ETL(Extract、Transform、Load ）实现过程

什么是ETL

在数据仓库的构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了数据清洗、整合、转换、加载等各个过程。如果说数据仓库是一座大厦，那么ETL就是大厦的根基。ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位置。

ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是指：将OLTP系统中的数据抽取出来，并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。

通过ETL，我们可以基于源系统中的数据来生成数据仓库。ETL为我们搭建了OLTP系统和OLAP系统之间的桥梁，是数据从源系统流入数据仓库的通道。在数据仓库的项目实施中，它关系到整个项目的数据质量，所以马虎不得，必须将其摆到重要位置，将数据仓库这一大厦的根基筑牢！


实现ETL过程，一般从以下四个方面考虑：

（一）、准备区的运用(ODS)

 在构建数据仓库时，如果数据源位于一台服务器上，数据仓库在另一台服务器端，考虑到数据源Server端访问频繁，并且数据量大，需要不断更新，所以可以建立准备区数据库(ODS)。先将数据抽取到准备区中，然后基于准备区中的数据进行处理，这样处理的好处是防止了在原OLTP系统中频繁访问，进行数据运算或聚合等操作。如果系统中存在多种不同类型的数据库系统，ODS可以简化ETL的开发技术。

（二）、时间戳的运用

时间维度对于某一事实主题来说十分重要，因为不同的时间有不同的统计数据信息，那么按照时间记录的信息将发挥很重要的作用。在ETL中，时间戳有其特殊的作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以使用时间戳标识维度成员；在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息。例如：在进行数据抽取时，我们将按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，我们将按照OLTP系统中的时间戳取GETDATE到GETDATE减一天，这样得到前一天数据。

（三）、日志表的运用

在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么我们如何获得出错信息并及时修正呢? 方法是我们使用一张或多张Log日志表，将出错信息记录下来，在日志表中我们将记录每次抽取的条数、处理成功的条数、处理失败的条数、处理失败的数据、处理时间等等。这样，当数据发生错误时，我们很容易发现问题所在，然后对出错的数据进行修正或重新处理。

（四）、使用调度

在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度，即对事实数据表进行增量更新处理。在使用调度前要考虑到事实数据量，确定需要多长时间更新一次。比如希望按天进行查看，那么我们最好按天进行抽取，如果数据量不大，可以按照月或半年对数据进行更新。如果有缓慢变化维度情况，调度时需要考虑到维度表更新情况，在更新事实数据表之前要先更新维度表。

调度是数据仓库的关键环节，要考虑缜密。在ETL的流程搭建好后，要定期对其运行，所以调度是执行ETL流程的关键步骤。每一次调度除了写入Log日志表的数据处理信息外，还要使用发送Email或报警服务等，这样也方便的技术人员对ETL流程的把握，增强了安全性和数据处理的准确性。

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补充：企业软件 ,  其他