ETL 代表提取、转换、加载，是数据仓库中的一个过程，涉及从不同的数据源提取数据，将其转换为标准格式，然后将其加载到数据库或数据仓库等目标中。ETL 对于需要跨多个来源进行数据集成的系统至关重要。
ETL（提取、转换、加载）的起源
ETL 的概念可以追溯到 20 世纪 70 年代，当时基于计算机的信息系统需要高效的方式来存储、检索和管理大量数据。多年来，ETL 已成为数据仓库、商业智能 (BI) 和分析的重要组成部分。
IBM 于 1966 年推出的信息管理系统 (IMS) 可视为 ETL 的前身，因为它整合了来自多个来源的数据。然而，ETL 一词本身是在 20 世纪 80 年代和 90 年代随着关系数据库和数据仓库技术的兴起而开始使用的。
扩展主题：ETL（提取、转换、加载）
ETL 涉及三个关键阶段：
- 提炼： 此步骤涉及从各种来源收集数据，这些来源可能包括数据库、CRM 系统、文件和其他数据存储库。数据可能是结构化的或非结构化的，可能来自内部和外部来源。
- 转换： 此步骤涉及清理、验证和修改提取的数据。这可能涉及过滤、排序、聚合、连接数据、执行计算或应用更复杂的功能等任务。
- 加载： 然后将转换后的数据加载到目标系统（例如数据仓库或数据库）中，在那里可以进行分析并用于决策目的。
ETL 工具可自动执行这些步骤，减少错误并提高数据集成过程中的效率。
ETL（提取、转换、加载）的内部结构
ETL 过程涉及一系列步骤：
- 数据采集： 在这里，数据是从各种源系统中提取的。
- 数据暂存： 获取的数据是分阶段的，这意味着它被临时存储以供进一步处理。
- 数据转换： 数据被清理、验证并转换成所需的格式。
- 数据加载： 清理和转换后的数据被加载到目标系统中。
- 数据呈现： 现在可以在目标系统中查询和分析数据。
每个步骤的复杂性可能因数据源、数据量、转换要求和目标系统的功能而异。
ETL（提取、转换、加载）的主要功能
- 数据整合： ETL 支持整合来自多个不同数据源的数据。
- 数据清理： ETL 过程包括数据清理、确保数据一致性和质量的步骤。
- 自动化处理： ETL 工具允许实现自动化处理，减少人工工作量和出现错误的可能性。
- 数据转换： ETL 支持复杂的数据转换，允许对数据进行操作以满足目标系统的需求。
- 错误处理： ETL 工具具有强大的错误处理和恢复机制，以确保数据集成过程的可靠性。
ETL 的类型（提取、转换、加载）
根据不同的因素，ETL 有多种类型：
| 因素 | 类型 |
|---|---|
| 按部署 | 本地 ETL、基于云的 ETL |
| 按积分 | 批量 ETL、实时 ETL |
| 按服务模式 | 自助式 ETL、托管式 ETL |
ETL（提取、转换、加载）的应用和挑战
ETL 广泛应用于数据仓库、商业智能、数据迁移和数据同步。挑战包括数据隐私问题、实时数据处理、大量数据管理以及高性能和可扩展性需求。解决方案包括使用高级 ETL 工具、数据治理策略以及使用数据虚拟化和流处理等技术。
与类似术语的比较
| 学期 | 描述 | 主要差异 |
|---|---|---|
| 英语语言培训 | 提取、加载、转换。数据转换发生在加载到目标系统之后。 | 转换步骤发生在加载后。当需要存储原始数据时很有用。 |
| 数据整合 | 将来自不同来源的数据组合成单一、统一视图的过程。 | 更通用的术语，涵盖包括 ETL 在内的更广泛的流程。 |
ETL 的未来前景和技术
展望未来，我们看到 ETL 流程将变得更加实时，更加重视流数据。机器学习和人工智能等技术将在数据转换中发挥更大作用，而基于云的 ETL 服务将因其可扩展性和成本效益而变得更加普遍。
代理服务器和 ETL（提取、转换、加载）
代理服务器可通过提供匿名性和安全性来增强 ETL 流程，尤其是在处理公共 Web 数据提取时。它们还可用于绕过地理限制，从而实现更全面的数据提取。
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无论您是刚开始使用 ETL 还是经验丰富的专业人士，了解此过程的细微差别对于推动更好的数据集成、改进决策以及实现组织更有效的运营至关重要。
