ETL和数据仓库的主要区别在于ETL是提取、转换和加载数据以将其存储在数据仓库中的过程，而数据仓库是用于存储来自多个数据源的合并数据的中心位置。

数据仓库是一个帮助分析数据、报告和可视化数据以做出业务决策的系统。它是面向主题的、集成的、时变的、非易失性的。但是，在将数据存储到数据仓库之前，需要遵循几个步骤。这个过程称为ETL。它包括提取数据、转换数据，最后将它们加载到数据仓库。因此，ETL和数据仓库的区别就源于这个基本概念。

覆盖的关键领域

1.什么是ETL–定义，功能2.什么是数据仓库–定义，功能3.ETL和数据仓库的区别是什么–关键区别的比较

关键术语

数据仓库

什么是etl公司(etl)？

ETL代表提取、转换和加载。在这个过程中，首先从多个数据源中提取数据。然后，将其转换并加载到数据仓库中。ETL表示整个过程。IBM Data stage、Informatica和Microsoft Integration services是一些企业级ETL工具。现在让我们更详细地看一下ETL的每个步骤。

提取

提取是第一步。它涉及从各种数据源（如数据库）提取数据。在执行提取时需要注意的一个主要事实是，它不应该影响原始数据源的性能或响应时间。因此，有各种各样的数据提取策略。

完全提取–这涉及从所有数据源提取所有数据。该策略的主要用途是在初始阶段加载数据仓库，或者在难以识别更改的数据时加载数据仓库。

部分提取（带有更新通知）–此策略比完全提取更简单、更快。它只涉及提取修改后的数据。

部分提取（无更新通知）–它涉及基于某些关键特征提取数据。例如，如果昨天已经提取了数据，则可以提取今天的数据并识别其中的变化。

转型

所提取的数据是原始数据，因此不是很有用。因此，数据转换将在下一步进行。它包括清理、映射和转换数据。基本改造任务如下：

选择–选择所需的数据

映射–从各种查找文件中查找数据并匹配需要转换的数据

数据清理—清理数据以使其标准化

摘要–聚合和整合数据

主要的数据转换任务如下。

标准化–由于数据来自不同的来源，因此需要标准化

字符集转换和编码处理–将数据转换为定义的编码

计算值–从现有列计算并派生新列。

拆分和合并字段–根据需求将字段拆分为多个字段或将多个字段合并为单个字段。

测量单位的转换——包括数据时间转换等。

摘要–聚合和整合数据。

删除重复–删除从多个源接收的重复数据。

加载

这是获取准备好的数据并将其存储在数据仓库中的过程。装载技术多种多样。

初始加载—首次加载数据仓库。

增量负载-根据需要定期应用持续变化。

完全刷新–完全擦除一个或多个表的内容并重新加载新数据。

什么是数据仓库(a data warehouse)？

数据仓库是一个支持商业智能过程的系统。它将数据转换为有意义的信息，以便分析业务。因此，它是一个宝贵的资源，为管理一个组织的决策。

此外，一个组织拥有各种数据库，如MySQL和MSSQL。所有这些数据都被提取、转换并加载到数据仓库中。然后，对数据进行整合和处理。最后，数据分析师、数据科学家和管理者使用这些数据来获取业务见解。

此外，数据仓库中的数据被划分为数据集市。它们中的每一个都包含特定用户的数据。它们提高了安全性和数据完整性。通常，数据仓库位于与正常操作数据库不同的位置。

etl公司(etl)和数据仓库(data warehouse)的区别

定义

ETL是在数据仓库环境中提取、转换和加载数据的过程。与此相反，数据仓库是企业各种操作系统收集的所有数据的联合存储库。因此，这就是ETL和数据仓库的基本区别。

使用

ETL是一个过程，用于在将数据存储到数据仓库之前修改数据。数据仓库用于做出业务决策。此外，它还提高了数据质量和一致性，提高了商业智能。因此，ETL和数据仓库在使用上存在差异。

结论

在breif中，ETL和数据仓库的基本区别在于ETL是提取、转换和加载数据以将其存储到数据仓库中的过程，而数据仓库是用于存储来自多个数据源的合并数据的中心位置。

引用

1.“3–ETL教程|提取转换和加载”，Vikram Takkar，2015年9月8日，此处提供。2什么是数据仓库？–来自WhatIs.com的定义。“SearchDataManagement，可在这里获得。 2.“什么是数据仓库？”来自WhatIs.com的定义，“搜索数据管理，