В мире интеграции данных процесс извлечения, загрузки и преобразования (ELT) появился как альтернатива традиционному процессу извлечения, преобразования и загрузки (ETL). С увеличением объема данных и достижений в области систем хранения данных ELT набирает популярность благодаря своей способности использовать мощь современных хранилищ данных и озер данных для преобразования данных. В этом посте мы обсудим процесс ELT, его преимущества и роль в современной интеграции данных.
Процесс ELT
Процесс ELT состоит из трех основных этапов:
- Извлечение: данные извлекаются из нескольких исходных систем, таких как базы данных, API или файлы. Затем эти необработанные данные собираются и подготавливаются для загрузки в целевую систему.
- Загрузка: извлеченные данные загружаются непосредственно в целевую систему, например в хранилище данных или озеро данных, без применения каких-либо преобразований. Это означает, что необработанные данные хранятся в целевой системе как есть, что обеспечивает большую гибкость в процессе преобразования.
- Преобразование: после загрузки данных в целевую систему требуемые преобразования, такие как очистка, агрегирование или обогащение, выполняются в самой целевой системе. На этом шаге используются мощные возможности обработки целевой системы, которые часто предназначены для эффективной обработки крупномасштабных преобразований данных.
Преимущества ELT
Некоторые ключевые преимущества процесса ELT по сравнению с традиционным процессом ETL включают:
- Производительность. Используя вычислительную мощность современных хранилищ данных и озер данных, процесс ELT может обрабатывать крупномасштабные преобразования данных более эффективно, чем ETL.
- Масштабируемость: ELT может более эффективно масштабироваться для размещения растущих объемов данных, поскольку преобразования данных происходят в целевой системе, которая предназначена для обработки огромных объемов данных.
- Гибкость: процесс ELT обеспечивает большую гибкость в процессе преобразования данных, поскольку необработанные данные загружаются непосредственно в целевую систему. Это позволяет инженерам данных выполнять сложные преобразования и анализ по требованию.
- Оптимизация хранения данных: ELT позволяет хранить необработанные данные в целевой системе, обеспечивая анализ исторических данных и более эффективную оптимизацию хранения данных.
Роль ELT в современной интеграции данных
Поскольку объем и сложность данных продолжают расти, потребность в эффективных процессах интеграции данных становится все более важной. ELT стал мощным решением, особенно для организаций, которые полагаются на современные хранилища данных и озера данных.
Используя возможности обработки этих передовых систем хранения, ELT может обеспечить более эффективную, масштабируемую и гибкую интеграцию данных, чем традиционные процессы ETL. Это позволяет организациям быстро адаптироваться к изменяющимся бизнес-требованиям, извлекать ценную информацию из своих данных и принимать решения на основе данных.
Диаграмма для ELT с использованием PlantUML
Вот диаграмма последовательности PlantUML, представляющая процесс ELT с использованием Amazon S3 в качестве источника данных, Snowflake в качестве хранилища данных и PostgreSQL в качестве примера исходной системы:
Эта диаграмма иллюстрирует процесс ELT:
- Data Engineer извлекает данные из исходной системы PostgreSQL.
- Данные загружаются в Amazon S3.
- Затем данные извлекаются из Amazon S3.
- Извлеченные данные загружаются в Snowflake.
- Наконец, Data Engineer преобразует данные в Snowflake.
И его исходный код:
@startuml !define AWSPUML https://raw.githubusercontent.com/awslabs/aws-icons-for-plantuml/v15.0.0/PlantUML actor "Data Engineer" as engineer database "PostgreSQL" as postgres database "Snowflake" as snowflake entity "Amazon S3" as s3 engineer -> postgres : Extract data from PostgreSQL postgres -> s3 : Load data to Amazon S3 engineer -> s3 : Extract data from Amazon S3 s3 -> snowflake : Load data into Snowflake engineer -> snowflake : Transform data within Snowflake @enduml
Заключение
Процесс ELT стал популярным выбором для современной интеграции данных, предлагая несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами ETL. Благодаря своей способности эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять сложные преобразования в мощных системах хранения данных, ELT быстро стал ключевым компонентом в стратегиях интеграции данных многих организаций. Поскольку ландшафт данных продолжает развиваться, понимание процесса ELT и его роли в современной интеграции данных имеет важное значение для инженеров данных, аналитиков и лиц, принимающих решения.
Если вам нравится читать статьи на Medium и вы заинтересованы в том, чтобы стать участником, я буду рад поделиться с вами своей реферальной ссылкой!