這篇文章主要介紹了ETL方法與過程的示例分析,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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ETL的設計分三部分:數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉換、數(shù)據(jù)的加載。在設計ETL的時候我們也是從這三部分出發(fā)。數(shù)據(jù)的抽取是從各個不同的數(shù)據(jù)源抽取到ODS(Operational Data Store,操作型數(shù)據(jù)存儲)中——這個過程也可以做一些數(shù)據(jù)的清洗和轉換),在抽取的過程中需要挑選不同的抽取方法,盡可能的提高ETL的運行效率。ETL三個部分中,花費時間最長的是“T”(Transform,清洗、轉換)的部分,一般情況下這部分工作量是整個ETL的2/3。數(shù)據(jù)的加載一般在數(shù)據(jù)清洗完了之后直接寫入DW(Data Warehousing,數(shù)據(jù)倉庫)中去。
ETL的實現(xiàn)有多種方法,常用的有三種。一種是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服務、Informatic等)實現(xiàn),一種是SQL方式實現(xiàn),另外一種是ETL工具和SQL相結合。前兩種方法各有各的優(yōu)缺點,借助工具可以快速的建立起ETL工程,屏蔽了復雜的編碼任務,提高了速度,降低了難度,但是缺少靈活性。SQL的方法優(yōu)點是靈活,提高ETL運行效率,但是編碼復雜,對技術要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優(yōu)點,會極大地提高ETL的開發(fā)速度和效率。
一、 數(shù)據(jù)的抽?。‥xtract)
這一部分需要在調研階段做大量的工作,首先要搞清楚數(shù)據(jù)是從幾個業(yè)務系統(tǒng)中來,各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫服務器運行什么DBMS,是否存在手工數(shù)據(jù),手工數(shù)據(jù)量有多大,是否存在非結構化的數(shù)據(jù)等等,當收集完這些信息之后才可以進行數(shù)據(jù)抽取的設計。
1、對于與存放DW的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法
這一類數(shù)據(jù)源在設計上比較容易。一般情況下,DBMS(SQLServer、Oracle)都會提供數(shù)據(jù)庫鏈接功能,在DW數(shù)據(jù)庫服務器和原業(yè)務系統(tǒng)之間建立直接的鏈接關系就可以寫Select 語句直接訪問。
2、對于與DW數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)源的處理方法
對于這一類數(shù)據(jù)源,一般情況下也可以通過ODBC的方式建立數(shù)據(jù)庫鏈接——如SQL Server和Oracle之間。如果不能建立數(shù)據(jù)庫鏈接,可以有兩種方式完成,一種是通過工具將源數(shù)據(jù)導出成.txt或者是.xls文件,然后再將這些源系統(tǒng)文件導入到ODS中。另外一種方法是通過程序接口來完成。
3、對于文件類型數(shù)據(jù)源(.txt,.xls)
可以培訓業(yè)務人員利用數(shù)據(jù)庫工具將這些數(shù)據(jù)導入到指定的數(shù)據(jù)庫,然后從指定的數(shù)據(jù)庫中抽取?;蛘哌€可以借助工具實現(xiàn)。
4、增量更新的問題
對于數(shù)據(jù)量大的系統(tǒng),必須考慮增量抽取。一般情況下,業(yè)務系統(tǒng)會記錄業(yè)務發(fā)生的時間,我們可以用來做增量的標志,每次抽取之前首先判斷ODS中記錄較大的時間,然后根據(jù)這個時間去業(yè)務系統(tǒng)取大于這個時間所有的記錄。利用業(yè)務系統(tǒng)的時間戳,一般情況下,業(yè)務系統(tǒng)沒有或者部分有時間戳。
二、數(shù)據(jù)的清洗轉換(Cleaning、Transform)
一般情況下,數(shù)據(jù)倉庫分為ODS、DW兩部分。通常的做法是從業(yè)務系統(tǒng)到ODS做清洗,將臟數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)過濾掉,在從ODS到DW的過程中轉換,進行一些業(yè)務規(guī)則的計算和聚合。
1、 數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗的任務是過濾那些不符合要求的數(shù)據(jù),將過濾的結果交給業(yè)務主管部門,確認是否過濾掉還是由業(yè)務單位修正之后再進行抽取。
不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、重復的數(shù)據(jù)三大類。
(1)不完整的數(shù)據(jù):這一類數(shù)據(jù)主要是一些應該有的信息缺失,如供應商的名稱、分公司的名稱、客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務系統(tǒng)中主表與明細表不能匹配等。對于這一類數(shù)據(jù)過濾出來,按缺失的內容分別寫入不同Excel文件向客戶提交,要求在規(guī)定的時間內補全。補全后才寫入數(shù)據(jù)倉庫。
(2)錯誤的數(shù)據(jù):這一類錯誤產生的原因是業(yè)務系統(tǒng)不夠健全,在接收輸入后沒有進行判斷直接寫入后臺數(shù)據(jù)庫造成的,比如數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串數(shù)據(jù)后面有一個回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類數(shù)據(jù)也要分類,對于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不可見字符的問題,只能通過寫SQL語句的方式找出來,然后要求客戶在業(yè)務系統(tǒng)修正之后抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導致ETL運行失敗,這一類錯誤需要去業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用SQL的方式挑出來,交給業(yè)務主管部門要求限期修正,修正之后再抽取。
(3)重復的數(shù)據(jù):對于這一類數(shù)據(jù)——特別是維表中會出現(xiàn)這種情況——將重復數(shù)據(jù)記錄的所有字段導出來,讓客戶確認并整理。
數(shù)據(jù)清洗是一個反復的過程,不可能在幾天內完成,只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題,解決問題。對于是否過濾,是否修正一般要求客戶確認,對于過濾掉的數(shù)據(jù),寫入Excel文件或者將過濾數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)表,在ETL開發(fā)的初期可以每天向業(yè)務單位發(fā)送過濾數(shù)據(jù)的郵件,促使他們盡快地修正錯誤,同時也可以做為將來驗證數(shù)據(jù)的依據(jù)。數(shù)據(jù)清洗需要注意的是不要將有用的數(shù)據(jù)過濾掉,對于每個過濾規(guī)則認真進行驗證,并要用戶確認。
2、 數(shù)據(jù)轉換
數(shù)據(jù)轉換的任務主要進行不一致的數(shù)據(jù)轉換、數(shù)據(jù)粒度的轉換,以及一些商務規(guī)則的計算。
(1)不一致數(shù)據(jù)轉換:這個過程是一個整合的過程,將不同業(yè)務系統(tǒng)的相同類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)一,比如同一個供應商在結算系統(tǒng)的編碼是XX0001,而在CRM中編碼是YY0001,這樣在抽取過來之后統(tǒng)一轉換成一個編碼。
(2)數(shù)據(jù)粒度的轉換:業(yè)務系統(tǒng)一般存儲非常明細的數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)是用來分析的,不需要非常明細的數(shù)據(jù)。一般情況下,會將業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫粒度進行聚合。
(3)商務規(guī)則的計算:不同的企業(yè)有不同的業(yè)務規(guī)則、不同的數(shù)據(jù)指標,這些指標有的時候不是簡單的加加減減就能完成,這個時候需要在ETL中將這些數(shù)據(jù)指標計算好了之后存儲在數(shù)據(jù)倉庫中,以供分析使用。
三、ETL日志、警告發(fā)送
1、 ETL日志
ETL日志分為三類。
一類是執(zhí)行過程日志,這一部分日志是在ETL執(zhí)行過程中每執(zhí)行一步的記錄,記錄每次運行每一步驟的起始時間,影響了多少行數(shù)據(jù),流水賬形式。
一類是錯誤日志,當某個模塊出錯的時候寫錯誤日志,記錄每次出錯的時間、出錯的模塊以及出錯的信息等。
第三類日志是總體日志,只記錄ETL開始時間、結束時間是否成功信息。如果使用ETL工具,ETL工具會自動產生一些日志,這一類日志也可以作為ETL日志的一部分。
記錄日志的目的是隨時可以知道ETL運行情況,如果出錯了,可以知道哪里出錯。
2、 警告發(fā)送
如果ETL出錯了,不僅要形成ETL出錯日志,而且要向系統(tǒng)管理員發(fā)送警告。發(fā)送警告的方式多種,一般常用的就是給系統(tǒng)管理員發(fā)送郵件,并附上出錯的信息,方便管理員排查錯誤。
ETL是BI項目的關鍵部分,也是一個長期的過程,只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題并解決問題,才能使ETL運行效率更高,為BI項目后期開發(fā)提供準確與高效的數(shù)據(jù)。
后記
做數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),ETL是關鍵的一環(huán)。說大了,ETL是數(shù)據(jù)整合解決方案,說小了,就是倒數(shù)據(jù)的工具?;貞浺幌鹿ぷ鬟@么長時間以來,處理數(shù)據(jù)遷移、轉換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小數(shù)據(jù)量。可是在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中,ETL上升到了一定的理論高度,和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什么不同,從名字上就可以看到,人家已經將倒數(shù)據(jù)的過程分成3個步驟,E、T、L分別代表抽取、轉換和裝載。
其實ETL過程就是數(shù)據(jù)流動的過程,從不同的數(shù)據(jù)源流向不同的目標數(shù)據(jù)。但在數(shù)據(jù)倉庫中,
ETL有幾個特點,
一是數(shù)據(jù)同步,它不是一次性倒完數(shù)據(jù)就拉到,它是經常性的活動,按照固定周期運行的,甚至現(xiàn)在還有人提出了實時ETL的概念。
二是數(shù)據(jù)量,一般都是巨大的,值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。
現(xiàn)在有很多成熟的工具提供ETL功能,且不說他們的好壞。從應用角度來說,ETL的過程其實不是非常復雜,這些工具給數(shù)據(jù)倉庫工程帶來和很大的便利性,特別是開發(fā)的便利和維護的便利。但另一方面,開發(fā)人員容易迷失在這些工具中。舉個例子,VB是一種非常簡單的語言并且也是非常易用的編程工具,上手特別快,但是真正VB的高手有多少?微軟設計的產品通常有個原則是“將使用者當作傻瓜”,在這個原則下,微軟的東西確實非常好用,但是對于開發(fā)者,如果你自己也將自己當作傻瓜,那就真的傻了。ETL工具也是一樣,這些工具為我們提供圖形化界面,讓我們將主要的精力放在規(guī)則上,以期提高開發(fā)效率。從使用效果來說,確實使用這些工具能夠非??焖俚貥嫿ㄒ粋€job來處理某個數(shù)據(jù),不過從整體來看,并不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上,而是在設計、開發(fā)人員上。他們迷失在工具中,沒有去探求ETL的本質??梢哉f這些工具應用了這么長時間,在這么多項目、環(huán)境中應用,它必然有它成功之處,它必定體現(xiàn)了ETL的本質。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背后蘊涵的思想,最終我們作出來的東西也就是一個個獨立的job,將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道“理論與實踐相結合”,如果在一個領域有所超越,必須要在理論水平上達到一定的高度.
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當前文章:ETL方法與過程的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來源:http://jinyejixie.com/article28/decsjp.html
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