杂项-DB：ETL（数据库仓库技术）

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ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（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是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，数企业花费大量的资金和时间来构建联机事务处理OLTP的业务系统和办公自动化系统，用来记录事务处理的各种相关数据。据统计，数据量每2～3年时间就会成倍增长，这些数据蕴含着巨大的商业价值，而企业所关注的通常只占在总数据量的2%～4%左右。因此，企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源，以至于浪费了更多的时间和资金，也失去制定关键商业决策的最佳契机。于是，企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。

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工具应用

ETL工具的典型代表有:Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle等等……

开源的工具有eclipse的etl插件:cloveretl

ETL的质量问题具体表现为正确性、完整性、一致性、完备性、有效性、时效性和可获取性等几个特性。而影响质量问题的原因有很多，由系统集成和历史数据造成的原因主要包括：业务系统不同时期系统之间数据模型不一致；业务系统不同时期业务过程有变化；旧系统模块在运营、人事、财务、办公系统等相关信息的不一致；遗留系统和新业务、管理系统数据集成不完备带来的不一致性。

实现ETL，首先要实现ETL转换的过程。体现为以下几个方面：

1、空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，并可根据字段空值实现分流加载到不同目标库。

2、规范化数据格式：可实现字段格式约束定义，对于数据源中时间、数值、字符等数据，可自定义加载格式。

3、拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861082585313-8148，可进行区域码和电话号码分解。

4、验证数据正确性：可利用Lookup及拆分功能进行数据验证。例如，主叫号861082585313-8148，进行区域码和电话号码分解后，可利用Lookup返回主叫网关或交换机记载的主叫地区，进行数据验证。

5、数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。

6、Lookup：查获丢失数据 Lookup实现子查询，并返回用其他手段获取的缺失字段，保证字段完整性。

7、建立ETL过程的主外键约束：对无依赖性的非法数据，可替换或导出到错误数据文件中，保证主键唯一记录的加载。

体系结构

ETL工具目前有两种技术架构——ETL架构和ELT架构，不仔细看好像没什么不同之处，那么这两种架构到底有什么区别呢？

ETL架构

在ETL架构中，数据的流向是从源数据流到ETL工具，ETL工具是一个单独的数据处理引擎，一般会在单独的硬件服务器上，实现所有数据转化的工作，然后将数据加载到目标数据仓库中，如果要增加整个ETL过程的效率，则只能增强ETL工具服务器的配置，优化系统处理流程（一般可调的东西非常少）。IBM的datastage和Informatica的powercenter原来都是采用的这种架构。

ETL架构的优势：

ETL可以分担数据库系统的负载（采用单独的硬件服务器）
ETL相对于EL-T架构可以实现更为复杂的数据转化逻辑
ETL采用单独的硬件服务器。.
ETL与底层的数据库数据存储无关。

ELT架构

在ELT架构中，ELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则，数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动，ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用，数据加工过程既可以在源数据库端执行，也可以在目标数据仓库端执行（主要取决于系统的架构设计和数据属性）。当ELT过程需要提高效率，则可以通过对相关数据库进行调优，或者改变执行加工的服务器就可以达到。一般数据库厂商会力推该种架构，像Oracle和Teradata都极力宣传ELT架构。

ELT架构的优势：

ELT主要通过数据库引擎来实现系统的可扩展性（尤其是当数据加工过程在晚上时，可以充分利用数据库引擎的资源）
ELT可以保持所有的数据始终在数据库当中，避免数据的加载和导出，从而保证效率，提高系统的可监控性。
ELT可以根据数据的分布情况进行并行处理优化，并可以利用数据库的固有功能优化磁盘I/O。
ELT的可扩展性取决于数据库引擎和其硬件服务器的可扩展性。
通过对相关数据库进行性能调优，ETL过程获得3到4倍的效率提升一般不是特别困难。

注意事项

为了能更好地实现ETL，用户在实施ETL过程中应注意以下几点：

第一，如果条件允许，可利用数据中转区对运营数据进行预处理，保证集成与加载的高效性；

第二，如果ETL的过程是主动“拉取”，而不是从内部“推送”，其可控性将大为增强；

第三，ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议；

第四，关键数据标准至关重要。ETL面临的最大挑战是当接收数据时其各源数据的异构性和低质量。以电信为例，A系统按照统计代码管理数据，B系统按照账目数字管理，C系统按照语音ID管理。当ETL需要对这三个系统进行集成以获得对客户的全面视角时，这一过程需要复杂的匹配规则、名称/地址正常化与标准化。而ETL在处理过程中会定义一个关键数据标准，并在此基础上，制定相应的数据接口标准。

第五，将数据加载到个体数据集时。在没有一个集中化的数据库情况下，拥有数据模板是非常重要的。它们是标准化的接口，每一个个体或者部门数据集市都能够填充。确保你的ETL工具有这样的功能，能够扩展到一个数据仓库平台，将信息从一个数据集市流动到下一个。

特色功能

ETL过程在很大程度上受企业对源数据的理解程度的影响，也就是说从业务的角度看数据集成非常重要。一个优秀的ETL设计应该具有如下功能：

管理简单

采用元数据方法，集中进行管理；接口、数据格式、传输有严格的规范；尽量不在外部数据源安装软件；数据抽取系统流程自动化，并有自动调度功能；抽取的数据及时、准确、完整；可以提供同各种数据系统的接口，系统适应性强；提供软件框架系统，系统功能改变时，应用程序很少改变便可适应变化；可扩展性强。

标准定义数据

合理的业务模型设计对ETL至关重要。数据仓库是企业唯一、真实、可靠的综合数据平台。数据仓库的设计建模一般都依照三范式、星型模型、雪花模型，无论哪种设计思想，都应该最大化地涵盖关键业务数据，把运营环境中杂乱无序的数据结构统一成为合理的、关联的、分析型的新结构，而ETL则会依照模型的定义去提取数据源，进行转换、清洗，并最终加载到目标数据仓库中。

模型的重要之处在于对数据做标准化定义，实现统一的编码、统一的分类和组织。标准化定义的内容包括：标准代码统一、业务术语统一。ETL依照模型进行初始加载、增量加载、缓慢增长维、慢速变化维、事实表加载等数据集成，并根据业务需求制定相应的加载策略、刷新策略、汇总策略、维护策略。

拓展新型应用

对业务数据本身及其运行环境的描述与定义的数据，称之为元数据（metadata）。元数据是描述数据的数据。从某种意义上说，业务数据主要用于支持业务系统应用的数据，而元数据则是企业信息门户、客户关系管理、数据仓库、决策支持和B2B等新型应用所不可或缺的内容。

元数据的典型表现为对象的描述，即对数据库、表、列、列属性（类型、格式、约束等）以及主键/外部键关联等等的描述。特别是现行应用的异构性与分布性越来越普遍的情况下，统一的元数据就愈发重要了。“信息孤岛”曾经是很多企业对其应用现状的一种抱怨和概括，而合理的元数据则会有效地描绘出信息的关联性。

而元数据对于ETL的集中表现为：定义数据源的位置及数据源的属性、确定从源数据到目标数据的对应规则、确定相关的业务逻辑、在数据实际加载前的其他必要的准备工作，等等，它一般贯穿整个数据仓库项目，而ETL的所有过程必须最大化地参照元数据，这样才能快速实现ETL。

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https://baike.baidu.com/item/ETL/1251949

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作者：ylbtech
出处：http://ylbtech.cnblogs.com/
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