ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的縮寫，用來描述將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、加載(load)至目的端的過程。ETL過程本質上是數據流動的過程，從不同的數據源流向不同的目標數據。
ETL的實現架構
但在數據倉庫中，ETL有幾個特點，
- 一是數據同步，它不是一次性倒完數據就拉到，它是經常性的活動，按照固定週期運行的，甚至現在還有人提出了實時ETL的概念。
- 二是數據量，一般都是巨大的，值得你將數據流動的過程拆分成E、T和L。
根據E、T、L三個步驟的實現環境，目前有ETL和ELT兩種架構。
ETL是構建數據倉庫的重要一環，用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗,最終按照預先定義好的數據倉庫模型，將數據加載到數據倉庫中去。
ETL在轉化的過程中，主要體現在以下幾方面:
- 空值處理：可捕獲字段空值，進行加載或替換爲其他含義數據，並可根據字段空值實現分流加載到不同目標庫。
- 規範化數據格式：可實現字段格式約束定義，對於數據源中時間、數值、字符等數據，可自定義加載格式。
- 拆分數據：依據業務需求對字段可進行分解。例，主叫號 861082585313-8148，可進行區域碼和電話號碼分解。
- 驗證數據正確性：可利用Lookup及拆分功能進行數據驗證。例如，主叫號861082585313-8148，進行區域碼和電話號碼分解後，可利用Lookup返回主叫網關或交換機記載的主叫地區，進行數據驗證。
- 數據替換：對於因業務因素，可實現無效數據、缺失數據的替換。
- Lookup：查獲丟失數據 Lookup實現子查詢，並返回用其他手段獲取的缺失字段，保證字段完整性。
- 建立ETL過程的主外鍵約束：對無依賴性的非法數據，可替換或導出到錯誤數據文件中，保證主鍵唯一記錄的加載。
ETL架構的優勢：
- ETL可以分擔數據庫系統的負載（採用單獨的硬件服務器）
- ETL相對於EL-T架構可以實現更爲複雜的數據轉化邏輯
- ETL採用單獨的硬件服務器。.
- ETL與底層的數據庫數據存儲無關.
ELT
在ELT架構中，ELT只負責提供圖形化的界面來設計業務規則，數據的整個加工過程都在目標和源的數據庫之間流動，ELT協調相關的數據庫系統來執行相關的應用，數據加工過程既可以在源數據庫端執行，也可以在目標數據倉庫端執行（主要取決於系統的架構設計和數據屬性）。當ETL過程需要提高效率，則可以通過對相關數據庫進行調優，或者改變執行加工的服務器就可以達到。一般數據庫廠商會力推該種架構，像Oracle和Teradata都極力宣傳ELT架構。
ELT架構的優勢：
- ELT主要通過數據庫引擎來實現系統的可擴展性（尤其是當數據加工過程在晚上時，可以充分利用數據庫引擎的資源）
- ELT可以保持所有的數據始終在數據庫當中，避免數據的加載和導出，從而保證效率，提高系統的可監控性。
- ELT可以根據數據的分佈情況進行並行處理優化，並可以利用數據庫的固有功能優化磁盤I/O。
- ELT的可擴展性取決於數據庫引擎和其硬件服務器的可擴展性。
- 通過對相關數據庫進行性能調優，ETL過程獲得3到4倍的效率提升一般不是特別困難。
ETL工具的特點
ETL本身特點在各類工具中都有所體現，下面以datastage和powermart舉例來說。
1、靜態的ETL單元和動態的ETL單元實例。 一次轉換指明瞭某種格式的數據如何格式化成另一種格式的數據，對於數據源的物理形式在設計時可以不用指定，它可以在運行時，當這個ETL單元創建一個實例 時才指定。對於靜態和動態的ETL單元，Datastage沒有嚴格區分，它的一個Job就是實現這個功能，在早期版本，一個Job同時不能運行兩次，所 以一個Job相當於一個實例，在後期版本，它支持multiple instances，而且還不是默認選項。Powermart中將這兩個概念加以區分，靜態的叫做Mapping，動態運行時叫做Session。
2、ETL元數據。元數據是描述數據的數據，他的含義非常廣泛，這裏僅指ETL的元數據。主要包括每次轉換前後的數據結構和轉換的規則。ETL元數據還包括形式參數的管理，形式參數的ETL單元定義的參數，相對還有實參，它是運行時指定的參數，實參不在元數據管理範圍之內。
3、數據流程的控制。 要有可視化的流程編輯工具，提供流程定義和流程監控功能。流程調度的最小單位是ETL單元實例，ETL單元是不能在細分的ETL過程，當然這由開發者來控 制，例如可以將抽取、轉換放在一個ETL單元中，那樣這個抽取和轉換隻能同時運行，而如果將他們分作兩個單元，可以分別運行，這有利於錯誤恢復操作。當 然，ETL單元究竟應該細分到什麼程度應該依據具體應用來看，目前還沒有找到很好的細分策略。比如，我們可以規定將裝載一個表的功能作爲一個ETL單元， 但是不可否認，這樣的ETL單元之間會有很多共同的操作，例如兩個單元共用一個Hash表，要將這個Hash表裝入內存兩次。
4、轉換規則的定義方法。提供函數集提供常用規則方法，提供規則定義語言描述規則。
5、對數據的快速索引。一般都是利用Hash技術，將參照關係表提前裝入內存，在轉換時查找這個hash表。Datastage中有Hash文件技術，Powermart也有類似的Lookup功能。
ETL產品分類
一般來說，我們眼中的ETL工具都是價格昂貴，能夠處理海量數據的傢伙，但是這是其中的一種。它可以分成4種，針對不同的需求，主要是從轉換規則的複雜度和數據量大小來看。它們包括以下4類:
1、交互式運行環境。 你可以指定數據源、目標數據，指定規則，立馬ETL。這種交互式的操作無疑非常方便，但是隻能適合小數據量和複雜度不高的ETL過程，因爲一旦規則複雜 了，可能需要語言級的描述，不能簡簡單單拖拖拽拽就可以的。還有數據量的問題，這種交互式必然建立在解釋型語言基礎上，另外他的靈活性必然要犧牲一定的性 能爲代價。所以如果要處理海量數據的話，每次讀取一條記錄，每次對規則進行解釋執行，每次在寫入一條記錄，這對性能影響是非常大的。
2、專門編碼型的。 它提供了一個基於某種語言的程序框架，你可以不必將編程精力放在一些周邊的功能上，例如讀文件功能、寫數據庫的功能，而將精力主要放在規則的實現上面。這 種近似手工代碼的性能肯定是沒話說，除非你的編程技巧不過關（這也是不可忽視的因素之一）。對於處理大數據量，處理複雜轉換邏輯，這種方式的ETL實現是 非常直觀的。
3、代碼生成器型的。 它就像是一個ETL代碼生成器，提供簡單的圖形化界面操作，讓你拖拖拽拽將轉換規則都設定好，其實他的後臺都是生成基於某種語言的程序，要運行這個ETL 過程，必須要編譯纔行。Datastage就是類似這樣的產品，設計好的job必須要編譯，這避免了每次轉換的解釋執行，但是不知道它生成的中間語言是什 麼。以前我設計的ETL工具大挪移其實也是歸屬於這一類，它提供了界面讓用戶編寫規則，最後生成C++語言，編譯後即可運行。這類工具的特點就是要在界面 上下狠功夫，必須讓用戶輕鬆定義一個ETL過程，提供豐富的插件來完成讀、寫和轉換函數。大挪移在這方面就太弱了，規則必須手寫，而且要寫成標準c++語 法，這未免還是有點難爲最終用戶了，還不如做成一個專業編碼型的產品呢。另外一點，這類工具必須提供面向專家應用的功能，因爲它不可能考慮到所有的轉換規 則和所有的讀寫，一方面提供插件接口來讓第三方編寫特定的插件，另一方面還有提供特定語言來實現高級功能。例如Datastage提供一種類Basic的 語言，不過他的Job的腳本化實現好像就做的不太好，只能手工繪製job，而不能編程實現Job。
4、最後還有一種類型叫做數據集線器。顧名思義，他就是像Hub一樣地工作。將這種類型分出來和上面幾種分類在標準上有所差異，上面三種更多指ETL實現的方法，此類主要從數據處理角度。目前有一些產品屬於EAI（Enterprise Application Integration），它的數據集成主要是一種準實時性。所以這類產品就像Hub一樣，不斷接收各種異構數據源來的數據，經過處理，在實施發送到不同的目標數據中去。
雖然，這些類看似各又千秋，特別在BI項目中，面對海量數據的ETL時，中間兩種的選擇就開始了，在選擇過程中，必須要考慮到開發效率、維護方面、性能、學習曲線、人員技能等各方面因素，當然還有最重要也是最現實的因素就是客戶的意象。
ETL轉換過程
ETL探求之一中提到，ETL過程最複雜的部分就是T，這個轉換過程，T過程究竟有哪些類型呢？
宏觀輸入輸出
從對數據源的整個宏觀處理分，看看一個ETL過程的輸入輸出，可以分成下面幾類：
1、大小交。 這種處理在數據清洗過程是常見了，例如從數據源到ODS階段，如果數據倉庫採用維度建模，而且維度基本採用代理鍵的話，必然存在代碼到此鍵值的轉換。如果 用SQL實現，必然需要將一個大表和一堆小表都Join起來，當然如果使用ETL工具的話，一般都是先將小表讀入內存中再處理。這種情況，輸出數據的粒度 和大表一樣。
2、大大交。 大表和大表之間關聯也是一個重要的課題，當然其中要有一個主表，在邏輯上，應當是主表Left Join輔表。大表之間的關聯存在最大的問題就是性能和穩定性，對於海量數據來說，必須有優化的方法來處理他們的關聯，另外，對於大數據的處理無疑會佔用 太多的系統資源，出錯的機率非常大，如何做到有效錯誤恢復也是個問題。對於這種情況，我們建議還是儘量將大表拆分成適度的稍小一點的表，形成大小交的類 型。這類情況的輸出數據粒度和主表一樣。
3、站着進來，躺着出去。 事務系統中爲了提高系統靈活性和擴展性，很多信息放在代碼表中維護，所以它的"事實表"就是一種窄表，而在數據倉庫中，通常要進行寬化，從行變成列，所以 稱這種處理情況叫做"站着進來，躺着出去"。大家對Decode肯定不陌生，這是進行寬表化常見的手段之一。窄表變寬表的過程主要體現在對窄表中那個代碼 字段的操作。這種情況，窄表是輸入，寬表是輸出，寬表的粒度必定要比窄表粗一些，就粗在那個代碼字段上。
4、聚集。 數據倉庫中重要的任務就是沉澱數據，聚集是必不可少的操作，它是粗化數據粒度的過程。聚集本身其實很簡單，就是類似SQL中Group by的操作，選取特定字段（維度），對度量字段再使用某種聚集函數。但是對於大數據量情況下，聚集算法的優化仍是探究的一個課題。例如是直接使用SQL的 Group by，還是先排序，在處理。
微觀規則
從數據的轉換的微觀細節分，可以分成下面的幾個基本類型，當然還有一些複雜的組合情況，例如先運算，在參照轉換的規則，這種基於基本類型組合的情況就不在此列了。ETL的規則是依賴目標數據的，目標數據有多少字段，就有多少條規則。
1、直接映射。原來是什麼就是什麼，原封不動照搬過來，對這樣的規則，如果數據源字段和目標字段長度或精度不符，需要特別注意看是否真的可以直接映射還是需要做一些簡單運算。
2、字段運算。數據源的一個或多個字段進行數學運算得到的目標字段，這種規則一般對數值型字段而言。
3、參照轉換。在轉換中通常要用數據源的一個或多個字段作爲Key，去一個關聯數組中去搜索特定值，而且應該只能得到唯一值。這個關聯數組使用Hash算法實現是比較合適也是最常見的，在整個ETL開始之前，它就裝入內存，對性能提高的幫助非常大。
4、字符串處理。從數據源某個字符串字段中經常可以獲取特定信息，例如身份證號。而且，經常會有數值型值以字符串形式體現。對字符串的操作通常有類型轉換、字符串截取等。但是由於字符類型字段的隨意性也造成了髒數據的隱患，所以在處理這種規則的時候，一定要加上異常處理。
5、空值判斷。 對於空值的處理是數據倉庫中一個常見問題，是將它作爲髒數據還是作爲特定一種維成員？這恐怕還要看應用的情況，也是需要進一步探求的。但是無論怎樣，對於 可能有NULL值的字段，不要採用“直接映射”的規則類型，必須對空值進行判斷，目前我們的建議是將它轉換成特定的值。
6、日期轉換。在數據倉庫中日期值一般都會有特定的，不同於日期類型值的表示方法，例如使用8位整型20040801表示日期。而在數據源中，這種字段基本都是日期類型的，所以對於這樣的規則，需要一些共通函數來處理將日期轉換爲8位日期值、6位月份值等。
7、日期運算。基於日期，我們通常會計算日差、月差、時長等。一般數據庫提供的日期運算函數都是基於日期型的，而在數據倉庫中採用特定類型來表示日期的話，必須有一套自己的日期運算函數集。
8、聚集運算。對於事實表中的度量字段，他們通常是通過數據源一個或多個字段運用聚集函數得來的，這些聚集函數爲SQL標準中，包括sum,count,avg,min,max。
9、既定取值。這種規則和以上各種類型規則的差別就在於它不依賴於數據源字段，對目標字段取一個固定的或是依賴系統的值。
數據質量
“不要絕對的數據準確，但要知道爲什麼不準確。”
這 是我們在構建BI系統是對數據準確性的要求。確實，對絕對的數據準確誰也沒有把握，不僅是系統集成商，包括客戶也是無法確定。準確的東西需要一個標準，但 首先要保證這個標準是準確的，至少現在還沒有這樣一個標準。客戶會提出一個相對標準，例如將你的OLAP數據結果和報表結果對比。雖然這是一種不太公平的 比較，你也只好認了吧。
首先在數據源那裏，已經很難保證數據質量了，這一點也是事實。在這一層有哪些可能原因導致數據質量問題？可以分爲下面幾類：
1、數據格式錯誤。 例如缺失數據、數據值超出範圍或是數據格式非法等。要知道對於同樣處理大數據量的數據源系統，他們通常會捨棄一些數據庫自身的檢查機制，例如字段約束等。 他們儘可能將數據檢查在入庫前保證，但是這一點是很難確保的。這類情況諸如身份證號碼、手機號、非日期類型的日期字段等。
2、數據一致性。同樣，數據源系統爲了性能的考慮，會在一定程度上舍棄外鍵約束，這通常會導致數據不一致。例如在帳務表中會出現一個用戶表中沒有的用戶ID，在例如有些代碼在代碼表中找不到等。
3、業務邏輯的合理性。這一點很難說對與錯。通常，數據源系統的設計並不是非常嚴謹，例如讓用戶開戶日期晚於用戶銷戶日期都是有可能發生的，一個用戶表中存在多個用戶ID也是有可能發生的。對這種情況，有什麼辦法嗎？
構建一個BI系統，要做到完全理解數據源系統根本就是不可能的。特別是數據源系統在交付後，有更多維護人員的即興發揮，那更是要花大量的時間去尋找原因。以前曾經爭辯過設計人員對規則描述的問題，有人提出要在ETL開始之前務必將所有的規則弄得一清二楚。我並不同意這樣的意見，倒是認爲在ETL過程要有處理 這些質量有問題數據的保證。一定要正面這些髒數據，是丟棄還是處理，無法逃避。如果沒有質量保證，那麼在這個過程中，錯誤會逐漸放大，拋開數據源質量問 題，我們再來看看ETL過程中哪些因素對數據準確性產生重大影響。
1、規則描述錯誤。 上面提到對設計人員對數據源系統理解的不充分，導致規則理解錯誤，這是一方面。另一方面，是規則的描述，如果無二義性地描述規則也是要探求的一個課題。規 則是依附於目標字段的，在探求之三中，提到規則的分類。但是規則總不能總是用文字描述，必須有嚴格的數學表達方式。我甚至想過，如果設計人員能夠使用某種 規則語言來描述，那麼我們的ETL單元就可以自動生成、同步，省去很多手工操作了。
2、ETL開發錯誤。即時規則很明確，ETL開發的過程中也會發生一些錯誤，例如邏輯錯誤、書寫錯誤等。例如對於一個分段值，開區間閉區間是需要指定的，但是常常開發人員沒注意，一個大於等於號寫成大於號就導致數據錯誤。
3、人爲處理錯誤。在整體ETL流程沒有完成之前，爲了圖省事，通常會手工運行ETL過程，這其中一個重大的問題就是你不會按照正常流程去運行了，而是按照自己的理解去運行，發生的錯誤可能是誤刪了數據、重複裝載數據等。
質量保證
ETL數據質量問題是無法根治的，只能採取特定的手段去儘量避免，而且必須要定義出度量方法來衡量數據的質量是好還是壞。對於數據源的質量，客 戶對此應該更加關心，如果在這個源頭不能保證比較乾淨的數據，那麼後面的分析功能的可信度也都成問題。數據源系統也在不斷進化過程中，客戶的操作也在逐漸 規範中，BI系統也同樣如此。本文探討一下對數據源質量和ETL處理質量的應對方法。
如何應對數據源的質量問題？記得在onteldatastage列表中也討論過一個話題——“-1的處理”，在數據倉庫模型維表中，通常有一條-1記錄，表示“未知”，這個未知含義可廣了，任何可能出錯的數據，NULL數據甚至是規則沒有涵蓋到的數據，都轉成-1。這是一種處理髒數據的方法，但這也是一種掩 蓋事實的方法。就好像寫一個函數FileOpen(filename)，返回一個錯誤碼，當然，你可以只返回一種錯誤碼，如-1，但這是一種不好的設計， 對於調用者來說，他需要依據這個錯誤碼進行某些判斷，例如是文件不存在，還是讀取權限不夠，都有相應的處理邏輯。數據倉庫中也是一樣，所以，建議將不同的 數據質量類型處理結果分別轉換成不同的值，譬如，在轉換後，-1表示參照不上，-2表示NULL數據等。不過這僅僅對付了上回提到的第一類錯誤，數據格式 錯誤。對於數據一致性和業務邏輯合理性問題，這仍有待探求。但這裏有一個原則就是“必須在數據倉庫中反應數據源的質量”。
對於ETL過程中產生的質量問題，必須有保障手段。從以往的經驗看，沒有保障手段給實施人員帶來麻煩重重。實施人員對於反覆裝載數據一定不會陌生，甚至是最 後數據留到最後的Cube，才發現了第一步ETL其實已經錯了。這個保障手段就是數據驗證機制，當然，它的目的是能夠在ETL過程中監控數據質量，產生報 警。這個模塊要將實施人員當作是最終用戶，可以說他們是數據驗證機制的直接收益者。
首 先，必須有一個對質量的度量方法，什麼是高質什麼是低質，不能靠感官感覺，但這卻是在沒有度量方法條件下通常的做法。那經營分析系統來說，聯通總部曾提出 測試規範，這其實就是一種度量方法，例如指標的誤差範圍不能高於5%等，對系統本身來說其實必須要有這樣的度量方法，先不要說這個度量方法是否科學。對於 ETL數據處理質量，他的度量方法應該比聯通總部測試規範定義的方法更要嚴格，因爲他更多將BI系統看作一個黑盒子，從數據源到展現的數據誤差允許一定的 誤差。而ETL數據處理質量度量是一種白盒的度量，要注重每一步過程。因此理論上，要求輸入輸出的指標應該完全一致。但是我們必須正面完全一致只是理想， 對於有誤差的數據，必須找到原因。
在質量度量方法的前提下，就可以建立一個數據驗證框架。此框架依據總量、分量數據稽覈方法，該方法在高的《數據倉庫中的數據稽覈技術》一文中已經指出。作爲補充，下面提出幾點功能上的建議：
1、提供前端。 將開發實施人員當作用戶，同樣也要爲之提供友好的用戶界面。《稽覈技術》一文中指出測試報告的形式，這種形式還是要依賴人爲判斷，在一堆數據中去找規律。 到不如用OLAP的方式提供界面，不光是加上測試統計出來的指標結果，並且配合度量方法的計算。例如誤差率，對於誤差率爲大於0的指標，就要好好查一下原 因了。
2、提供框架。 數據驗證不是一次性工作，而是每次ETL過程中都必須做的。因此，必須有一個框架，自動化驗證過程，並提供擴展手段，讓實施人員能夠增加驗證範圍。有了這 樣一個框架，其實它起到規範化操作的作用，開發實施人員可以將主要精力放在驗證腳本的編寫上，而不必過多關注驗證如何融合到流程中，如何展現等工作。爲 此，要設計一套表，類似於DM表，每次驗證結果數據都記錄其中，並且自動觸發多維分析的數據裝載、發佈等。這樣，實施人員可以在每次裝載，甚至在流程過程 中就可以觀察數據的誤差率。特別是，如果數據倉庫的模型能夠統一起來，甚至數據驗證腳本都可以確定下來，剩下的就是規範流程了。
3、規範流程。 上回提到有一種ETL數據質量問題是由於人工處理導致的，其中最主要原因還是流程不規範。開發實施人員運行單獨一個ETL單元是很方便的，雖然以前曾建議 一個ETL單元必須是"可重入"的，這能夠解決誤刪數據，重複裝載數據問題。但要記住數據驗證也是在流程當中，要讓數據驗證能夠日常運作，就不要讓實施者 感覺到他的存在。總的來說，規範流程是提高實施效率的關鍵工作，這也是以後要繼續探求的。
元數據
對於元數據(Metadata)的定義到目前爲止沒有什麼特別精彩的，這個概念非常廣，一般都是這樣定義，“元數據是描述數據的數據(Data about Data)”，這造成一種遞歸定義，就像問小強住在哪裏，答，在旺財隔壁。按照這樣的定義，元數據所描述的數據是什麼呢？還是元數據。這樣就可能有元元元…元數據。我還聽說過一種對元數據，如果說數據是一抽屜檔案，那麼元數據就是分類標籤。那它和索引有什麼區別？
元數據體現是一種抽象，哲學家從古至今都在抽象這個世界，力圖找到世界的本質。抽象不是一層關係，它是一種逐步由具體到一般的過程。例如我->男人 ->人->哺乳動物->生物這就是一個抽象過程，你要是在軟件業混會發現這個例子很常見，面向對象方法就是這樣一種抽象過程。它對世界 中的事物、過程進行抽象，使用面向對象方法，構建一套對象模型。同樣在面向對象方法中，類是對象的抽象，接口又是對類的抽象。因此，我認爲可以將“元”和 “抽象”換一下，叫抽象數據是不是好理解一些。
常聽到這樣的話，“xx領導的講話高屋建瓴，給我們後面的工作指引的清晰的方向”，這個成語“高屋建瓴”，站在10樓往下倒水，居高臨下，能砸死人，這是指 站在一定的高度看待事物，這個一定的高度就是指他有夠“元”。在設計模式中，強調要對接口編程，就是說你不要處理這類對象和那類對象的交互，而要處理這個 接口和那個接口的交互，先別管他們內部是怎麼幹的。
元數據存在的意義也在於此，雖然上面說了一通都扯到哲學上去，但這個詞必須還是要結合軟件設計中看，我不知道在別的領域是不是存在Metadata這樣的叫 法，雖然我相信別的領域必然有類似的東東。元數據的存在就是要做到在更高抽象一層設計軟件。這肯定有好處，什麼靈活性啊，擴展性啊，可維護性啊，都能得到 提高，而且架構清晰，只是彎彎太多，要是從下往上看，太複雜了。很早以前，我曾看過backorifice的代碼，我靠，一個簡單的功能，從這個類轉到父類，又轉到父類，很不理解，爲什麼一個簡單的功能不在一個類的方法中實現就拉到了呢？現在想想，還真不能這樣，這雖然使代碼容易看懂了，但是結構確是混亂 的，那他只能幹現在的事，如果有什麼功能擴展，這些代碼就廢了。
市面上有一些元數據管理的東西，但是從應用情況就得知，用的不多。之所以玄乎，就是因爲抽象層次沒有 分清楚，關鍵就是對於元數據的分類（這種分類就是一種抽象過程）和元數據的使用。你可以將元數據抽象成0和1，但是那樣對你的業務有用嗎？必須還得抽象到 適合的程度，最後問題還是“度”。
數據倉庫系統的元數據作用如何？還不就是使系統自動運轉，易於管理嗎？要做到這一步，可沒必要將系統抽象到太極、兩儀、八卦之類的，業界也曾定義過一些元數據規範，向CWM、XMI等等，可以借鑑，不過俺對此也是不精通的說，以後再說。
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