SQL ETL 数据的抽取、转换、加载 :A Guide to Extracting,Transforming,and Loading Data

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SQL ETL 数据的抽取、转换、加载 :A Guide to Extracting,Transforming,and Loading Data

作者：禅与计算机程序设计艺术

企业级数据通常存储在关系型数据库中，为了对数据进行分析、挖掘、整合等处理，需要将不同数据源的数据提取出来，转换成适用于分析的形式，并加载到目标系统或仓库中。而数据的抽取、转换、加载过程就是ETL(Extract-Transform-Load)这一流程的核心。本文通过详细阐述ETL的定义、作用及过程，介绍常用的ETL工具和方法。同时还会结合实际业务场景给出ETL设计方法论和实践案例。

2.基本概念术语说明

数据仓库（Data Warehouse）

数据仓库是一种基于多维模型建立起来的仓库，用来存放企业的各种数据，用于支持复杂查询、报表生成、历史比较等决策支持的需求。数据仓库是面向主题的集成化的、综合化的数据集合。它通常分为数据仓库、维度建模和数据采集三部分。数据仓库中的数据经过清洗和加工后，以多维的方式组织起来，以满足用户多种数据分析的需求。

ETL（Extraction, Transformation, and Loading）

ETL是指从源头获取数据，转换数据格式，然后按照要求加载到目的地的整个过程。通过ETL可以收集、清洗和转换来自各个来源的数据，使之符合公司内部使用的标准、结构和格式，并且在分析和报表需求发生变化时保持数据的最新状态。

抽取（Extraction）

从不同的数据源（如关系数据库、文本文件、XML文档）中提取数据，包括但不限于RDBMS（如Oracle、MySQL）࿰