数据etl工具 为什么建数据仓库需要使用ETL工具？

为什么建数据仓库需要使用ETL工具？

数据仓库是一个战略集合，为各级决策过程提供各种数据支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的单个数据存储。由于要获取所有的数据，必然涉及到多系统、多类型数据库的对接问题，以及数据的提取和整理问题。

此时，ETL工具的功能体现在数据提取、转换和加载的过程中，直至用于人们的分析。ETL是数据抽取、转换和加载的过程。

在某些地方，可以先在转换中选择和加载ELT。对于日志仓库，ETL首先要考虑业务需求，最后数据登陆模型要体现一定的主题。

一般来说，数据仓库就像一个大的池。水池的供水需要水泵和水管，ETL负责水泵和水管的功能。

etl如何实现业务原系统数据接入？数据增量全量抽取有几种方案？

我们现在做的项目对ETL很有用。

项目刚成立两三个月。目前，我指挥着四个人。明年，我们计划再增加四个人。现在，两个人在做ETL数据提取，两个人在做Java，我的战斗力可以算作三个人在做Java。

为什么要单独提取数据？

系统现在有大量的查询，这些查询是实时查询。有些查询涉及几十个表的关联，这些表少了几千万，大了几亿，所以有些接口的返回速度非常慢。

我们整理出一些可以接受T1的接口，提取相关数据，处理一次，把几十个表的数据处理成一个完整的数据，保存在mongodb中，然后提供接口服务。

以前，界面需要几秒钟才能返回，有些甚至需要十几秒钟。现在，对于500个并发应用程序，它基本上可以在100毫秒内返回。

数据仓库架构中etl完成什么任务？

ETL是数据提取、清理、转换和加载的过程。

是构建数据仓库的重要组成部分，用户从数据源中提取所需数据，经过数据清洗，最后根据预定义的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。

数据仓库ETL到底是什么？

ETL工作的实质是从各种数据源中提取数据，对数据进行转换，最后通过数据仓库的维度建模，将数据加载并填充到表中。只有填写了这些维度/事实表，ETL工作才能完成。接下来，分别阐述了提取、转换和加载的三个步骤：数据仓库面向分析，操作数据库面向应用。显然，并非所有用于支持业务系统的数据都是分析所必需的。因此，本阶段主要根据数据仓库主题和主题字段确定从应用数据库中提取的编号。

在具体的开发过程中，开发人员必须经常发现数据仓库建模后某些ETL步骤与表描述不匹配。这时，需要重新检查和设计需求，重新进行ETL。正如本文在数据库系列中提到的，任何涉及需求的更改都需要重新开始并更新需求文档。

转换步骤主要是指转换提取的数据结构以满足目标数据仓库模型的过程。此外，转换过程还对数据质量负责，这也称为数据清洗。这里可以参考数据质量的内容。

在加载过程中，为确保数据质量而提取和转换的数据将加载到目标数据仓库中。加载可以分为两种类型：首次加载和刷新加载。其中，首次加载会涉及大量数据，而刷新加载是一种微批量加载。

我们可以说，随着各种分布式和云计算工具的兴起，ETL实际上已经成为ELT。也就是说，业务系统本身不会做转换工作，而是将数据导入到分布式平台进行简单清洗后，让平台进行清洗和转换工作。这样可以充分利用平台的分布式特点，使业务系统更加专注于业务本身。

基金etl什么意思？

ETL，英文extract transform load的缩写，用于描述从源到目标提取、转换和加载数据的过程。ETL是将业务系统中的数据经过提取、清洗和转换后加载到数据仓库中的过程，因此也称为数据仓库技术。其目的是将分散、无序、不统一的数据整合在一起，为企业决策提供分析依据。

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