凡客网站的域名怎么做,凡科快图免费下载,win7 iis asp网站配置文件,深圳好网民名单出炉ETL 简介 frim wwwETL是建置或更新数据仓储中的内容时#xff0c;对于所需之数据进行数据撷取、转换、加载的过程#xff0c;由字面上即能得知它是由三个环环相扣的步骤所组成#xff1a;Extract - 数据撷取、Transform - 数据转换与Load - 数据加载 。ETL ( Extract-Tran…ETL 简介 frim wwwETL是建置或更新数据仓储中的内容时对于所需之数据进行数据撷取、转换、加载的过程由字面上即能得知它是由三个环环相扣的步骤所组成Extract - 数据撷取、Transform - 数据转换与Load - 数据加载 。ETL ( Extract-Transform-Load ) 是建置或更新数据仓储 ( Data Warehouse ) 中的内容时对于所需之数据进行数据撷取、转换、加载的过程由字面上即能得知它是由下述三个环环相扣的步骤所组成• Extract — 资料撷取从数据源处撷取所需之数据数据。• Transform — 数据转换针对所撷取出之数据数据依照商业逻楫的需求针对数据数据作适当的转换。• Load — 数据加载最后将已作适当转换过的数据数据加载到目的地。以下分别说明。Extract大多数的数据仓储项目包含着必须从各个不同的数据源系统来撷取所需之数据数据来源系统可能位于不同的组织、部门以各自不同的架构、格式、方法储存数据数据。不论是自行撰写程序或购买工具来执行数据撷取的工作都必须注意到程序或工具对于撷取接口的可扩充性及多样性。一般常见的数据源为文本文件格式和关系数据库系统而非关系数据库系统和特殊数据格式内容的系统或文件格式如VSAM、ISAM、Excel、Http Web Page、XML、PDF、binary data ...等也极有可能是数据源。这些源数据具有下列特性通常为距现在时间较近、较实时的交易性数据因为需要能够将数据较快速地反应给前端的使用者通常都已经针对数据结构进行过优化的微调数据可能己进行过正规化或反正规化的过程。在这个阶段通常还会针对资料做二件事• 数据格式转换 ( convert data type )由于可能有各式各样的数据源和不同的数据格式在利用程序语言开发或使用现有工具时有必要把源数据转换成共同数据格式例如一个程序语言内部使用的数据格式( 在 Java 中的UTF-8 数据格式 ) 或者现有ETL工具内部使用的数据格式 ( 在Informatica PowerCenter中的UCS-2数据格式 )。藉由共同数据格式在下一个步骤“数据转换”中数据彼此之间就可以作相对应的转换和比较。• 初步资料核验 ( parsing )针对所撷取出来的数据比对其格式和结构是否符合所需例如是固定字段长度内容的数据、还是用区隔符号定义的数据亦或区隔符号是否为所定义的。如果不符合则依照相对应的游戏规则以决定该采取何种反应如停止整个ETL流程或者将有问题的部份数据另外纪录起来并发出警告但整个ETL流程仍持续进行。Transform不论是因数据散落在各个不同的部门对于相同商业意涵的数据以各自不同的格式、方法储存数据数据故而需要整合还是基于商业逻楫上的需求必须依照应用程序数据的特性来分类、汇归、转换数据型态亦或是把经年累月所聚积的历史资料来作合并、统计、分折及计算前述这些需求都必须经由“数据转换”的动作。由于可能有各式各样千奇百怪的转换需求因此ETL工具中关于数据转换的组成组件通常是最多元、最丰富的往往也是决定ETL产品的重要考虑之一。原则上数据转换就是将所撷取出之数据数据 ( 流 )交给这些数据转换组件一个一个的、循序地依照所设计好的规则去做数据的转换通常会包含下列动作• 过滤出某些想要的数据清除掉某些笔不需要的数据或是按照设定的逻楫规则去验证数据• 转换或设定部份字段的数据值或是经由各式各样的文字或数值运算产出新字段的数据值• 针对数据的某些字段作排序、分组或是数据分组后作加总之类的数据运算以产出新字段的数据值• 同质或异类数据来源的数据作关连 ( Join ) 或合并 ( Union ) 之数据运算• 利用组件去产出序列值 ( Sequence number ) 或是独特的辨识值 ( Unique ID )• 依照部份字段的数据值来分割数据流或将多个数据流统合成单一数据流• 呼叫使用外部的函数或组件 ( 呼叫 Stored Procedure, Web Services, ... )• 资料的倒置 ( Transpose or Pivot )等等。Load相同于“数据撷取”阶段程序或工具对于加载接口的可扩充性及多样性也是一个要考虑的重点。在这个阶段数据最后加载的目的地通常是数据仓储或是数据市集 ( Data Mart )。但常常因为数据的安全性、商业逻辑流程上的考虑希望数据永不遗失或是在任何ETL过程 ( process ) 出错时能够在其中某一阶段重新开始执行部份流程而不需要全部重新开始故通常会把数据先加载到暂存 ( Temp ) 或阶段区 ( Stage )。之后可能等到所有所需的数据都己到位或是所排定的行程 ( Schedule ) 触发后才由另外的ETL过程来把数据加载到数据仓储或是数据市集中。这些被加载数据具有下列特性通常为距现在时间较远、历史性的数据而常常都是依照某一个时间区间的历史数据所计算加总后出来的数据值也因此相对的影响到ETL过程将数据更新或加载到目的地的频率及时间。ETL工具的选择考虑在自行开发或购买商用ETL工具时基本上需考虑系列因素• 成本及时效性技术人员的能力项目的成本及时程后续维护及监控管理的难易与人力未来扩充的成本。• 工具的支持能力是否支持现有的软硬件平台可否读取现有的数据库系统及文件格式是否有搭配的程序开发工具包 ( SDK )未来扩充的能力。• 数据转换的复杂性 数据转换的内容愈复杂愈适合购买一套ETL工具。• 数据清理的需要性在加载数据仓储或是数据市集前是否需要繁复的数据清理 ( Cleaning )• 数据数据量的大小现有的商业ETL工具都有各自特殊的技术来提升搬移大量资料的效能。由此作出正确的选择以衔接数据源与数据仓储系统充分支持商业智能的应用。
