系列教程：ETL流程的设计与实现

1. 什么是ETL？ETL的重要性与应用场景

什么是ETL？

ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库构建过程中常见的数据处理流程，用于从一个或多个数据源中提取数据，经过清洗、转换后加载到目标数据仓库中。

ETL的重要性与应用场景

• 数据集成与一致性：整合不同数据源的数据，确保数据一致性和准确性。
• 数据清洗与预处理：清洗和转换数据，以符合目标数据仓库的需求。
• 数据分析与报告：为业务分析和报告提供可靠的数据基础。
• 自动化数据处理：定期执行ETL流程，确保数据及时更新和可用性。

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2. 准备工作与环境设置

确认数据源和目标数据仓库：

• 确保可以访问所有数据源，包括数据库、文件或API。
• 确保已经准备好目标数据仓库，如MySQL、PostgreSQL等数据库。
• 确保有权限设置定时任务或使用ETL工具。

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3. 第一部分：提取数据

使用SQL从数据库提取数据：

1. 打开数据库管理工具（如DBeaver）。
2. 连接到源数据库，编写SQL查询来提取数据。
3. 将数据导出为CSV文件或直接在工具中操作。

示例SQL提取：

SELECT id, name, email
FROM source_table;

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4. 第二部分&