ETL 介绍：抽取、转换、加载

数据集成通常涉及从不同来源收集信息并将其整合以协同使用。实现这一目标最成熟且广泛使用的方法之一是 ETL，它代表着抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。ETL 是一个系统的三步流程，用于将数据从其来源移动到可以由应用程序分析或使用的目标位置。

让我们详细说明每个阶段具体发生了什么：

抽取（E）

第一步是抽取（Extract）。这涉及从一个或多个源系统读取和获取数据。这些数据来源可以是数据存在的任何地方：

• 关系型数据库（如 PostgreSQL、MySQL、SQL Server）
• 文件（如 CSV、JSON、XML、日志）
• 来自网络服务的 API（应用程序编程接口）
• NoSQL 数据库
• 遗留系统

抽取步骤的主要目的仅仅是将所需数据从其原始位置“取出”。在此阶段，数据通常处于原始、未修改的格式。我们识别所需特定数据，并将其拉取到处理区域（有时称为暂存区），为下一步做好准备。

转换（T）

数据抽取完成后，**转换（Transform）**步骤便开始。这通常是整个流程中最复杂的部分。在此处，原始数据被清洗、验证和重塑，以满足目标系统的要求和预期用途（如分析或报告）。常见的转换活动包括：

• 清洗： 处理错误、不一致或缺失值（例如，用默认值填充空白字段，纠正拼写错误）。
• 标准化： 确保数据符合特定格式（例如，将所有日期格式转换为 YYYY-MM-DD，确保州缩写一致）。
• 验证： 检查数据是否符合特定规则（例如，确保电子邮件地址字段确实包含有效的电子邮件格式）。
• 丰富化： 添加新信息，可能通过合并来自不同来源的数据或计算新字段（例如，根据数量和单价计算总价，根据邮政编码添加人口统计信息）。
• 结构化： 重塑数据，可能通过连接表、拆分列或数据透视。
• 聚合： 汇总数据（例如，计算每个区域的总销售额）。

转换阶段确保数据变得一致、准确，并适合其最终目标。

加载（L）

最后一步是加载（Load）。数据转换完成后，需要将其写入目标系统。此目标系统通常是数据库、数据仓库、数据湖或为分析或操作用途设计的其他系统。

加载可以通过不同方式进行：

• 全量加载： 清除目标表中现有数据，并将其完全替换为新处理过的数据。这更简单，但对于大型数据集可能较慢。
• 增量加载： 仅添加新记录或更新自上次加载以来发生更改的现有记录。这对于持续更新更高效。

加载步骤使准备好的数据可供最终用户、分析师、数据科学家或需要它的应用程序使用。

ETL 流程

从视觉上看，此流程形成一个管道，数据按顺序流经这三个阶段：

一张图表说明了数据如何从源系统通过抽取、转换和加载阶段流入目标系统。

总而言之，ETL 是数据管理中的一个基本流程。它提供了一种结构化的方法来：

1. 从各种来源抽取数据。
2. 将其转换为可用、一致的格式。
3. 将其加载到目标系统进行分析或其它目的。

理解这三个不同的阶段是设计和构建高效数据管道的第一步。在接下来的章节中，我们将更详细地研究每个阶段。