Forskjell mellom ETL vs ELT

I dette emnet skal vi lære om ETL vs ELT, men først diskutere hvilken prosess E, T, L står for,

  • Ekstraksjon: Kildedataene blir trukket fra datapoolen i utvinningstrinnet, bassenget kan være ustrukturert. neste er prosessen med å skyve dataene inn i et iscenesettelsesdatabaser.
  • Transformasjon: Dette er fremgangsmåten for å overføre eller heve dataene slik at de oppnår å være egnet for målkilden.
  • Laster: Det er ruten for gripende data inn i et datavarehus, slik at nødvendige forretningsintelligensverktøy kan brukes på toppen av dette.

ETL: ETL-prosessen innebærer å trekke ut dataene fra klassifiserte datakilder og deretter transformere og knytte dataene på en passende måte, til slutt blir dataene lastet inn i datavarehussystemer. Denne teknikken er fornuftig inntil mange forskjellige databaser er implisert i datavarehuslandskapet. her må flytting av data fra sted til sted uansett skje, så ETL fungerer som den beste praksis i disse situasjonene for å gjøre transformasjoner siden overføring av data uansett skjer tilfelle her

ELT: Det er en litt annen prosess. Den samme teknikken for ekstrakt brukes her, deretter blir dataene lastet inn i målsystemene direkte. I den forrige ende er de objektive systemene ansvarlige for å anvende transformasjonene på de lastede dataene. Den største ulempen her er at det vanligvis tar større tid å hente dataene på datavarehuset, og dermed er det med iscenesettelsestabellene lagt til et ekstra trinn i prosessen, noe som gjør at behovet for mer diskplass er tilgjengelig.

ELT spiller sin rolle i følgende tilfeller,

  • Når hovedprioriteten er inntakshastigheten. Siden lasting utenfor stedet ikke skjer her, regnes dette som en veldig rask prosess, og derfor videreføres nødvendig informasjon veldig raskere her enn ETL. ELT har også fordelen med å redusere dispensasjonen som skjer ved kilden med tanke på det faktum at ingen transformering utføres
  • Fordelen med avstengningsdata som er interessert i forretningsinformasjon, er i stand til å møte usett mønstre til handlingskraftig informasjon. Ved å overholde alle historiske data om anbud, kan organisasjoner grave på tidslinjer, sesongmessige trender, salgsmønstre eller lovende beregning som viser seg å være viktig for organisasjonen. Siden det ikke er blitt transformert noen data før du har lastet dem inn, er det tilgang til alle tilgjengelige rådata.
  • Når det er behov for skalerbarhet. Når topp-end databehandlingsmotorer kommer i spill, er ELT det bedre alternativet å gå med, ELT er i stand til å oppnå en forbedring av innbyggerens dispensasjonskraft for høyere skalerbarhet.

ELT har fordelen av å redusere dispensasjonen som skjer ved kilden med tanke på det faktum at ingen transformering utføres, dette er veldig viktig å bli vurdert hvis kilden er et PROD-system. Den største ulempen her er at det vanligvis tar større tid å hente dataene på datavarehuset, og dermed er det med iscenesettelsestabellene lagt til et ekstra trinn i prosessen, noe som gjør at behovet for mer diskplass er tilgjengelig.

Sammenligning mellom hodet og hodet mellom ETL vs ELT (Infographics)

Nedenfor er de 7 beste forskjellene mellom ETL vs ELT

Viktige forskjeller mellom ETL vs ELT

Det er store viktige forskjeller mellom ETL vs ELT er gitt nedenfor:

  • ETL er et eldre konsept og har vært der i markedet i mer enn to tiår, ELT relativt nytt konsept og relativt komplisert å få implementert.
  • I et ETL-tilfelle har et stort antall verktøy bare ett av sitt slag maskinvarekrav som er stilige. I tilfelle av en ELT Siden dette faller inn under Saas er maskinvarekostnad ikke noe bekymring.
  • For å utføre et oppslag, opererer ETL rad for rad mønster for å kartlegge en faktaverdi med dimensjonen nøkkelelement fra en annen tabell. I ELT kan vi direkte kartlegge faktaverdi med dimensjonsnøkkelelementer.
  • I ETL blir relasjonsdata prioritert her, mens ELT lett støtter ustrukturerte data.

Sammenligningstabell mellom ETL vs ELT

La oss diskutere topp 7-forskjellen mellom ETL vs ELT

Sammenligningsgrunnlag mellom ETL vs ELTETLELT
brukÅ implisere komplekse transformasjoner innebærer ETLELT kommer inn når enorme datamengder er involvert
TransformationTransformasjoner utføres i iscenesettelsesområdetAlle transformasjoner i målsystemer
TidSiden denne prosessen innebærer å laste dataene inn i ETL-systemer først og deretter inn i det respektive målsystemet, trekker dette i en relativt større tid.Her siden data blir lastet direkte inn i målsystemene innledningsvis og alle transformasjoner blir utført ved målsystemene.
Datalake involveringIngen data innsjø støtteUstrukturerte data kan behandles med datasjøer her.
VedlikeholdVedlikeholdet er høyt her siden denne prosessen innebærer to forskjellige trinnVedlikeholdet er relativt lite
KosteHøyere i kostnadsfaktorenForholdsvis lavere i kostnader
beregningerEnten må vi overstyre en eksisterende kolonne, eller det er behov for å skyve data på den målrettede plattformenDen beregnede kolonnen kan enkelt legges til

Konklusjon

Hvert selskap som overholdes datavarehus vil bruke ETL (Extract, Transform, Load) eller ELT (Extract, Load, Transform) for å skyve data inn i datavarehuset som kommer fra forskjellige kilder. Basert på bransjen og tekniske ønsker, er en av de ovennevnte prosedyrene mye distribuert.

Anbefalte artikler

Dette er en guide til ETL vs ELT. Her har vi diskutert ETL vs ELT viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Hva er ETL?
  2. Data Lake vs Data Warehouse
  3. ETL-testverktøy
  4. Big Data vs Data Warehouse

Kategori: