ETL与ELT

无缝抓取浏览器可以在获取边界向ETL或ELT架构提供渲染的公共网络数据。

ETL和ELT是两种用于集成数据的顺序。ETL提取源数据，在处理层进行转换，并加载策划结果。ELT提取源数据，将其加载到有能力的目标中，并在那里进行转换。字母不同一个位置，但该位置改变了原始数据的位置、计算的运行位置和治理规则生效的时机。

AWS的ETL和ELT比较 将区别聚焦于转换顺序。一份有用的架构审查应该更进一步：识别信任边界、数据副本、成本模型、重放路径、语义所有权和每个选择的操作证据。

ETL与ELT并行对比

ETL的工作原理

ETL在源和主要目标之间设置转换边界。处理层验证字段、应用映射、移除或遮蔽不允许的数据、计算派生值，并编写符合目标合同的记录。这种安排在目标只应接受策划数据或转换逻辑依赖于专用引擎时非常有用。

主要风险是失去重放灵活性。如果原始提取被丢弃，变更的业务规则可能要求从每个源重新获取数据。因此，ETL受益于在目标外控制的原始保留、版本化的转换代码，以及提取、拒绝和加载记录之间的调节。

ELT的工作原理

ELT在完成全面分析转换之前将源数据加载到目标中。数据仓库或湖仓可以存储原始表并在数据附近执行SQL或其他转换工作负载。然后从着陆层构建策划模型，通常有独立的开发、测试和发布步骤。

Google Cloud的ELT概述 解释了目标在加载后执行转换。该设计可以提高迭代和重放能力，因为原始数据仍然可用，但也赋予目标对存储、工作负载隔离、访问控制和原始数据治理的责任。

治理和安全

ETL可以减少进入主要目标的字段。敏感或不必要的值可以在受控处理边界内移除、令牌化、聚合或遮蔽。这可以简化目标的暴露，尽管ETL暂存区域仍需保护和保留规则。

ELT 将原始数据放置在目标边界内，因此角色设计和区域划分变得至关重要。原始模式不应因经过整理的模型而广泛可访问。必须在分析师开始探索落地数据之前应用加密、行或列控制、目的限制、保留、审计日志和删除过程。

性能与成本

ETL 可以通过仅加载整理过的结果来降低目标存储和计算成本。它还可能在目标之外增加传输和处理基础设施。ELT 可以利用可扩展的目标计算，并避免将数据移动到另一个引擎，但重复的转换查询、原始数据保留和不受控制的开发工作负载可能会增加平台成本。

使用业务部门比较架构：已更新的客户、处理过的事件、整理过的产品或发布的分区。包括摄取、转化计算、存储、数据传输、协调、监控和操作员时间。每查询的较低价格并不能证明总管道成本较低。

延迟与可用性

ELT 可以使原始数据在落地后迅速可用，这有助于探索性工作及容忍源格式的下游模型。整理过的数据仍需等待转换和测试。ETL 在转换完成之前延迟目标加载，但可以在一个原子步骤中发布一个紧凑的、经过验证的数据集。

这两种模式支持批量、小批量和流式设计。转换顺序并不会自动确定延迟。源更改检测、数据量、检查点、模型依赖性、发布时间控制和消费者的新鲜度目标通常比这个缩写更重要。

工具与团队边界

ETL 通常将数据集成工程师及其执行平台与仓库消费方分开。ELT 可以将更多的转换工作放在 SQL 中，并更接近分析工程。无论哪种安排都不能消除领域审查、版本控制、测试、谱系和所有权的需要。

微软的数据架构指南 展示了源、转换和目标关注点之间的交互。最佳的组织设计使责任可见：谁拥有源摄取，谁批准语义，谁操作目标工作负载，以及当已发布的指标发生变化时谁负责。

当 ETL 更合适时

• 目标应该只接收整理过的数据。 政策或架构限制目标中的原始源存储。
• 转换需要专业的计算。 外部引擎已经执行复杂的解析、媒体处理或源特定的规范化。
• 目标资源有限。 预聚合减少目标存储和工作负载。
• 出版需要严格的限制。 完整的转换数据集必须通过验证，消费者才能看到它。

当 ELT 更合适时

• 目标拥有可扩展的转换计算。 数据可以在其存储附近建模，并实现受控的工作负载隔离。
• 团队需要灵活的再处理。 保留的原始数据支持新的规则，而无需重新获取每个源。
• 多个模型共享相同的落地数据。 从共同的管理层可以演变出单独的整理输出。
• 探索速度至关重要。 授权用户可以在每个下游模型完成之前检查落地源数据。

为什么混合模式通常获胜

混合管道在加载之前应用必要的最低控制，并在加载后执行分析建模。预加载阶段可以验证信封，移除不允许的字段，标准化标识符并附加来源。目标随后处理连接、聚合、维度和特定于消费者的模型。

混合设计并不仅仅是优柔寡断。它将每个转换放在安全性、性能和所有权要求最佳满足的地方。架构仍应描述一个权威的原始边界、一个针对整理数据的出版过程和一个跨越两个阶段的谱系路径。

ETL 与 ELT 在网络数据中的应用

网络数据通常需要在任何架构之前进行特定于提取的解析。浏览器捕获渲染状态；解析器识别实体；规范化解析 URL、单位和标识符；验证区分缺失字段与访问或模板失败。这种最低的处理创建一个值得信赖的记录信封。

从那里，ETL 可以在仓库加载之前完全整理记录。ELT 可以将经过验证的原始记录放入目标中并构建业务模型。在这两种情况下，都要在适当的保留政策下保留源 URL、捕获表示、区域、获取时间、解析器版本和原始证据。

无废料抓取浏览器 可以提供渲染的获取层而无需决定下游集成模式。将预期的运行量与 无废料定价进行比较，然后将该成本计入 ETL 或 ELT 的单元经济学。

决策框架

1. 列出哪些字段可以进入目标，哪些字段必须首先移除或掩码。
2. 确定可以保留原始数据的位置以及谁可以访问它。
3. 比较外部计算和目标中的转换能力和成本。
4. 单独定义原始可用性和整理出版的延迟。
5. 测试重播、删除、模式漂移、部分输入和重复输入。
6. 从源捕获到每个发布模型映射血统和所有权。
7. 根据这些约束选择 ETL、ELT 或混合方法，然后在工作负载经济发生变化时再重新审视。

结论

ETL 在将数据加载到主要目标之前进行转换；ELT 在执行全面转换之前先加载数据。更好的模式是满足组织的信任边界、重放需求、延迟目标、计算经济和所有权模型的模式。许多生产系统结合了两者：它们在加载之前强制必要的控制，然后在之后建立消费者模型。