ETL

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ETL简介

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。
ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，而且增长的时间正在大大缩短，这些数据蕴含着巨大的商业价值，但企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。

实现ETL

ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括:业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。
实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。体现为以下几个方面：
1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。
2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。
3、拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。
4、验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861082585313-8148，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。
5、数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。
6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。
7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。

技术架构

ETL工具目前有两种技术架构——ETL架构和ELT架构，不仔细看好像没什么不同之处，那么这两种架构到底有什么区别呢？

ETL架构

在ETL架构中，数据的流向是从源数据流到ETL工具，ETL工具是一个单独的数据处理引擎，一般会在单独的硬件服务器上，实现所有数据转化的工作，然后将数据加载到目标数据仓库中，如果要增加整个ETL过程的效率，则只能增强ETL工具服务器的配置，优化系统处理流程（一般可调的东西非常少）。IBM的datastage和Informatica的powercenter原来都是采用的这种架构。
ETL架构的优势：
ETL可以分担数据库系统的负载（采用单独的硬件服务器）
ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑
ETL采用单独的硬件服务器。.
ETL与底层的数据库数据存储无关。

ELT架构

在ELT架构中，ELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则，数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动，ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用，数据加工过程既可以在源数据库端执行，也可以在目标数据仓库端执行（主要取决于系统的架构设计和数据属性）。当ELT过程需要提高效率，则可以通过对相关数据库进行调优，或者改变执行加工的服务器就可以达到。一般数据库厂商会力推该种架构，像Oracle和Teradata都极力宣传ELT架构。

ELT架构的优势：

ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性（尤其是当数据加工过程在晚上时，可以充分利用数据库引擎的资源）
ELT可以保持所有的数据始终在数据库当中，避免数据的加载和导出，从而保证效率，提高系统的可监控性。
ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，并可以利用数据库的固有功能优化磁盘I/O。
ELT的可扩展性取决于数据库引擎和其硬件服务器的可扩展性。
通过对相关数据库进行性能调优，ETL过程获得3到4倍的效率提升一般不是特别困难。

注意事项

为了能更好地实现ETL，用户在实施ETL过程中应注意以下几点：
第一，如果条件允许，可利用数据中转区对运营数据进行预处理，保证集成与加载的高效性；
第二，如果ETL的过程是主动“拉取”，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强；
第三，ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议；
第四，关键数据标准至关重要。ETL面临的最大挑战是当接收数据时其各源数据的异构性和低质量。以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理。当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化。而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。
第五，将数据加载到个体数据集时。在没有一个集中化的数据库情况下，拥有数据模板是非常重要的。它们是标准化的接口，每一个个体或者部门数据集市都能够填充。确保你的ETL工具有这样的功能，能够扩展到一个数据仓库平台，将信息从一个数据集市流动到下一个。