数据仓库中的ETL详解-优快云博客

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本文详细介绍了ETL（Extract-Transform-Load）过程，包括数据抽取、清洗转换加工、数据装载的关键技术，以及ETL在数据仓库中的重要性。数据抽取涉及全量和增量抽取方法，如触发器、时间戳、全表比对和日志对比。数据清洗处理不完整、错误和重复数据，而数据转换则涉及数据不一致性转换、粒度转换和商务规则计算。ETL日志和警告发送对于监控和问题解决至关重要。

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ETL介绍

ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过萃取（extract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。

ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。

数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中。在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。