10年数仓实战经验，总结出这份ETL干货

ETL一词是Extract、Transform、Load三个英文单词的首字母缩写，中文意为抽取、转换、装载。

1.  抽取（Extract）：从多个异构数据源（如数据库、文件、API等）提取数据。这些源系统的数据可能格式各异，结构不同。

2.  转换（Transform）：将提取的数据进行清洗和转换，确保数据格式和结构的一致性。这个过程包括数据清洗、数据合并、数据汇总和数据格式转换等，以便于后续的分析和报告。

3.  装载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库或数据存储系统中。这一步骤确保数据以适当的形式和结构存储在目标系统中，便于查询和分析。

ETL过程对于数据仓库至关重要，因为它将来自不同源的数据整合到一个统一的结构中，使得数据分析和决策支持变得更加高效和可靠。通过ETL，可以确保数据的质量和一致性，从而提高数据分析的准确性和有效性。

可以把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系，那么就有了下面的数据仓库架构图。

图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。操作型系统的数据由各种形式的业务数据组成，这其中可能包含关系数据库、TXT或CSV文件、HTML或XML文档，还可能存在外部系统的数据，比如网络爬虫抓取来的互联网数据等。数据可能是结构化、半结构化或非结构化的。这些数据经过ETL过程进入数据仓库系统。

这里把ETL分成了抽取和转换装载两个部分。抽取过程负责从操作型系统获取数据，该过程一般不做数据聚合和汇总，但是会按照主题进行集成，物理上是将操作型系统的数据全量或增量复制到数据仓库系统的RDS中。

转换装载过程将数据进行清洗、过滤、汇总、统一格式化等一系列转换操作，使数据转为适合查询的格式，然后装载进数据仓库系统的TDS中。传统数据仓库的基本模式是用一些过程将操作型系统的数据抽取到文件，然后另一些过程将这些文件转化成MySQL或Oracle这样的关系数据库的记录。最后，第三部分过程负责把数据导入进数据仓库。

抽取操作是ETL处理的第一步，关键在于从源系统获取数据，确保后续转换和装载步骤顺利进行。数据仓库的源系统通常是事务处理应用，如销售订单录入系统，这些系统包含了所有相关记录。设计和建立数据抽取过程通常耗时且复杂，源系统可能缺乏文档且结构复杂。数据抽取需要周期性进行，以保持数据的及时性，且必须不影响源系统的性能或可用性。选择抽取方法时需根据源系统和目标数据仓库的需求进行，通常不允许在源系统中增加额外的逻辑或负担。接下来，将从逻辑和物理两方面介绍数据抽取方法。

（1）逻辑抽取

有两种逻辑抽取类型：全量抽取和增量抽取。

a.全量抽取

源系统的数据全部被抽取。因为这种抽取类型影响源系统上当前所有有效的数据，所以不需要跟踪自上次成功抽取以来的数据变化。源系统只需要原样提供现有的数据而不需要附加的逻辑信息（比如时间戳等）。一个全表导出的数据文件或者一个查询源表所有数据的SQL语句，都是全量抽取的例子。

b.增量抽取

只抽取某个事件发生的特定时间点之后的数据。通过该事件发生的时间顺序能够反映数据的历史变化，它可能是最后一次成功抽取，也可能是一个复杂的业务事件，如最后一次财务结算等。必须能够标识出特定时间点之后所有的数据变化。这些发生变化的数据可以由源系统自身来提供，例如能够反映数据最后发生变化的时间戳列，或者是一个原始事务处理之外的，只用于跟踪数据变化的变更日志表。大多数情况下，使用后者意味着需要在源系统上增加数据抽取逻辑。

在许多数据仓库中，抽取过程不含任何变化数据捕获技术。取而代之的是，把源系统中的整个表抽取到数据仓库过渡区（Staging Area），然后用这个表的数据和上次从源系统抽取得到的表数据作比对，从而找出发生变化的数据。虽然这种方法不会对源系统造成很大的影响，但显然需要考虑给数据仓库处理增加的负担，尤其是当数据量很大的时候。

（2）物理抽取

依赖于选择的逻辑抽取方法，还有能够对源系统所做的操作和所受的限制，存在两种物理数据抽取机制：直接从源系统联机抽取或者间接从一个脱机结构抽取数据。这个脱机结构有可能已经存在，也可能得需要由抽取程序生成。

a.联机抽取

数据直接从源系统抽取。抽取进程或者直连源系统数据库访问它们的数据表，或者连接到一个存储快照日志或变更记录的中间层系统（如MySQL数据库的binlog）。注意这个中间层系统并不需要必须和源系统物理分离。

b.脱机抽取

数据不从源系统直接抽取，而是从一个源系统以外的过渡区抽取。过渡区可能已经存在（例如数据库备份文件、关系数据库系统的重做日志、归档日志等），或者抽取程序自己建立。

（3）变化数据捕获

抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获（Change Data Capture，CDC）。假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。

当能够识别并获得最近发生变化的数据时，抽取及其后面的转换、装载操作显然都会变得更高效，因为要处理的数据量会小很多。遗憾的是，很多源系统很难识别出最近变化的数据，或者必须侵入源系统才能做到。变化数据捕获是数据抽取中典型的技术挑战。

常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。相信熟悉数据库的用户对这些方法都不会陌生。时间戳方法需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。快照方法可以使用数据库系统自带的机制实现，如Oracle的物化视图技术，也可以自己实现相关逻辑，但会比较复杂。触发器是关系数据库系统具有的特性，源表上建立的触发器会在对该表执行insert、update、delete等语句时被触发，触发器中的逻辑用于捕获数据的变化。日志可以使用应用日志或系统日志，这种方式对源系统不具有侵入性，但需要额外的日志解析工作。

数据从操作型源系统获取后，需要进行多种转换操作。如统一数据类型、处理拼写错误、消除数据歧义、解析为标准格式等等。数据转换通常是最复杂的部分，也是ETL开发中用时最长的一步。数据转换的范围极广，从单纯的数据类型转化到极为复杂的数据清洗技术。

在数据转换阶段，为了能够最终将数据装载到数据仓库中，需要在已经抽取来的数据上应用一系列的规则和函数。有些数据可能不需要转换就能直接导入到数据仓库。

数据转换一个最重要的功能是清洗数据，目的是只有“合规”的数据才能进入目标数据仓库。这步操作在不同系统间交互和通信时尤其必要，例如，一个系统的字符集在另一个系统中可能是无效的。另一方面，由于某些业务和技术的需要，也需要进行多种数据转换。

ETL的最后步骤是将转换后的数据装载到目标数据仓库中，这一步骤需关注两个主要问题：装载效率和失败后的重试机制。

● 提高装载效率

1. 系统资源：确保有足够的系统资源。数据仓库需要高性能的服务器，并且应独占资源，避免与其他系统共享。

2. 禁用约束和索引：在装载过程中，禁用数据库的约束（如唯一性、非空性）和索引，待装载完成后再重新启用并重建索引。这可以显著提高装载速度。

3. 参考完整性：一般不使用数据库的外键约束来保证数据的完整性，而是由ETL工具或程序来维护。

● 处理装载失败

1. 记录失败点：装载失败时，记录失败点，以便在重新执行时只装载失败的部分。

2. 数据更新：如果装载后数据发生变化（如新增或更新数据），需要重新装载过程。

最终，装载到数据仓库的数据将经过汇总、聚合处理，并交付给多维立方体、数据可视化、仪表盘等工具进行进一步分析。

市面上常见的数据仓库ETL工具都有自己的功能、优势和支持的数据源。然而，帆软软件推出的FineDataLink以其实时同步和数据质量控制功能脱颖而出。它提供了完整的自助化数据调度与治理平台解决方案，在数据仓库ETL处理方面具有强大的功能和灵活的配置能力，可以帮助企业快速、高效地实现数据仓库ETL处理。

在数据仓库ETL处理流程中，FineDataLink的优点如下：

1.  数据抽取：FineDataLink支持从多种数据源中抽取数据，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件、消息队列等。用户可以通过简单的配置，选择需要抽取的数据源和表，并设置抽取规则。

2.  数据转换：FineDataLink提供强大的转换功能，支持多种转换操作，包括字段映射、计算、过滤、合并等。用户可以根据具体业务需求进行配置。

3.  数据加载：FineDataLink支持将处理后的数据加载到多种目标系统中，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件等。用户可以通过简单的配置，选择需要加载到的目标系统，并设置加载规则。

4.  调度管理：FineDataLink提供完善的调度管理功能，支持定时任务和事件触发任务两种方式。用户可以根据具体业务需求进行配置。

5.  监控报警：FineDataLink提供实时监控和报警功能，可以对任务执行情况进行实时监控，并在出现异常情况时及时报警。

这些功能的集成，使得FineDataLink成为一款非常强大的数据仓库ETL工具。此外，FineDataLink还提供了一些高级功能，如并行处理、增量更新、数据质量检查等。借助这款工具，企业可以确保其数据可靠、准确并且易于访问以进行分析和决策。

了解更多资讯请关注：