ETL简介

ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。用来描述将数据从源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，它能够对各种分布的、异构的源数据(如关系数据)进行抽取，按照预先设计的规则将不完整数据、重复数据以及错误数据等“脏"数据内容进行清洗，得到符合要求的“干净”数据，并加载到数据仓库中进行存储，这些“干净”数据就成为了数据分析、数据挖掘的基石。

ETL是实现商务智能(Business Intelligence，BI)的核心。一般情况下，ETL会花费整个BI项目三分之一的时间，因此ETL设计得好坏直接影响BI项目的成败。

ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件（平面文件数据库结构（Flat File database structure）以定界的方式存储数据，可以将其解释为单一数据流。平面数据库在数据之间使用定界符，如逗号等。）等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。

数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的数据存储介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。

ETL(Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)作为BI/DW（Business Intelligence）的核心和灵魂，能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，约占整个项目的60%～80%，这是国内外从众多实践中得到的普遍共识。

ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。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，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。

信息是现代企业的重要资源，是企业运用科学管理、决策分析的基础。目前，大多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，以致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。如何正确选择ETL工具？如何正确应用ETL？

目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS……

ETL的实现方式

企业中常用的ETL实现有多种方式，常见的方式如下。

(1)借助ETL工具(如Pentaho Kettle、Informatic等)。

(2)编写SQL语句。

(3)将ETL工具和SQL语句结合起来使用。

上述3种实现方式各有利弊，其中：

第1种方式可以快速建立ETL工程，屏蔽复杂的编码任务、加快速度和降低难度，但是缺少灵活性；

第2种方式使用编写SQL语句的方式优占是灵活，可以提高ETL的运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高；

第3种方式综合了前面两种方法的优点，可以极大地提高ETL的开发速度和效率。

数据集成：快速实现ETL

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。它可以集中地体现为以下几个方面：

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。

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。

拆分数据：依据业务需求对字段可进行分解。例，主叫号 861084613409，可进行区域码和电话号码分解。

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861084613409，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。

数据替换：对应业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换。

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。

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，保证主键惟一记录的加载。

为了能更好地实现ETL，笔者建议用户在实施ETL过程中应注意以下几点：

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；

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；

三、ETL之前应制定流程化的配置管理和标准协议；

四、关键数据标准至关重要。目前，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。

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。

数据模型：标准定义数据

合理的业务模型设计对ETL至关重要。数据仓库是企业惟一、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。

元数据：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。

ETL体系结构

下图为ETL体系结构，它体现了主流ETL产品框架的主要组成部分。ETL是指从源系统中提取数据，转换数据为一个标准的格式，并加载数据到目标数据存储区，通常是数据仓库。

ETL体系结构图

Design manager：提供一个图形化的映射环境，让开发者定义从源到目标的映射关系、转换、处理流程。设计过程的各对象的逻辑定义存储在一个元数据资料库中。

Meta data management：提供一个关于ETL设计和运行处理等相关定义、管理信息的元数据资料库。ETL引擎在运行时和其它应用都可参考此资料库中的元数据。

Extract：通过接口提取源数据，例如ODBC、专用数据库接口和平面文件提取器，并参照元数据来决定数据的提取及其提取方式。

Transform：开发者将提取的数据，按照业务需要转换为目标数据结构，并实现汇总。

Load：加载经转换和汇总的数据到目标数据仓库中，可实现SQL或批量加载。

Transport services：利用网络协议或文件协议，在源和目标系统之间移动数据，利用内存在ETL处理的各组件中移动数据。

Administration and operation：可让管理员基于事件和时间进行调度、运行、监测ETL作业、管理错误信息、从失败中恢复和调节从源系统的输出。

参考：

ETL是什么意思_ETL是做什么的_ETL体系结构-思迈特软件Smartbi

ETL_通信百科

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