ETL概述.pdf

ETL，全称为数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load），是构建数据仓库的核心过程。这个过程从各种业务系统中提取数据，经过清洗、转换处理，再加载到数据仓库，目的是整合企业中分散、混乱和标准不一的数据，为企业的决策分析提供强有力的支持。ETL在BI（商业智能）项目中扮演着至关重要的角色，它搭建了在线事务处理（OLTP）系统和在线分析处理（OLAP）系统之间的桥梁，确保数据从源系统顺畅地流入数据仓库。 ETL架构设计主要包括规划与设计主线和数据流主线。规划与设计主线涉及需求分析、架构设计、系统实施、测试与发布等步骤，而数据流主线则涵盖数据从源系统抽取、清洗、规格化直至提交的全过程。 在实现ETL的过程中，通常有三种方式：手工编码、工具实现和两者结合。ETL工具如Oracle的OWB、SQL Server的DTS/SSIS、Informatica等能快速建立ETL工程，但缺乏灵活性；SQL方式灵活高效，但编码复杂，技术要求高；而结合两者可兼顾速度与灵活性，提高开发效率。 ETL系统可以采用批处理数据流或流式数据流。批处理方式常见于大多数数据仓库，适合非实时性需求；而流式数据流适用于需要实时更新数据仓库的场景，对系统处理速度和数据处理机制有更高要求。 任务依赖模式分为水平任务依赖和垂直任务依赖。水平方式允许各数据库加载任务独立运行，而垂直方式强调同步，尤其在多系统共享维表时，需确保前序步骤完成才能进行后续操作。 ETL系统设计还需考虑恢复和重启机制，以应对非正常中断或错误执行。每个作业都应能从错误状态中恢复，并防止重复执行。 元数据管理是ETL的关键环节，包括关系型数据库表、数据模型设计工具产生的元数据，以及在数据清洗过程中产生的元数据。ETL工具通常能自动维护流程元数据，而手动编写ETL系统则需要构建元数据中央库。 ETL过程主要包含以下几个步骤： 1. 抽取：调研源系统，了解数据来源、类型和结构，设计数据抽取方案。源数据可能直接写入磁盘或临时存储，以便后续处理。 2. 转换：对抽取的数据进行清洗、转换，以符合数据仓库的规范和需求。转换包括去除重复值、纠正错误、格式化数据等。 3. 装载：将转换后的数据加载到数据仓库中，可能直接插入数据库表，或通过ETL工具完成。 在设计ETL架构时，还需要关注自动调度、异常处理、质量控制和安全问题，确保系统的稳定性和数据的准确性。这些因素共同决定了ETL项目的成功与否。