选ETL还是ELT？原创

大家好，今天跟大家聊一聊ETL跟ELT的区别，嗯，首先我们来说说就是ETL ----，我们听的比较多了，它就是呃，抽取、转换、加载，以前做传统出藏的时候，我们有很多收藏的一些工具可以帮助我们做ETL，比如我们有这个inform，或者是其他的kle，呃，或者其他一些数据厂商，比如华为的一些厂商啊，还有其他的一些厂商都提供这种E工具，他们可以让你用这种拖拉拽的方式很方便的进行数据的抽取，包括加载，比如空值去除，一些简单的逻辑转换，最后推送到你的目标数据库，这就是我们传统来说的就是ETL，那么ET呢？ET其实就是抽取，然后加载。然后再转换。那么这个我们可以看到，就是它是把原数据抽取到一个，嗯，可以说我们现在抽取到一个湖仓中，然后进行一个转换，嗯，这种有什么好处呢？它就是更加灵活，因为你可以不必先，嗯，就是我们传统说的先建模，然后再进行逻辑的开发，因为实际的过程中，业务过程中我们可以发现就是我们会接到很多需求。

不可能像嗯数据仓库建模理论那样，然后搞一些新型模型呀，维度模型呀，一步一步建模下来，然后才开发你的呃数仓呃收仓模型，这样很费时间的，所以现在我们都用ET这种架构来进行收仓的开发，但是它也不表示完全不不建模，就是你要有一些比如建模的一些规范呀，包括收藏的分层呀，一些指标呀，这些都是要遵循的，而且就是你开发的过程中也要有一些规范要遵循，这我在之前呢，就是呃视频中已经跟大家讲过了，所以在大数据的时候，ET这种架构更适合大家在实际处理问题。嗯，那么说到UT，其实我们不得不说另外一个概念，就是数据湖这个，最近这个概念也比较火，大家可能看到，嗯，就是大厂的一些数据湖的一些技术架构，或者一些厂商在推数据湖这个概念，嗯，那其实你要考虑很多大厂其实在推这个数据湖，但是它不一定适合你的场景。

嗯，因为数据湖说实话这个技术目前来说还不成熟，它虽然有一些技术这样可以选，但是也都是在发展中，嗯，没有一个成熟的，嗯，理论或者是方案来支撑，因为它数据湖的我认为数据库的治理它就是一个很复杂的一个问题，如果这个问题解决不了，数据库是得不到很好的应用的，嗯，所以你要结合自身的业务来选择是不是要上数据弧，还是用你传统的，就是数仓能解决你的业务问题。好，今天就跟大家介绍这么多，嗯，如果大家想了解更多的话，可以点击下方链接，然后我有一篇文章专门介绍ET跟E的区别，嗯，欢迎大家关注我的视频号，后期我会分享更多精彩的内容。