ETL 与 ELT：哪个更好？终极指南（2025 年）

ETL（提取、转换、加载） 过去几十年来，一直是数据分析和仓储的传统方法。 然而，今天我们还可以选择 ELT（提取、加载、转换） 数据处理的替代方法。 自从 ELT 诞生以来，关于哪种方法更好的争论一直存在。

本博客的目的是彻底结束 ETL 与 ELT 的争论。

在 5 分钟内构建无代码、自动化 ETL 管道 

了解如何

ETL 与 ELT：对决

ETL和ELT都很重要 数据集成 采用不同途径实现同一目标的策略——使数据可供决策者访问并可付诸行动。虽然两者都发挥着关键作用，但它们的根本差异可能对数据处理、存储和分析产生重大影响。

让我们来探究一下当“T”和“L”互换时会发生什么。

什么是ETL？

在 ETL 与 ELT 之间进行选择之前，了解每个术语的含义非常重要。

所以， 什么是 ETL?

ETL 传统上是数据集成过程中的重要步骤，它有助于将数据从不同的数据源传输到目标目的地。

ETL 首先将来自不同来源的数据提取到暂存空间中。 这些数据可能并不总是统一的，而且通常采用不同的格式。 直接将此数据传输到目的地通常会导致错误。 因此，最好对其进行清理和验证，这样只有高质量的数据才能到达最终目的地。

转换后，清理后的数据将加载到指定的目的地。

ETL 在现代商业智能流程中至关重要，因为它可以将来自不同来源的原始结构化或非结构化数据集成到一个位置以提取业务见解。

经常有人问这样的问题， “ETL 过时了吗？”

这个问题的答案取决于组织的需求，例如他们有多少数据系统，是否需要转换这些数据，是否需要及时访问已编译的数据等。

在我们深入研究 ETL 何时是更好的选择之前，首先了解 ELT 是什么。

什么是 ELT？

英语教学 含义与ETL完全不同。 ELT 的初始阶段与 ETL 的工作方式相同，这意味着首先从不同的数据源中提取原始数据。 与 ETL 中数据在加载之前首先进行转换不同，在 ELT 中，数据直接加载到目标中，然后在目标内进行转换，例如 数据仓库.

这种方法的主要好处是数据用户可以在需要时轻松访问所有原始数据。

需要注意的是，BI 工具在不处理大数据的情况下无法使用它。 因此，下一步是清理和标准化数据。 ETL 仓库标准化存储的数据，以准备定制的仪表板和业务报告。

与 ETL 相比，ELT 大大减少了加载时间。 此外，ELT 是一种资源效率更高的方法，因为它利用了目的地的处理能力。

ELT更适合云数据库、存储平台和数据仓库等 雪花 or 亚马逊Redshift 因为这些平台有能力批量存储原始数据。

ETL 流程与 ELT 流程

ETL流程 

An ETL过程 可用于各种用例，例如数据迁移、集成或只是数据复制。

无论如何，基本过程从数据提取开始，从不同的源提取数据，然后将其移动到暂存区域进行转换。 现在，根据用例，可以对该数据应用各种类型的转换。 例如，如果数据来自两个不同的源，则连接转换会将其组合起来。

在将数据发送到最终目的地之前，还必须对数据进行清理和验证。

一旦完成，它最终被加载到目的地，目的地可以是另一个数据库，一个仓库。 用户可以选择多种方案，主要有满载和增量加载。 满载时，所有数据一次加载，而第二个选项时，数据分批上传。

这创建了一个有组织的管道，为数据从 A 点到 B 点提供了清晰的旅程。

ELT流程

ELT 过程的启动方式与 ETL 相同，即数据提取。 提取数据后，会将其移动到暂存区域，该暂存区域可以是目标系统内的临时存储位置或单独的存储系统。 暂存对于数据验证以及在将数据加载到目标存储库之前确保数据一致性至关重要。

下一步是定义目标存储库中数据表的架构。在此步骤中，用户必须创建表并定义列数据类型。然后使用工具和技术（例如基于 SQL 的加载脚本）将数据加载到目标存储库中， 数据管道，或无代码 ELT 工具，例如 Astera 数据管道。

了解无代码 ELT 工具如何加快数据集成

现在就试试！

ETL 与 ELT 架构：8 个主要差异

让我们看看这两种方法之间的一些主要区别。

• 转型过程

转换过程的顺序是 ELT 和 ETL 的一个主要区别。 ETL 方法在加载数据之前对其进行处理和转换。 或者，ELT 工具不会在提取后立即转换数据。 相反，他们将数据按原样加载到仓库中。 数据分析师可以选择他们需要的数据并在分析之前对其进行转换。

• 资料大小

ETL 和 ELT 之间的主要区别在于数据大小。 ETL 仓库最适合较小的数据集。 然而，ELT 系统可以处理大量数据。

• 数据加载时间

ETL 与 ELT 架构在将原始数据传输到目标仓库的总等待时间方面也有所不同。ETL 是一个耗时的过程，因为数据团队必须首先将其加载到中间空间进行转换。之后，数据团队将处理后的数据加载到目标位置。

ELT 架构提供对非结构化数据的支持。 因此，它消除了加载前进行转换的需要。 因此，用户可以直接转移到数据仓库，这使得 ELT 耗时更少。

• 数据分析时间

ETL 与 ELT 的另一个区别是执行分析所需的时间。由于 ETL 仓库中的数据经过转换，数据分析师可以毫不延迟地对其进行分析。但 ELT 仓库中的数据未经转换。因此，数据分析师需要在需要时对其进行转换。这种方法增加了数据分析的等待时间。

• 合规性

网络攻击影响了 155.8 亿人 仅 2020 年就有 XNUMX 万人使用 ETL 或 ELT 数据。为了降低数据被盗的风险，企业必须遵守 CCPA、GDPR、HIPAA 和其他数据隐私法规。这就是为什么合规性是 ETL 与 ELT 之争中的关键因素。

ETL工具 在将敏感信息加载到仓库之前将其删除。 因此，这可以防止未经授权的数据访问。 另一方面，ELT 工具将数据集加载到仓库中，而不删除敏感信息。 因此，这些数据更容易受到安全漏洞的影响。

• 非结构化数据支持 

非结构化数据支持是 ETL 和 ELT 之间的另一个显着区别。 ETL 集成与关系型兼容 数据库管理系统。 因此它不支持非结构化数据。 换句话说，如果不进行转换，就无法集成非结构化数据。

ELT 过程不受此类限制。 它可以转移 结构化和非结构化数据 毫无麻烦地进入仓库。

• 转型的复杂性

另一个区别是转换的复杂性。 ELT 方法可以将大量数据移动到目标目的地。 但是，您无法将某些高级转换（例如特定类型的名称或地址解析）下推到底层数据库。 因此，它们必须在登台服务器中执行。 有时，这可能会导致“数据沼泽”。 手动排序和清理存储在一个地方的大量数据是一项挑战。

传统的 ETL 方法使该过程更加简单。 这是因为您可以在加载数据之前批量清理数据。

• 工具和专家的可用性 

从 Astera 从数据管道到 SSIS 和 Informatica PowerCenter，市面上有各种不同类型的 ETL 工具。由于这项技术已经存在了几十年，企业可以充分利用这些高效的工具。但对于相对较新的 ELT 技术，我们却不能这么说。因此，能够满足客户需求的 ELT 资源和工具有限。此外，市场上 ETL 专家众多，而 ELT 专家队伍却十分稀缺。

ETL 与 ELT：选择时要考虑的关键因素

在 ETL 和 ELT 之间进行选择取决于以下几个因素：

• 数据量和种类： ELT 更适合处理大型、多样化的数据集，而 ETL 则更适合处理结构化数据。
• 处理速度： ELT 可以实现更快的提取，而 ETL 由于前期转换可能会比较慢。
• 合规性与安全性： ETL 在存储之前提供了对数据治理的更多控制，这对于法规遵从至关重要。
• 基础设施和成本： ELT 利用云的可扩展性，但可能需要更多的存储，而 ETL 则通过预处理减少存储需求。

下表提供了一些其他差异。

行业特定用例：

• 金融与银行： ETL 确保严格遵守 GDPR 和 PCI DSS 等监管框架。
• 卫生保健： ETL 是处理敏感患者记录并保持 HIPAA 合规性的理想选择。
• 电子商务和零售： ELT 利用云仓库实现实时客户分析。
• 媒体和流媒体： ELT 处理大量非结构化数据以提供个性化的内容推荐。

ETL 与 ELT：优点和缺点

让我们看一下一些值得注意的优点和缺点：

ETL 管道的优点

• ETL管道 通常最适合在将数据加载到目标系统之前进行数据清理、验证和转换。
• 借助 ETL 管道，您可以轻松地将来自多个源系统的数据聚合为单一一致的格式.
• 您可以保留当前的数据源平台，而不必担心数据同步，因为 ETL 不需要数据集的共置。
• ETL 过程提取大量元数据，可以在 SMP 或 MPP 硬件上运行，可以更有效地管理和使用这些硬件，而不会与数据库发生性能冲突。
• ETL 管道允许您应用复杂的数据转换。 如果您的数据在可用之前需要复杂的业务逻辑或数据结构的重大更改，ETL 为这些转换提供了一个更受控的环境。
• ETL 显着降低了分析的复杂性和资源需求。因为在将数据加载到目标系统之前应用转换。
• 您可以设计 ETL 管道来处理批量和实时数据集成，并根据特定要求利用数据处理的灵活性。

 ETL的缺点

• 随着时间的推移，维护 ETL 管道可能具有挑战性。 随着数据源的发展和业务需求的变化，ETL逻辑必须定期更新和测试。
• If 数据质量 如果问题在 ETL 过程中没有被检测到并得到解决，它们可能会传播到下游系统，从而导致错误的分析和决策。
• 如果转换规则未经过仔细设计和测试，则存在数据丢失或信息遗漏的风险。
• ETL 过程可能是资源密集型的，需要大量的计算能力和存储容量，特别是对于大型数据集。

ELT 管道的好处

• ELT 让您更加灵活，因为您可以将原始的、未处理的数据存储在数据仓库或数据湖中，并将其用于多种目的和分析。
• ELT 方法优先考虑数据加载而不是数据转换。 因此，数据可以快速加载到目标系统中，从而更快地用于分析。
• ELT 最适合非结构化数据，因为它使用读取时架构方法，您可以在没有严格架构要求的情况下提取数据
• ELT 管道为高级分析、机器学习和数据科学项目奠定了基础，因为它们允许数据科学家访问和操作原始数据以创建模型和见解。
• ELT 管道可以通过将复杂的数据转换卸载到目标数据仓库来简化 ETL（提取、转换、加载）流程。
• ELT 管道的最佳部分是，由于原始数据直接加载到目标系统中，因此数据丢失的风险不会降低。

英语教学的缺点

1. ELT 管道可能会将组织与特定的数据仓库解决方案联系起来，从而可能导致供应商锁定和灵活性有限。
2. 针对不同的分析用例重复转换，可能导致数据处理工作的冗余。
3. 对于业务用户和数据分析师来说，加载到数据仓库中的原始数据可能更难以访问且更具挑战性，这意味着需要付出更多努力来创建用户友好的视图和转换。
4. 在将数据加载到目标系统之前，ELT 管道通常不包括全面的数据质量检查和转换，需要额外的工具或支持 数据质量管理.
5. ELT 通常依赖于数据仓库解决方案，该解决方案的运营成本可能很高，尤其是在处理大型数据集时，因为存储成本、许可费用和基础设施成本可能会很快让您崩溃。

ETL 与 ELT：哪种数据管理策略更好？

没有明确的界限”更好 战略”。您选择的方法取决于您的具体情况 数据管理 要求。 此时 ETL 会是更好的选择 与英语教学相比：

1. 存在隐私问题：

在将数据加载到目标之前，您需要保护敏感信息。 ETL降低了机密信息泄露的风险。 此外，它还确保您的组织不会违反合规性标准。

2. 历史可见性很重要：

历史数据提供业务流程的整体视图。 从客户到供应商，它提供了对利益相关者关系的详细见解。 ETL 是实现此目的的最终选择。 它可以帮助准备自定义仪表板和精确的报告。

3. 数据采用结构化格式：

如果您不确定何时使用 ETL，请确定数据的性质。 ETL更适合数据结构化的情况。 虽然您可以使用 ETL 来结构化非结构化数据，但不能使用它将非结构化数据传递到目标目的地。

4. 您需要历史数据：

您需要对数据更改进行全面的审计跟踪和历史跟踪，因为 ETL 流程允许您捕获和记录转换活动。

5. 数据聚合很重要：

聚合和汇总来自多个源或不同粒度的数据是一项关键要求，因为 ETL 允许您在转换阶段创建聚合数据集。

6. 您正在使用旧系统：

您正在处理需要数据转换以满足目标模式的遗留系统。

另一方面， 我们建议在以下情况下使用 ELT：

1. 数据的可用性是一个优先事项：

您正在处理大量数据，ELT 是您的最佳选择，因为它可以将数据加载到目标仓库中，无论是结构化数据还是非结构化数据。

2. 数据分析师是 ELT 专家：

您的组织拥有 ELT 专家，因为技术仍在不断发展，因此找到 ELT 专家并不容易。

3. 预算不是问题：

ELT 流程使您无需转换即可加载信息。 然而，与 ETL 相比，构建 ELT 管道技术性更强，成本也更高。 预算充足的组织可以采用这种方法。

4. 需要原始数据存储:

您希望保留原始的、未更改的数据以供历史或未来分析，因为 ELT 在转换数据之前将数据加载到目标存储库中，从而允许您维护原始数据的记录。

5. 可扩展性对您来说很重要：

您需要高效处理大量数据，因为 ELT 可以利用基于云的数据存储和云数据仓库资源的可扩展性进行转换。

6. 需要实时或近实时处理：

您的数据处理要求需要低延迟转换或更新，因为 ELT 允许您在数据可用时立即加载数据，然后应用转换。

7. 架构经常更改:

您预计数据模式或结构会频繁更改，因为 ELT 可以更灵活地适应模式更改，因为转换是在目标存储库中执行的。

8. 涉及复杂的转换:

您的数据转换很复杂，需要高级处理，例如机器学习模型或大数据分析框架，ELT 可以有效地支持这些处理。

ETL 与 ELT？ETL 怎么样？ 和 英语语言培训？

ETL 与 ELT 之争将它们定位为对立的数据集成策略，但许多现代企业采用一种混合方法，充分利用两者的优势。这种方法使组织能够根据特定的工作负载、数据类型和基础架构优化性能、成本和可扩展性。

混合方法的工作原理

在混合模型中，ETL 用于结构化、任务关键型数据，这些数据在加载到目标系统之前需要进行转换，而 ELT 则应用于受益于基于云的处理能力的大规模原始数据集。典型的工作流程可能如下所示：

1. 初始 ETL 处理 – 从操作系统（例如 ERP、CRM）中提取数据，并经过关键转换，例如数据清理、丰富和标准化，然后加载到暂存或中间数据库。
2. 基于云的 ELT 执行 – 大量原始、非结构化或半结构化数据（例如日志、物联网流、社交媒体源）被加载到云数据仓库（例如 Snowflake、BigQuery、Redshift）中，并使用基于 SQL 的处理或分析工具进行转换。
3. 编排与自动化 – 数据管道编排工具确保顺利执行，根据业务规则、性能需求和成本考虑通过 ETL 或 ELT 动态路由数据。

混合方法的用例

• 金融服务： ETL 用于在存储之前转换监管报告，而 ELT 则可对原始交易数据进行实时风险分析。
• 电子商务和零售： ETL 处理结构化产品和销售数据以供运营使用，而 ELT 支持需求预测和客户情绪分析。
• 医疗保健与生命科学： ETL 确保遵守 HIPAA 和其他法规，而 ELT 则促进对患者数据进行高级分析以用于研究。
• 制造与物联网： ETL 处理结构化的 ERP 数据以进行报告，而 ELT 则帮助分析大规模 IoT 传感器数据以进行预测性维护。

企业为何采用混合 ETL-ELT

1. 性能优化 – 计算密集型转换发生在最有效的环境中，无论是在加载之前还是之后。
2. 成本效益 – 利用云原生 ELT 可降低本地处理成本，同时使用 ETL 进行选择性转换可最大限度地降低云存储费用。
3. 灵活性和可扩展性 – 组织可以根据不断变化的数据量、监管要求和技术进步进行调整。

通过融合 ETL 和 ELT，企业可以实现适合其需求的平衡、高效的数据集成策略。

尽享两全其美 Astera 数据管道

ETL 和 ELT 准备数据以进行详细分析。 无论您选择哪种方式， Astera 数据管道 可以满足您的需求。

作为一种基于人工智能、基于云的无代码数据集成解决方案， Astera Data Pipeline 简化并精简了 ETL 和 ELT 操作。使用直观的云端功能管理您的 ETL、ELT 和数据准备流程。整合您的数据工作流程，连接 100 多个数据源，然后使用简单的英语命令创建并自动化工作流程。

通过在云端进行数据准备并支持所有延迟， Astera 数据管道是快速、可靠的数据集成的强大资产。 设置演示 or 与我们的团队交谈 获取更多信息。

简化 ETL，最大限度提高效率 - 立即掌控您的数据集成之旅

下载免费试用版