ETL vs ELT

已于 2025-06-17 17:48:00 修改
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文章标签： etl 数据仓库 elt
于 2025-06-17 17:46:25 首次发布
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ETL has several disadvantages compared to ELT, including the following:

  1. 通常，只有转换后的数据才会存储在目标系统中，因此分析师必须事先了解他们将要使用数据的所有方式以及他们将要生成的每份报告。
  2. 修改需求可能成本高昂，并且通常需要从源系统重新提取数据。
  3. 对数据执行的每次转换都可能掩盖一些底层信息，分析师只能看到转换阶段保留的内容。
  4. 构建基于 ETL 的数据管道通常超出了分析师的技术能力。

引用
​​​​​​​​​​​​​​ETL vs. ELT

数仓：数仓从ETL到ELT架构的转化以及俩者的区别
GIS摆渡人
08-01 632
分布式数据库技术正在迅速发展，随着数据处理的实时性需求越来越高，公司在管理数据处理的过程中，开始从ETL方案，逐渐转向ELT方案。ETL（Extract-Transform-Load），是对数据进行抽取、转换、加载的一系列过程，数据从数据源移动到中间区域（StagingArea），然后再进入数据仓库，所有转换都在数据加载到仓库之前执行。ELT的优势在于，将所有原始数据从多个源移动至一个统一的存储库，并且可以随时地、无限制地访问所有数据。这使得数据分析更加灵活便利。httpshttps。...
大数据集成性能优化：从ETL到ELT的演进之路
大数据洞察的博客
05-03 1043
随着企业数据量呈指数级增长（年均增速超40%），传统ETL架构在处理PB级数据时面临性能瓶颈。本文旨在通过对比分析ETL与ELT架构的技术差异，揭示ELT在分布式计算、存储计算分离等场景下的性能优势，为数据工程师提供从架构设计到代码实现的全链路优化方案。内容覆盖技术原理、算法实现、实战案例及工具选型，适用于数据集成系统的设计与优化场景。技术演进背景与核心概念对比分布式计算原理与架构优化模型ETL/ELT核心算法实现与性能对比数学模型量化分析与调优策略基于Spark的实战案例开发。
ETL VS ELT
miaoyibo12的博客
10-27 1278
ETL是 extract、 transform 和 load三个单词的缩写，它代表一种数据集成过程，属于方法学；它将来自多个数据源的数据组合成一个单一的、一致的数据存储，并将其加载到数据仓库或其他目标系统中。ETL为数据分析和机器学习提供了基础。通过一系列业务规则，ETL以满足特定业务需求的方式清理和组织数据，比如月度报告，另外它还可以处理更高级的分析，这可以改善后续流程或用户体验。ETL的工作流程一般包含以下三个步骤提取数据清洗数据导入数据。
ETL和ELT有什么区别？终于有人讲明白了
oOBubbleX的博客
07-23 1488
本文介绍了ETL和ELT的定义和区别，并给出相应的意见帮助企业选择合适的ETL&ELT工具。
ETL vs. ELT：数据集成的最佳实践是什么？
Tapdata 技术博客
07-26 1169
本文将尝试通过具体鲜活的企业数据中台案例，帮助大家直观感受 ELT 以及 ETL 这两种架构的区别与各自的优劣势，从而找到更适合自身发展需求的方案。
cliboa:ETL（ELT）管道，流程的应用程序框架
04-15
在这种情况下，ETL（ELT）处理意味着在各种数据库，存储和其他服务之间进行数据的获取，转换和传输之类的处理。 特征 基于Python的框架。 ETL（ELT）处理可由基于YAML的配置执行。 如果默认模块不够用，仅需...
深入解析ETL与ELT架构：数据集成技术的演进与发展
2301_77700816的博客
06-04 931
ETL（Extract, Transform, Load）架构是传统的数据集成方式，它将数据从源系统提取出来，经过一系列转换处理后，再加载到目标系统中。ELT（Extract, Load, Transform）架构是近年来兴起的一种数据集成方式，它将数据提取和加载到目标系统后，再进行转换处理。数据加载（Load）：将提取的数据直接加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖等。数据加载（Load）：将转换后的数据加载到目标系统中，如数据仓库、数据湖等。数据质量：数据加载到目标系统后进行转换，可能导致数据质量问题。
数据清洗（ETL/ELT）原理与工具选择指南：企业数字化转型的核心引擎​
Leo的博客
07-10 1094
现在搞企业数字化转型，数据的重要性不用多说，它就是企业的核心资产。但现实是，那些没经过处理的“原始数据”，问题真不少。它们会让你的分析结果跑偏，决策跟着出错，甚至给业务埋下隐患。所以，高效搞定数据清洗（ETL/ELT），选对工具，就成了企业必须面对的实际问题。今天咱们就实实在在聊聊什么是数据清洗（ETL/ELT)，从原理到选型，帮你理清楚。
PostgreSQL 数据库中 ETL 操作的实战技巧
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07-15 532
PostgreSQL 作为一款功能强大的开源关系型数据库，在众多领域都发挥着重要作用。今天，就让我们深入探讨一下 PostgreSQL 数据库中 ETL 操作的实战技巧
kettle从入门到精通 第103课 ETL之kettle kettle读取redis中的Hash数据
zhangjin1222的博客
07-14 531
Kettle读取Redis Hash数据方法总结：通过生成记录、Java代码、JSON输入和写日志四个步骤实现。关键点在于Java代码步骤中初始化Redis连接、读取Hash数据循环输出（需传递数据到后续步骤）以及销毁连接。注意需根据Redis版本选择匹配的Jedis客户端jar包并放入Kettle的lib目录。该方法成功实现了从Redis的Hash结构中读取键值对数据并解析输出的完整流程。
kettle从入门到精通 第102课 ETL之kettle xxl-job调度kettle的两种方式
zhangjin1222的博客
07-13 415
摘要：本文介绍了如何使用xxl-job通过HTTP方式直接调用Carte服务执行Kettle任务。首先对xxl-job源码进行修改，使其支持HTTP模式；然后配置执行器，设置Carte服务地址及认证信息；最后创建任务时选择HTTP运行模式，配置CRON表达式和任务参数（包括请求方法、headers和参数）。启动Carte服务后，可通过xxl-job手动触发任务执行。该方法适用于单个或多个Carte服务组成的集群环境。
Spring AI 系列之十四 - RAG-ETL之一
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本文介绍了MFC中两个常用的文本操作函数：GetLBText()用于从组合框获取指定索引项的文本内容，示例展示了如何获取当前选中项的文本；GetWindowText()和SetWindowText()则分别用于获取/设置窗口或控件的文本，通过多个代码示例对比了它们的用法，包括直接操作控件和通过窗口句柄操作的方式。最后给出了一个综合应用实例，演示如何在静态文本控件中实现多行文本的连续追加显示而不覆盖原有内容。这些函数在MFC界面开发中具有重要作用。
Spring AI 系列之十五 - RAG-ETL之二
代码让AI扣
07-17 773
本章针对Spring AI的ETL中Transformers模块的讲解和演示，整体来说，其文档分块功能还是有待提升，不像Langchain4j 那样继承了Langchain的多种文档分块的算法，不过相信后面慢慢会补充完善，当然，你也可以自定义文档分块来实现Langchain4j 中的一些算法。下一章将继续讲解Spring AI中ETL最后一块功能Writers。
认识ETL流程：数据工程的基石
大数据内容个人总结与分享
07-16 1154
ETL（Extract, Transform, Load）流程是数据工程的核心。无论是数据仓库建设、报表开发，还是机器学习建模，ETL 都是数据流转的基础。本文将系统介绍 ETL 流程的设计要点、主流技术栈、常见模式与最佳实践，并结合代码示例，帮助你从零认识并掌握高效、可靠的 ETL 流程设计。
什么是数据仓库？数据库与数据仓库有什么关系？
Leo的博客
07-16 769
数据仓库和数据库是企业数据管理的两大核心工具。数据库主要负责实时业务处理（OLTP），确保日常交易高效运行；数据仓库则专注历史数据分析（OLAP），支持战略决策。关键区别在于：数据库采用规范化存储，强调实时性和事务处理；数据仓库采用反规范化结构，侧重数据整合和趋势分析。企业实际应用中，二者常配合使用：数据库支撑业务系统运转，数据仓库则从多个数据源（包括数据库）抽取数据进行分析。选择时需考虑业务需求、数据特征和成本效益，通常数据库满足日常操作需求，数据仓库适合大规模历史数据分析场景。
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ETL和ELT的区别
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ETL和ELT是数据集成和转换过程中常用的两种方法。它们的区别在于数据处理的顺序和位置： ETL（Extract, Transform, Load）是传统的数据集成方法。在ETL过程中，首先从源系统中提取数据（Extract），然后对数据进行...
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