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这篇文章主要介绍了 ETL 方法与过程的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让丸趣 TV 小编带着大家一起了解一下。
ETL 是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。ETL 是 BI 项目重要的一个环节。通常情况下，在 BI 项目中 ETL 会花掉整个项目至少 1 / 3 的时间,ETL 设计的好坏直接关接到 BI 项目的成败。
ETL 的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计 ETL 的时候我们也是从这三部分出发。数据的抽取是从各个不同的数据源抽取到 ODS(Operational Data Store，操作型数据存储)中——这个过程也可以做一些数据的清洗和转换)，在抽取的过程中需要挑选不同的抽取方法，尽可能的提高 ETL 的运行效率。ETL 三个部分中，花费时间最长的是“T”(Transform，清洗、转换)的部分，一般情况下这部分工作量是整个 ETL 的 2 /3。数据的加载一般在数据清洗完了之后直接写入 DW(Data Warehousing，数据仓库)中去。
ETL 的实现有多种方法，常用的有三种。一种是借助 ETL 工具 (如 Oracle 的 OWB、SQL Server 2000 的 DTS、SQL Server2005 的 SSIS 服务、Informatic 等) 实现，一种是 SQL 方式实现，另外一种是 ETL 工具和 SQL 相结合。前两种方法各有各的优缺点，借助工具可以快速的建立起 ETL 工程，屏蔽了复杂的编码任务，提高了速度，降低了难度，但是缺少灵活性。SQL 的方法优点是灵活，提高 ETL 运行效率，但是编码复杂，对技术要求比较高。第三种是综合了前面二种的优点，会极大地提高 ETL 的开发速度和效率。
一、数据的抽取（Extract）
这一部分需要在调研阶段做大量的工作，首先要搞清楚数据是从几个业务系统中来, 各个业务系统的数据库服务器运行什么 DBMS, 是否存在手工数据，手工数据量有多大，是否存在非结构化的数据等等，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。
1、对于与存放 DW 的数据库系统相同的数据源处理方法
这一类数据源在设计上比较容易。一般情况下，DBMS(SQLServer、Oracle)都会提供数据库链接功能，在 DW 数据库服务器和原业务系统之间建立直接的链接关系就可以写 Select 语句直接访问。
2、对于与 DW 数据库系统不同的数据源的处理方法
对于这一类数据源，一般情况下也可以通过 ODBC 的方式建立数据库链接——如 SQL Server 和 Oracle 之间。如果不能建立数据库链接，可以有两种方式完成，一种是通过工具将源数据导出成.txt 或者是.xls 文件，然后再将这些源系统文件导入到 ODS 中。另外一种方法是通过程序接口来完成。
3、对于文件类型数据源(.txt,.xls)
可以培训业务人员利用数据库工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取。或者还可以借助工具实现。
4、增量更新的问题
对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。一般情况下，业务系统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志, 每次抽取之前首先判断 ODS 中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大于这个时间所有的记录。利用业务系统的时间戳，一般情况下，业务系统没有或者部分有时间戳。
二、数据的清洗转换（Cleaning、Transform）
一般情况下，数据仓库分为 ODS、DW 两部分。通常的做法是从业务系统到 ODS 做清洗，将脏数据和不完整数据过滤掉，在从 ODS 到 DW 的过程中转换，进行一些业务规则的计算和聚合。
1、数据清洗
数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。
不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。
(1)不完整的数据：这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同 Excel 文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。
(2)错误的数据：这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写 SQL 语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致 ETL 运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用 SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。
(3)重复的数据：对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。
数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入 Excel 文件或者将过滤数据写入数据表，在 ETL 开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误, 同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。
2、数据转换
数据转换的任务主要进行不一致的数据转换、数据粒度的转换，以及一些商务规则的计算。
(1)不一致数据转换：这个过程是一个整合的过程，将不同业务系统的相同类型的数据统一，比如同一个供应商在结算系统的编码是 XX0001, 而在 CRM 中编码是 YY0001，这样在抽取过来之后统一转换成一个编码。
(2)数据粒度的转换：业务系统一般存储非常明细的数据，而数据仓库中数据是用来分析的，不需要非常明细的数据。一般情况下，会将业务系统数据按照数据仓库粒度进行聚合。
(3)商务规则的计算：不同的企业有不同的业务规则、不同的数据指标，这些指标有的时候不是简单的加加减减就能完成，这个时候需要在 ETL 中将这些数据指标计算好了之后存储在数据仓库中，以供分析使用。
三、ETL 日志、警告发送
1、ETL 日志
ETL 日志分为三类。
一类是执行过程日志，这一部分日志是在 ETL 执行过程中每执行一步的记录，记录每次运行每一步骤的起始时间，影响了多少行数据，流水账形式。
一类是错误日志，当某个模块出错的时候写错误日志，记录每次出错的时间、出错的模块以及出错的信息等。
第三类日志是总体日志，只记录 ETL 开始时间、结束时间是否成功信息。如果使用 ETL 工具,ETL 工具会自动产生一些日志，这一类日志也可以作为 ETL 日志的一部分。
记录日志的目的是随时可以知道 ETL 运行情况，如果出错了，可以知道哪里出错。
2、警告发送
如果 ETL 出错了，不仅要形成 ETL 出错日志，而且要向系统管理员发送警告。发送警告的方式多种，一般常用的就是给系统管理员发送邮件，并附上出错的信息，方便管理员排查错误。
ETL 是 BI 项目的关键部分，也是一个长期的过程，只有不断的发现问题并解决问题，才能使 ETL 运行效率更高，为 BI 项目后期开发提供准确与高效的数据。
后记
做数据仓库系统，ETL 是关键的一环。说大了，ETL 是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么长时间以来，处理数据迁移、转换的工作倒还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量。可是在数据仓库系统中，ETL 上升到了一定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成 3 个步骤，E、T、L 分别代表抽取、转换和装载。
其实 ETL 过程就是数据流动的过程，从不同的数据源流向不同的目标数据。但在数据仓库中，
ETL 有几个特点，
一是数据同步，它不是一次性倒完数据就拉到，它是经常性的活动，按照固定周期运行的，甚至现在还有人提出了实时 ETL 的概念。
二是数据量，一般都是巨大的，值得你将数据流动的过程拆分成 E、T 和 L。
现在有很多成熟的工具提供 ETL 功能，且不说他们的好坏。从应用角度来说，ETL 的过程其实不是非常复杂，这些工具给数据仓库工程带来和很大的便利性，特别是开发的便利和维护的便利。但另一方面，开发人员容易迷失在这些工具中。举个例子，VB 是一种非常简单的语言并且也是非常易用的编程工具，上手特别快，但是真正 VB 的高手有多少？微软设计的产品通常有个原则是“将使用者当作傻瓜”，在这个原则下，微软的东西确实非常好用，但是对于开发者，如果你自己也将自己当作傻瓜，那就真的傻了。ETL 工具也是一样，这些工具为我们提供图形化界面，让我们将主要的精力放在规则上，以期提高开发效率。从使用效果来说，确实使用这些工具能够非常快速地构建一个 job 来处理某个数据，不过从整体来看，并不见得他的整体效率会高多少。问题主要不是出在工具上，而是在设计、开发人员上。他们迷失在工具中，没有去探求 ETL 的本质。可以说这些工具应用了这么长时间，在这么多项目、环境中应用，它必然有它成功之处，它必定体现了 ETL 的本质。如果我们不透过表面这些工具的简单使用去看它背后蕴涵的思想，最终我们作出来的东西也就是一个个独立的 job，将他们整合起来仍然有巨大的工作量。大家都知道“理论与实践相结合”，如果在一个领域有所超越，必须要在理论水平上达到一定的高度.
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