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ELT vs ETL：哪个更好？
如果你有大量数据需要转移，基本上有两种选择。首先，如果这是一次性的，并且数据量巨大，你可以尝试“快递网”（Sneakernet）……也就是说，把数据存到硬盘上然后物理搬运。（信不信由你，亚马逊和谷歌都有这样的服务选项。）然而，对于大多数人来说，特别是如果数据传输是持续性的，你可能会采用某种形式的 ELT 或 ETL。
这就引出了一个显而易见的问题……
ELT vs ETL … 有什么区别？应该在哪种情况下使用？
这正是我们现在要回答的问题。
ELT vs ETL 的五个关键区别
关于 ELT 和 ETL，有很多值得讨论的地方。首先，ELT 代表 提取（Extract）、加载（Load）、转换（Transform），而 ETL 代表 提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。
不过，你可能已经知道这些了。
这里是简要概括，附带一些额外的见解：
- 顺序至关重要
ELT 先将数据加载到目标系统，再进行转换，而 ETL 则是在加载前完成数据转换。 - ELT 更快且更具扩展性
由于现代数据仓库的强大计算能力，ELT 在处理大规模数据集时通常更快、更具可扩展性。 - 云计算推动了变革
云计算是 ETL 向 ELT 转变的重要推动力，使数据处理具备更高的扩展性和成本效益。 - ELT 在某些领域占优势
ELT 在大数据、人工智能和实时分析等应用中更受青睐。 - ETL 仍然具有价值
对于传统系统、高度结构化数据以及严格合规要求的场景，ETL 依然不可或缺。ds
当 Sneakernet（即通过物理存储设备传输数据）不可行时，企业会采用 ETL（提取、转换、加载） 和 ELT（提取、加载、转换） 等数据集成方法。这些方法能够帮助企业快速、安全地获取和处理海量数据。
在 ETL 和 ELT 这两种方法中，流程的第一步都是从不同的数据源提取原始数据。随后，可以选择先将数据转换为易用格式，再加载到目标系统（ETL），或者先将数据加载到目标系统，再进行转换（ELT）。最终，数据会被存入数据仓库或进行转换，具体取决于采用的方法。
随着大数据和云技术的发展，许多企业正从传统的 ETL 过程转向更新的 ELT 方法。然而，这两种方法各有优劣，适用于不同的业务需求。
基础知识：理解 ELT 与 ETL 的区别
ELT 和 ETL 都在将原始数据转换为有价值的见解方面发挥重要作用，但它们的工作方式有所不同。
ETL 采用较早的方法，在将数据发送到目标系统之前先进行转换。这样，理论上只有清理和整理后的数据才会进入数据仓库……但在现实世界中，事情往往不会那么完美。另一方面，ELT 利用现代数据集成和云数据服务的强大转换能力。ELT 先将原始数据加载到目标系统（如数据仓库或数据湖），然后再进行转换。通常，这些转换是由 BI 团队或数据分析师直接在数据仓库或数据湖中执行的。
我们先来看看 ETL。
ETL 可能是最常见的传统数据移动和处理方法。它的核心流程是先获取数据，然后对数据进行清理和整理，最后将其存入数据仓库，即 提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。
在 ETL 过程中，转换（Transform） 是至关重要的一步。它将原始数据转换为符合目标存储系统要求的格式。这一过程可能包括 数据清理、过滤、聚合，以及根据预设规则和需求进行数据校验。此外，它还可能涉及 数据增强，并通常会对数据结构（如行、列和格式）进行转换，以适配高度结构化的目标系统。
ETL 之所以有效，是因为它有一个清晰的流程，确保只有经过处理和验证的数据才会进入传统数据仓库。它的优势在于数据清理彻底、流程高效（尤其减少了人为干预和监控的需求），整体而言是一种稳定、可靠的数据处理方式。
然而，这种方法也存在一些问题，尤其是在如今的大数据时代，数据量巨大且类型多样的情况下，ETL 的局限性更加明显。
那么，有什么替代方案呢？
ELT.
ELT 是现代数据集成的重要组成部分，专注于高效管理海量数据。与 ETL 一样，ELT 的第一步是数据提取（Extract），从数据库、应用程序、传感器等不同来源收集原始数据。但关键的不同在于第二步：ELT 直接将原始数据加载（Load）到云数据仓库（如 Amazon Redshift）或数据湖，而不会立即进行转换。
在 ELT 方法中，数据转换（Transform）是在数据仓库内部完成的。这种方式充分利用了云平台强大的计算能力和可扩展性，使其能够对大规模数据集进行复杂转换。ELT 特别适用于非结构化或半结构化数据，并提供更大的灵活性，可以根据业务智能（BI）或分析需求随时转换数据。
这一点尤为关键！
ELT 保留了原始数据，这带来了极大的灵活性。几个月后，如果你需要不同的分析视角，你可以随时回溯并使用完整的原始数据来提取新的见解。相比之下，ETL 可能会在清理和格式化过程中丢弃一些当时看似无用的数据，而这些数据在未来可能变得有价值。
数据策略的转变…
ELT 的兴起不仅仅是一种新方法，而是数据处理方式的重大变革。这一转变受到新技术的发展和对快速数据分析的需求所推动。要真正理解这一变化，我们需要回顾数据管理的历史，以及促使 ELT 崛起的关键因素。
在数据仓库的早期，存储成本高昂，计算能力有限。ETL 之所以被广泛采用，是因为它在将数据存入昂贵的本地数据仓库之前，精心清理和组织数据，从而降低了存储成本。
数据转换的主要目标是减少数据量和复杂性，以提高存储空间的利用效率。这种传统方法能够保持数据的完整性和一致性，但同时也可能使数据集成过程更加复杂且耗时。
当我们对比 ELT 和 ETL 时，就能清楚地看到其中的原因。
云计算的兴起彻底改变了数据管理方式，使数据存储更加可扩展且成本更低。随着计算能力的提升和大数据集的快速增长，ELT 在许多情况下成为更优的选择。
借助 ELT，企业可以快速将原始数据加载到数据湖或云数据仓库，而这些存储方案的成本如今非常低廉。随后，企业可以按需转换数据，无需立即进行处理。这种方式提供了更大的灵活性，能够随着业务智能（BI）需求的变化而调整。因此，ELT 既能降低初始成本，又能简化数据转换，适应性更强。
这种方法非常适合希望提升数据分析能力的企业。
何时使用： ELT vs ETL？
关于 ELT 与 ETL 的讨论依然十分活跃，因为在某些场景下，尤其是传统系统（Legacy Systems），ETL 仍然是一个合理且必要的选择。
当然，ELT 正迅速成为许多当前数据集成需求的最佳选择。但 ETL 和 ELT 都有各自的优缺点，为您和您的数据选择正确的方法取决于不同的因素，包括数据量、数据类型、业务需求和您已有的系统。
针对以下情况选择 ELT：
- 大数据、非结构化数据
ELT 非常适用于处理海量数据，尤其是非结构化或半结构化数据。通常，先将原始数据存入数据湖，再进行转换会更高效。这比在加载之前尝试整理所有数据更具优势。 - 数据探索
ELT 提供了更多数据探索的选项，使数据处理更灵活、更敏捷。无需在数据加载前设定所有转换规则，分析师可以随时尝试不同的业务规则和数据模型，而无需每次都重新加载数据。 - AI 和机器学习应用
ELT 非常适用于 AI 场景，尤其是在需要处理大量多样化数据（包括文本、图像等非结构化数据）时。
对于以下情况，请考虑 ETL：
- 传统系统
在处理遵循严格数据规则且要求高数据完整性的旧系统时，ETL 仍然是一个不错的选择。 - 合规性与敏感数据
当法规、规章或法律要求在存储前对数据进行修改或隐藏时，ETL 的结构化流程可以帮助确保合规。从设计上保证合规性，避免意外存储可能引发法律风险的数据。 - 优化数据仓库
对于使用传统本地数据仓库且存储空间有限的企业，ETL 的预加载转换功能非常有用。
总结
总而言之，ELT 和 ETL 在数据集成策略中都具有重要作用。
ELT 正在成为许多企业的更优选择，因其在云计算和海量数据处理方面更具可扩展性和效率。
但要做出明智的数据处理决策，关键在于了解 ELT 和 ETL 的技术差异及其与业务需求和技术平台的匹配程度。ETL 在某些场景下仍然有价值，而 ELT 则能让企业在未来更具适应性和灵活性。
企业应评估自身需求和数据处理要求，选择最合适的方法，并考虑采用 ELT 来提升数据安全性和可扩展性，从而在当今数据驱动的世界中获得竞争优势。
数据助你制胜。
