时间：2022-12-19 06:30:01 | 来源：信息时代
时间：2022-12-19 06:30:01 来源：信息时代
ETL : 数据的抽取、转换和加载的过程,是构建数据仓库的重要环节。ETL负责从数据源提取数据并加载到目标数据仓库中,按照统一的规则集成数据源的数据,确保数据的一致性和完整性,有效提高数据的质量和价值。在整个数据仓库项目中,ETL是处于后台的一项工作,但ETL规则的设计和实施是整个项目中工作量最大的部分,约占整个项目的70%。提供一个高效的数据抽取、转换、加载的过程是系统建设成败的关键因素之一。
ETL的整个数据处理过程包括:
(1)数据抽取: 从数据源系统抽取数据仓库系统所需的数据。数据抽取可以从各种异构的数据源中抽取数据。对于不同数据平台、不同源数据格式、不同数据规模的业务系统,可以采用不同的接口方式。增量和变化的数据捕获是数据抽取中的重要技术,目前主要采用数据复制和数据日志分析的方法。数据复制通过设置一个触发器来捕获数据的更新,事先标记需要变化捕获的属性,一旦该数据发生改变,就将其捕获; 数据日志分析方法是读取系统日志来捕获和确定数据的变化,这种方法具有效率高,资料全等特点,但需要对日志文件格式和内容具有深入的理解。
(2)数据转换: 是指根据数据仓库数据模型的要求,对抽取来的源数据进行清洗、格式转换、去重、拆分、组合、汇总、导出数据、增加时间属性、设定缺省值等处理,确保来自不同业务系统和外部数据源的数据一致性。
(3)数据加载: 是将转换集成后的数据加载到数据仓库中,数据加载可以采用专用的数据加载工具,也可以采用独立编程。数据加载策略是数据加载过程的核心,主要包括加载周期的确定和数据追加方法的选择。数据加载周期需要综合考虑业务分析需求和数据加载的代价,对不同业务系统的数据可以采用不同的数据加载周期,但必须保持同一时间点业务数据的完整性和一致性。
ETL作为数据仓库建设中的重要环节,越来越受到学术界和产业界的重视,目前关于ETL未来研究和发展的方向,主要包括: ETL工作流的并行处理机制、主动ETL(active ETL)、复杂数据的ETL等。其中主动ETL是针对主动数据仓库的要求而提出来的,希望数据仓库能在尽可能短的时间内反映数据源的变化。复杂数据的ETL主要是针对包含XML/HTML、空间和图像等复杂类型数据的数据源的抽取、转化和加载。
在线咨询
