæssige tendenser, salgsmønstre eller enhver lovende måling, der viser sig at være vigtig for organisationen. Da der ikke er nogen transformation på dataene, før de bliver indlæst, findes der adgang til alle tilgængelige rådata.
- Når der er behov for skalerbarhed. Når top-end databehandlingsmotorer kommer i spil, så er ELT den bedre mulighed at gå med, ELT er i stand til at opnå en forbedring af beboernes dispensationskraft for højere skalerbarhed.
ELT har fordelen ved at reducere dispensationen, der sker ved kilden i betragtning af, at der ikke udføres nogen transformation, dette er meget vigtigt at overveje, hvis kilden er et PROD-system. Den største ulempe her er, at det normalt tager større tid at hente dataene på datavarehuset, og derfor tilføjes et ekstra trin i iscenesættelsestabellen i processen, hvilket gør det nødvendigt at have mere diskplads til rådighed.
Sammenligning mellem hoved og hoved mellem ETL vs ELT (Infographics)
Nedenfor er de top 7 forskelle mellem ETL vs ELT 
De vigtigste forskelle mellem ETL vs ELT
Der er store centrale forskelle mellem ETL vs ELT er angivet nedenfor:
- ETL er et ældre koncept og har været der på markedet i mere end to årtier, ELT relativt nyt koncept og relativt kompliceret at blive implementeret.
- I et ETL-tilfælde har et stort antal værktøjer kun et af sin slags hardwarekrav, der er posh. I tilfælde af en ELT Da dette falder ind under Saas er hardwareomkostninger ikke et problem.
- For at gennemføre et opslag betjener ETL række for række mønster for at kortlægge en faktaværdi med dens dimensionstastelement fra en anden tabel. I ELT kan vi direkte kortlægge faktaværdi med dimensionens nøgleelementer.
- I ETL er relationelle data prioriteret her, hvorimod ELT let understøtter ustrukturerede data.
Sammenligningstabel mellem ETL vs ELT
Lad os diskutere top 7-forskellen mellem ETL vs ELT
| Grundlag for sammenligning mellem ETL vs ELT | ETL | ELT |
| Anvendelse | Implementering af komplekse transformationer involverer ETL | ELT kommer ind, når enorme mængder data er involveret |
| Transformation | Transformationer udføres i iscenesættelsesområdet | Alle transformationer i målsystemer |
| Tid | Da denne proces involverer indlæsning af dataene i ETL-systemer først og derefter ind i det respektive målsystem, trækker dette i en relativt større tid. | Her, da data indlæses direkte i målsystemerne oprindeligt, og alle transformationer udføres ved målsystemerne. |
| Datalake involvering | Ingen data sø support | Ustrukturerede data kan behandles med datasøer her. |
| Vedligeholdelse | Vedligeholdelse er høj her, da denne proces involverer to forskellige trin | Vedligeholdelse er relativt lav |
| Koste | Højere i omkostningsfaktoren | Forholdsvis lavere i omkostninger |
| Beregninger | Enten skal vi tilsidesætte en eksisterende kolonne, eller så er der behov for at skubbe data til den målrettede platform | Den beregnede kolonne kan let tilføjes |
Konklusion
Hvert firma, der overholdes datavarehus, bruger ETL (Extract, Transform, Load) eller ELT (Extract, Load, Transform) til at skubbe data ind i datalageret, der kommer fra forskellige kilder. Baseret på branchen og tekniske ønsker er en af de ovennævnte procedurer bredt anvendt.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til ETL vs ELT. Her har vi drøftet ETL vs ELT nøgleforskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Hvad er ETL?
- Data Lake vs Data Warehouse
- ETL-testværktøjer
- Big Data vs Data Warehouse