1. *ETL、ELT
ETL 和 ELT 概念。
ETL（提取、轉換、載入）是一種資料整合過程，通常用於從乙個或多個源系統中提取資料，經過清理、轉換等處理後將其載入到目標資料儲存中。 該方法適用於資料在載入到目標系統之前需要處理和整合的場景，如資料倉儲建設和商業智慧型報表製作等。
相比之下，ELT（提取、載入、轉換）從源系統中提取資料並將其直接載入到目標系統中，然後執行必要的轉換操作。 ELT更適合原始資料的儲存和後處理，如資料湖和大資料分析平台。
應用場景。 ETL 通常用於資料在載入到目標系統之前需要清理、處理和整合的場景，例如：
清理、整合和彙總來自多個業務系統的銷售資料，然後將其載入到資料倉儲中以供業務分析使用。
從不同的服務商中提取使用者資料，進行規範化和整合，最後載入到客戶關係管理系統中，用於客戶行為分析和營銷活動。
ELT更適合原始資料儲存和後處理的場景，例如：
將海量日誌資料直接載入到資料湖中，然後通過大資料分析平台進行實時查詢分析，發現潛在的業務趨勢和機會。 感測器和裝置生成的實時資料直接載入到雲資料庫中，然後通過自動化資料處理過程進行實時監控和維護。
2. 如何使用 ETL 工具實現 ETL 和 ELT 流程
ETL 過程。
在實踐中，使用 ETL 工具可以輕鬆實現 ETL 流程，步驟大致包括：
連線源系統：使用ETL連線各種資料來源，包括資料庫、檔案和API。
資料提取和清洗：從源系統中提取資料，並執行資料質量檢查、重複資料刪除和格式轉換等清洗操作。
資料轉換與整合：對資料進行格式轉換、字段對映、派生字段計算等轉換操作，並將資料整合到目標資料模型中。
資料載入：將清理和轉換的資料載入到目標資料儲存中，例如資料倉儲和資料湖。
ELT 過程。
相比之下，使用 ETL 工具的 ELT 過程要簡單得多，也更直接，只需要將資料從源系統載入到目標系統中，然後在目標系統中進行必要的轉換和處理。 這些步驟大致包括：
資料載入：將資料直接從源系統載入到目標資料儲存，例如雲資料庫或資料湖。
資料轉換：在目標系統中使用SQL等語言進行資料轉換、聚合計算、維度建模等處理操作，以滿足業務需求。
3. 實際演示
ETL 工具動手操作。
在實踐中，ETL工具的視覺化介面提供了豐富的功能，可以幫助資料工程師設計資料流程、編寫轉換規則、配置任務排程。 例如，在 ETLCLOUD 的情況下，該工具提供了乙個直觀的拖放介面，可以輕鬆構建資料流、定義資料轉換規則並支援與多個資料來源和目標的連線。 此外，ETL 和 ELT 流程可以在此工具上實現。
首先，我們做乙個簡單的 ETL 示例：從源資料庫收集資料，對資料進行清理和轉換，然後將其儲存到最終目標資料庫中。
顯示源資料庫的MySQL資料表和目標資料庫的Postgre SQL資料表（均為隨機生成的測試資料）。
MySQL源資料表：
PG目標資料表：
該過程設計如下：
資料庫表輸入元件負責從源表載入資料，欄位名稱和字段值對映元件對資料進行處理後，資料庫表輸出元件將資料輸出到目標表。 除了對映欄位名稱外，我們還將性別欄位的“男性”和“女性”值分別對映到“0 和 1”。 設計完成後，我們執行該過程以檢視結果。
可以看出，實現 ETL 其實非常方便，我們來做乙個簡單的 ELT 示例：查詢 API 獲取返回的資料，儲存在 Postgre SQL 資料庫中，直接執行 SQL 處理，在資料庫中處理資料。
該過程設計如下：
我們先配置另乙個程序，只配置乙個資料庫和表輸入元件來讀取MySQL源表資料。 並將流程發布為 API，經過測試，作為資料沒有問題。
流程建立 API：
API測試：
sql指令碼：
執行該過程後，檢視結果：
目標表資料：
四、總結
ETL和ELT各有各的場景和優勢，正確使用這兩種方法可以更好地滿足不同的資料處理需求。 在實踐中，根據具體的業務情況和資料架構選擇正確的工具和方法至關重要。 同時，隨著資料處理技術的不斷發展，ETL和ELT之間的界限也在不斷模糊，資料工程師需要不斷學習和實踐，以適應不斷變化的資料處理需求。
通過本文的介紹，相信讀者對ETL和ELT的概念、應用和實際操作有了更清晰的認識。 在實踐中，結合具體的業務場景和技術選擇，可以更好地應用ETL和ELT方法，實現高效的資料整合和處理，為企業決策和業務創新提供有力支撐。