為什么建數據倉庫需要使用ETL工具？數據倉庫是一個戰(zhàn)略集合，為各級決策過程提供各種數據支持。它是為分析報告和決策支持目的而創(chuàng)建的單個數據存儲。由于要獲取所有的數據，必然涉及到多系統(tǒng)、多類型數據庫的對接

為什么建數據倉庫需要使用ETL工具？

數據倉庫是一個戰(zhàn)略集合，為各級決策過程提供各種數據支持。它是為分析報告和決策支持目的而創(chuàng)建的單個數據存儲。由于要獲取所有的數據，必然涉及到多系統(tǒng)、多類型數據庫的對接問題，以及數據的提取和整理問題。

此時，ETL工具的功能體現在數據提取、轉換和加載的過程中，直至用于人們的分析。ETL是數據抽取、轉換和加載的過程。

在某些地方，可以先在轉換中選擇和加載ELT。對于日志倉庫，ETL首先要考慮業(yè)務需求，最后數據登陸模型要體現一定的主題。

一般來說，數據倉庫就像一個大的池。水池的供水需要水泵和水管，ETL負責水泵和水管的功能。

etl如何實現業(yè)務原系統(tǒng)數據接入？數據增量全量抽取有幾種方案？

我們現在做的項目對ETL很有用。

項目剛成立兩三個月。目前，我指揮著四個人。明年，我們計劃再增加四個人?，F在，兩個人在做ETL數據提取，兩個人在做Java，我的戰(zhàn)斗力可以算作三個人在做Java。

為什么要單獨提取數據？

系統(tǒng)現在有大量的查詢，這些查詢是實時查詢。有些查詢涉及幾十個表的關聯，這些表少了幾千萬，大了幾億，所以有些接口的返回速度非常慢。

我們整理出一些可以接受T1的接口，提取相關數據，處理一次，把幾十個表的數據處理成一個完整的數據，保存在mongodb中，然后提供接口服務。

以前，界面需要幾秒鐘才能返回，有些甚至需要十幾秒鐘?，F在，對于500個并發(fā)應用程序，它基本上可以在100毫秒內返回。

數據倉庫架構中etl完成什么任務？

ETL是數據提取、清理、轉換和加載的過程。

是構建數據倉庫的重要組成部分，用戶從數據源中提取所需數據，經過數據清洗，最后根據預定義的數據倉庫模型，將數據加載到數據倉庫中。

數據倉庫ETL到底是什么？

ETL工作的實質是從各種數據源中提取數據，對數據進行轉換，最后通過數據倉庫的維度建模，將數據加載并填充到表中。只有填寫了這些維度/事實表，ETL工作才能完成。接下來，分別闡述了提取、轉換和加載的三個步驟：數據倉庫面向分析，操作數據庫面向應用。顯然，并非所有用于支持業(yè)務系統(tǒng)的數據都是分析所必需的。因此，本階段主要根據數據倉庫主題和主題字段確定從應用數據庫中提取的編號。

在具體的開發(fā)過程中，開發(fā)人員必須經常發(fā)現數據倉庫建模后某些ETL步驟與表描述不匹配。這時，需要重新檢查和設計需求，重新進行ETL。正如本文在數據庫系列中提到的，任何涉及需求的更改都需要重新開始并更新需求文檔。

轉換步驟主要是指轉換提取的數據結構以滿足目標數據倉庫模型的過程。此外，轉換過程還對數據質量負責，這也稱為數據清洗。這里可以參考數據質量的內容。

在加載過程中，為確保數據質量而提取和轉換的數據將加載到目標數據倉庫中。加載可以分為兩種類型：首次加載和刷新加載。其中，首次加載會涉及大量數據，而刷新加載是一種微批量加載。

我們可以說，隨著各種分布式和云計算工具的興起，ETL實際上已經成為ELT。也就是說，業(yè)務系統(tǒng)本身不會做轉換工作，而是將數據導入到分布式平臺進行簡單清洗后，讓平臺進行清洗和轉換工作。這樣可以充分利用平臺的分布式特點，使業(yè)務系統(tǒng)更加專注于業(yè)務本身。

基金etl什么意思？

ETL，英文extract transform load的縮寫，用于描述從源到目標提取、轉換和加載數據的過程。ETL是將業(yè)務系統(tǒng)中的數據經過提取、清洗和轉換后加載到數據倉庫中的過程，因此也稱為數據倉庫技術。其目的是將分散、無序、不統(tǒng)一的數據整合在一起，為企業(yè)決策提供分析依據。