Какво е ETL?

ETL означава Extract, Transform и Load. Това е инструмент за програмиране, състоящ се от няколко функции, които извличат данните от зададени източници на релационна база данни и след това трансформират получените данни в желаната форма, като прилагат различни методи. След това зарежда или записва получените данни в целевата база данни.

Определение на ETL

Това е процес на съхранение на данни, използван за извличане на данни от базата данни или изходните системи и след трансформиране на поставяне на данните в хранилище на данни. Това е комбинация от три функции на базата данни, т.е. Extract, Transform и Load.

  • Екстракт: Това е процесът на четене на данни от единични или множество бази данни, където източникът може да бъде хомогенен или хетерогенен. Всички данни, придобити от различни източници, се преобразуват в един и същ формат за съхранение на данни и се предават за извършване на преобразуването.
  • Трансформиране: Това е процесът на трансформиране на извлечените данни във формата, необходима като изход, или във формата, подходяща за поставяне в друга база данни.
  • Зареждане: Това е процесът на записване на желания изход в целевата база данни.

Разбиране на ETL

На пазара има много инструменти ETL. Но е трудно да изберете подходящия за вашия проект. Някои ETL инструменти са описани по-долу:

1. Hevo: Това е ефективна платформа за интегриране на облачни данни, която в реално време пренася данни от различни източници като облачно съхранение, SaaS, бази данни. Той може да обработва големи данни и поддържа както ETL, така и ELT.

2. QuerySurge: Това е тестово решение, използвано за автоматизиране на тестване на големи данни и хранилища на данни. Подобрява качеството на данните и ускорява цикли на предаване на данни. Той поддържа тестване на различни платформи като Amazon, Cloudera, IBM и много други.

3. Oracle: Складът за данни на Oracle е съвкупност от данни и тази база данни се използва за съхраняване и извличане на данни или информация. Той помага на много потребители да имат достъп до едни и същи данни ефективно. Той поддържа виртуализация и позволява също свързване към отдалечени бази данни.

4. Panoply: Това е склад за данни, който автоматизира събирането на данни, трансформацията на данни и съхранението на данни. Той може да се свърже с всеки инструмент като Looker, Chartio и т.н.

5. MarkLogic: Това е решение за съхранение на данни, което използва масив от функции, за да направи интеграцията на данни по-лесна и бърза. Той определя сложни правила за сигурност за елементи в документите. Той помага за импортиране и експортиране на информация за конфигурацията. Той също така позволява репликация на данни за възстановяване при бедствия.

6. Amazon RedShift: Това е инструмент за съхранение на данни. Той е рентабилен, лесен и лесен за използване. Няма разходи за инсталиране и повишава надеждността на клъстера за данни. Нейните центрове за данни са напълно оборудвани с климатичен контрол.

7. Teradata Corporation: Това е единственият инструмент за съхранение на данни за масово паралелно обработване. Той може да управлява голям обем данни лесно и ефективно. Освен това е проста и рентабилна като Amazon Redshift. Напълно работи върху паралелна архитектура.

Работа с ETL

Когато данните се увеличават, времето за обработка също се увеличава. Понякога системата ви се забива само в един процес и тогава мислите да подобрите работата на ETL. Ето няколко съвета за подобряване на ефективността на ETL:

1. Правилни грешки: Проверете броя на ресурсите, използвани от най-тежкия процес и след това търпеливо пренапишете кода, където и да е тясното място, за повишаване на ефективността.

2. Разделете големи таблици: Трябва да разделите големите си маси на физически по-малки таблици. Това ще подобри времето за достъп, тъй като дървото на индексите в този случай ще бъде плитко и бързите операции с метаданни могат да бъдат използвани за записи на данни.

3. Само подходящи данни: Данните трябва да се събират на едро, но всички събрани данни не трябва да са полезни. Следователно съответните данни трябва да бъдат отделени от неподходящи или външни данни, за да се увеличи времето за обработка и да се подобри ефективността на ETL.

4. Паралелна обработка: Трябва да стартирате паралелен процес вместо сериен, когато е възможно, така че да може да се оптимизира обработката и да се повиши ефективността.

5. Зареждане на данни постепенно: Опитайте се да зареждате данни постепенно, т.е. зареждайте само промените, а не пълната база данни отново. Може да изглежда трудно, но не и невъзможно. Определено увеличава ефективността.

6. Кеширане на данни: Достъпът до данните от кеша е по-бърз и ефективен от достъпа до данни от твърди дискове, така че данните трябва да се кешират. Кеш паметта е с по-малки размери, така че в нея ще се съхранява само малко количество данни.

7. Използвайте зададената логика: Преобразувайте контура на курсора, базиран на зададени SQL изрази, във вашия ETL код. Това ще увеличи скоростта на обработка и ще повиши ефективността.

Предимства на ETL

  • Лесен за използване
  • Въз основа на GUI (графичен потребителски интерфейс) и предлага визуален поток
  • По-добре за сложни правила и трансформации.
  • Вградена функционалност за обработка на грешки
  • Разширени функции за почистване
  • Спестете разходи
  • Генерира по-високи приходи
  • Подобрява производителността.
  • Зареждайте различни цели едновременно.
  • Извършва трансформация на данни според нуждите.

Необходими ETL умения

  • SQL
  • Възможност за решаване на проблеми
  • Език на скриптове като Python.
  • творчеството
  • Организационни умения
  • Знаете как да параметризирате работни места
  • Основни познания за ETL инструменти и софтуер.

Защо се нуждаем от ETL?

  • Помага при вземане на решения чрез анализ на данни.
  • Той може да се справи със сложни проблеми, които не могат да се справят с традиционните бази данни.
  • Той осигурява общо хранилище на данни.
  • Зарежда данни от различни източници в целевата база данни.
  • Складът за данни се актуализира автоматично според промените в източника на данни.
  • Проверете трансформацията на данните, изчисленията и правилата за агрегиране.
  • Сравнява данните за източниците и целевите системи.
  • Подобрява производителността.

Обхват на ETL

ETL има светло бъдеще, тъй като данните се разширяват експоненциално и следователно възможностите за работа на професионалистите в ETL също се увеличават редовно. Човек може да има страхотна кариера като ETL разработчик. Топ MNC като Volkswagen, IBM, Deloitte и много други работят по ETL проекти и затова се нуждаят от специалисти по ETL в голям мащаб.

Как тази технология ще ви помогне в кариерния растеж?

Средната заплата на ETL разработчик е около 127 135 долара годишно в Съединените щати. В момента заплатата на разработчик на ETL варира от 97 000 до 134 500 долара.

заключение

Ако искате да работите с данни, можете да изберете ETL разработчик или други профили, свързани с ETL, за ваша професия. Търсенето му се увеличава поради увеличаването на данните.

Така че хората, които се интересуват от бази данни и техники за съхранение на данни, трябва да научат ETL.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за Какво е ETL ?. Тук обсъдихме основната концепция, нуждите, обхвата, необходимите умения и предимствата на ETL. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -

  1. Какво представлява прогнозната анализа?
  2. Предимства на изкуствения интелект
  3. Как работи JavaScript
  4. Инструменти за визуализация на данни

Категория:

Разработване на софтуер