原文：
www.kdnuggets.com/2022/08/etl-elt-data-integration-showdown.html
EJ Strat via Unsplash
提取-转换-加载 与 提取-加载-转换
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它们都是用于将数据从一个来源转移到数据仓库的数据集成方法。虽然它们的方法目标相似，但有所不同。
ETL 是将数据从多个来源转移到集中单一数据库的过程。原始数据从源中提取，在单独的处理服务器上转换，然后加载到目标数据库中。
转换在加载之前进行的原因是提取的数据需要符合目标数据库的数据规范。例如，有些数据仓库只能接受基于 SQL 的数据结构。
ETL 方法在一定意义上确保了合规性，即提取的数据以正确的数据形式转换到目标数据库。如果提取的数据没有正确转换，则不会成功移动和加载到数据仓库中。
ELT 不要求原始数据在加载之前进行转换。原始数据被加载到数据仓库中，转换、数据清理等操作发生在数据仓库中。
由于数据以原始格式留在数据仓库中，这允许不同类型的转换和分析进行。
ELT 在技术行业中较新，其发展得益于可扩展的云基础数据仓库。因此，随着时间的推移和更多公司采纳云基础设施，你会看到 ELT 过程也变得越来越受欢迎。
| ETL | ELT | |
|---|---|---|
| 发现 | 存在已超过 20 年 | 对数据集成方法较新 |
| 提取 | 原始数据使用 API 连接器提取。 | 原始数据使用 API 连接器提取。 |
| 转换 | 原始数据在次级处理服务器上进行转换。 | 原始数据在目标数据库内进行转换。 |
| 加载 | 原始数据必须在加载到目标数据库之前进行转换。 | 原始数据直接加载到目标数据库中。 |
| 时间 | 数据转换使 ETL 过程耗时较多 | 数据转换是并行进行的 - 提高了时间效率 |
| 隐私 | 数据在加载前进行转换可以消除个人识别信息（PII） | 这需要更多的隐私标准 |
| 成本 | 使用备用处理服务器可能会增加成本 | 由于简化的数据堆栈，成本更低 |
| 数据结构 | 结构化 | 可以是结构化、半结构化和非结构化的 |
| 数据大小 | 通常用于较小的数据集 | 通常用于较大的数据集 |
| 数据集需求 | 复杂的转换 | 速度和效率 |
| 重新查询 | 因为数据在进入目标数据库之前已被转换，所以无法重新查询。 | 是的，因为数据尚未被转换 |
| 数据湖兼容性 | 否 | 是 |
如果你想确定需要使用哪种数据集成过程，那取决于你团队的需求。
是的，ELT 相对较新且具有更多优势，但可能无法实现你的需求。
了解你的需求将帮助你确定使用哪种处理过程。
**Nisha Arya**是一位数据科学家和自由职业技术作家。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程，以及围绕数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能如何/能够有益于人类生命的持久性。作为一个热衷的学习者，她寻求扩展她的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。