ETL và ELT: Những sự khác biệt cần phải biết

ETL và ELT: Những sự khác biệt cần phải biết

Tác giả: [email protected]
11:00 02/10/2024
image 2

Trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) cũng như trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT) là hai phương pháp xử lý dữ liệu để phân tích. Các tổ chức lớn có hàng trăm (hoặc thậm chí hàng ngàn) nguồn dữ liệu từ mọi khía cạnh trong hoạt động của họ – ví dụ như các ứng dụng, cảm biến, cơ sở hạ tầng CNTT và các đối tác bên thứ ba. Họ phải lọc, sắp xếp và làm sạch khối lượng dữ liệu lớn này để biến chúng trở lên hữu ích cho phân tích và nghiệp vụ thông minh.

Trong bài viết này FPT Cloud chia sẻ thêm những điểm tương đồng và khác biệt giữa 2 phương pháp trong quá trình xử lý dữ liệu.

ETL là gì?

ETL là tên viết tắt của Trích xuất, chuyển đổi, và tải (Extract, Transform, Load). Trong quá trình này, một công cụ ETL trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn RDBMS khác nhau sau đó chuyển đổi dữ liệu như áp dụng các biến đổi dữ liệu ( tính toán, nối chuỗi v.v. ) và sau đó tải dữ liệu vào hệ thống Data Warehouse. ETL là những luồng từ “nguồn” tới ”đích”. Trong quá trình ETL, engine chuyển đổi sẽ xử lý mọi thay đổi dữ liệu.

ELT là gì?

ELT là một phương pháp khác để tiếp cận công cụ chuyển động dữ liệu. Thay vì chuyển đổi dữ liệu trước khi viết, ELT cho phép “hệ thống đích” chuyển đổi trước. Dữ liệu đầu tiên được sao chép vào “đích” và sau đó được chuyển đổi tại đó. ELT thường được sử dụng với các database No-SQL như Hadoop, Data Appliance hoặc Cloud Installation.

Các quy trình ELT và ETL khác nhau như thế nào?

Tiếp theo, chúng tôi phác thảo các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) và trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT). Bạn cũng có thể đọc một số thông tin nền tảng lịch sử.

Quy trình ETL

ETL bao gồm ba bước:

  1. Bạn trích xuất dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau
  2. Bạn sử dụng một máy chủ xử lý thứ cấp để chuyển đổi dữ liệu
  3. Bạn tải dữ liệu đó vào cơ sở dữ liệu mục tiêu

Giai đoạn chuyển đổi giúp đảm bảo cơ sở dữ liệu mục tiêu tuân thủ các yêu cầu về cấu trúc. Bạn chỉ di chuyển dữ liệu khi dữ liệu đã được chuyển đổi và sẵn sàng.

ETLandELTRedshift1

Quy trình ELT

Đây là ba bước của ELT:

  1. Bạn trích xuất dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau
  2. Bạn tải dữ liệu ở trạng thái tự nhiên vào một kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu
  3. Bạn chuyển đổi dữ liệu nếu cần thiết trong khi ở hệ thống mục tiêu

Với ELT, tất cả các quá trình làm sạch, chuyển đổi và bổ sung dữ liệu diễn ra trong kho dữ liệu. Bạn có thể tương tác và chuyển đổi dữ liệu thô nhiều lần nếu cần.

Sự khác nhau giữa ETL và ELT

ETL và ELT khác nhau ở những điểm sau:

ETLELT
1. Quy trìnhDữ liệu được chuyển đổi từ server staging sau đó được transfer tới Data warehouse DBDữ liệu vẫn còn trong DB của Data warehouse
2. Code UsageĐược sử dụng cho:-Những biến đổi chuyên sâu về tính toán-Lượng data nhỏĐược sử dụng cho lượng data rất lớn
3. Biến đổi dữ liệuCác biến đổi được thực hiện trong ETL server/stagingCác biến đổi được thực hiện bên trong “hệ thống đích”
4. Thời gian loadDữ liệu trước tiên được load vào staging sau đó mới load vào “đích”. Cần nhiều thời gianDữ liệu được load vào “đích” chỉ 1 lần sau đó mới biến đổi. Nhanh hơn
5. Thời gian biến đổiQuá trình ETL bắt buộc cần quá trình “Tranform” hoàn tất. Khi kích thước dữ liệu tăng lên, thời gian chuyển đổi cũng tăng theo.. Trong quá trình ELT, tốc độ không bao giờ phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu.
6. Thời gian bảo trìNhu cầu bảo trì là rất cao vì cần phải chọn dữ liệu để load và transformNhu cầu bảo trì là rất thấp vì dữ liệu luôn có sẵn
7. Độ phức tạp khi bắt đầuỞ giai đoạn đầu thực hiện rất dễ dàngĐể thực hiện quá trình ELT, cần phải có những kiến thức rất sâu về các tools và kĩ năng chuyên môn
8. Hỗ trợ Data warehouse?Mô hình ETL được sử dụng cho dữ liệu on-premise, quan hệ và có cấu trúcĐược sử dụng cho cơ sở hạ tầng cloud có thể support các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
9. Hỗ trợ Data LakeKhông supportCho phép sử dụng Data Lake với dữ liệu phi cấu trúc
10. Độ phức tạpQuá trình ETL chỉ load những dữ liệu quan trọng, như đã được xác định trước từ thời điểm designQuá trình này bao gồm tất cả quá trình phát triển từ output-backward và load những dữ liệu liên quan
11. Chi phíChi phí rất cao cho các doanh nghiệp vừa và nhỏChi phí đầu vào thấp khi sử dụng các phần mềm online làm Services Platforms
12. LookupsTrong quá trình ETL, cả 2 bảng Facts và Dimensions cần có sẵn trong StagingTất cả dữ liệu đều sẽ có sẵn vì Extract và Load được thực hiện chỉ trong 1 hành động
13. AggregationsĐộ phức tạp tăng lên với dữ liệu thêm vào trong datasetSức mạnh của target platform có thể xử lí một lượng dữ liệu đáng kể 1 cách nhanh chóng
14. Tính toánGhi đè lên cột đang có hoặc cần cắm cờ và đẩy sang “đích”Dễ dàng thêm cột đã được tính toán vào bảng hiện có.
15. MaturityETL đã được sử dụng trong hơn 2 thập kỷ. Nó có bộ tài liệu tốt và dễ dàng để thực hànhKhái niệm tương đối mới và khá phức tạp để triển khai
16. HardwareHầu hết các tools đều có yêu cầu về hardware riêng biệt, tương đối đắt tiềnChi phí cho phần cứng hệ thống điện toán đám mây không phải là vấn đề to tát
17. Hỗ trợ dữ liệu phí cấu trúcChủ yếu hỗ trợ dữ liệu quan hệ cấu trúcCó hỗ trợ sẵn cho dữ liệu phi cấu trúc

So sánh về thời điểm nên sử dụng ETL hay ELT

Trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT) là lựa chọn tiêu chuẩn cho các phân tích hiện đại. Tuy nhiên, bạn có thể cân nhắc trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) trong các tình huống sau đây.

Cơ sở dữ liệu cũ

Đôi khi, bạn sẽ hưởng lợi nhiều hơn khi sử dụng ETL để tích hợp với cơ sở dữ liệu cũ hoặc các nguồn dữ liệu của bên thứ ba có các định dạng dữ liệu đã xác định trước. Bạn chỉ phải chuyển đổi và tải dữ liệu một lần vào hệ thống của bạn. Sau khi chuyển đổi, bạn có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn cho tất cả các phân tích trong tương lai.

Thử nghiệm

Trong các tổ chức lớn, các kỹ sư dữ liệu tiến hành các thử nghiệm – ví dụ như khám phá các nguồn dữ liệu ẩn để phân tích và thử những ý tưởng mới để trả lời các truy vấn về hoạt động kinh doanh. ETL rất hữu ích trong các thử nghiệm dữ liệu để hiểu cơ sở dữ liệu và tính hữu dụng của cơ sở dữ liệu trong một tình huống cụ thể.

Phân tích phức tạp

ETL và ELT có thể được sử dụng cùng nhau cho các phân tích phức tạp sử dụng nhiều định dạng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu có thể thiết lập quy trình ETL từ một số nguồn và sử dụng ELT với phần còn lại. Điều này cải thiện hiệu quả phân tích và tăng hiệu năng của ứng dụng trong một số trường hợp.

Ứng dụng IoT

Các ứng dụng Internet vạn vật (IoT) sử dụng luồng dữ liệu cảm biến thường hưởng lợi từ ETL thay vì ELT. Ví dụ: dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến cho ETL tại biên:

  • Bạn muốn nhận dữ liệu từ các giao thức khác nhau và chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng dữ liệu chuẩn để sử dụng trong khối lượng công việc trên đám mây
  • Bạn muốn lọc dữ liệu tần suất cao, thực hiện các hàm tính trung bình trên các tập dữ liệu lớn, sau đó tải các giá trị đã tính trung bình hoặc đã lọc với tốc độ chậm hơn
  • Bạn muốn tính giá trị từ các nguồn dữ liệu khác nhau trên thiết bị cục bộ và gửi các giá trị đã lọc tới backend của đám mây
  • Bạn muốn làm sạch, chống trùng lặp hoặc điền vào các thành phần dữ liệu chuỗi thời gian bị thiếu

Tổng quan lại:

  • ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load trong khi ELT là viết tắt của Extract, Load, Transform.
  • Trước tiên, ETL load data vào staging server sau đó mới mới sang “đích” trong khi ELT load thẳng dữ liệu vào trực tiếp “đích”.
  • Mô hình ETL được sử dụng cho dữ liệu on-premises, dữ liệu có cấu trúc và quan hệ trong khi ELT được sử dụng cho các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trên hệ thống đám mây mở rộng.
  • ETL chủ yếu được sử dụng cho một lượng nhỏ dữ liệu trong khi ELT được sử dụng cho lượng dữ liệu lớn.
  • ETL không cung cấp hỗ trợ Lake Data trong khi ELT cung cấp hỗ trợ Lake Data.
  • ETL rất dễ thực hiện trong khi ELT yêu cầu các kỹ năng thích hợp để thực hiện và duy trì.

Giải bài toán dữ liệu hiệu quả cho tổ chức Việt với nền tảng toàn diện FPT Cloud Data Platform

FPT Cloud Data Platform  là một giải pháp công nghệ toàn diện được triển khai trên cơ sở hạ tầng đám mây để quản lý, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Đây là một môi trường tích hợp cho phép các doanh nghiệp dễ dàng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và truy cập từ bất kỳ đâu. FPT Cloud Data Platform có khả năng bao quát các bài toán lớn về dữ liệu của các cơ quan, tổ chức với 4 giải pháp chính từ: Kết nối và tổng hợp dữ liệu nhiều nguồn; Lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu; Khai phá và trực quan hóa dữ liệu.

Nhờ khả năng cho phép kết nối dữ liệu từ đa nguồn mà không cần phụ thuộc đơn vị quản lý nguồn dữ liệu gốc, không làm gián đoạn vận hành hệ thống hiện tại, FPT Cloud Data Platform giúp các tổ chức duy trì kết nối, liên thông CSDL dùng chung và cung cấp dịch vụ tới các cấp liên tục, hiệu quả. 

Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết và dùng thử giải pháp FPT Cloud Data Platform Tại đây

ETL và ELT: Những sự khác biệt cần phải biết