etl流程,数据流图及etl过程解决方案.ppt43
经典数据仓库与ETL的实现过程.ppt
PPrroodduucctNtNamame e PPrroodduucctSttSytlyele PPrroodduucctCtClalsasss
Quantity InformationSource SaleAddress
源表
店面销售情况
EmmpploloyyeeNeaNmaeme GGrroouuppNeaNmaeme
最新.
Product_Dim
ProductKey ProductID ProduceName ProductBrand ProductCategory . 多个外键..
事实
Customer_Dim
CustomerKey
CustomerID
3
维度与事实
一个数据仓库包括了
– 多个中央事实表 Fact Table
EEmmPPprprolooldodyuyeuceectNeNtNaammaeme e PrroodduucctSttSytlyele
GGrroouuppNeaNmaeme PrroodduucctCtClalsasss
DeptName
维度表最新.
网售销售情况
EmmpploloyyeeNeaNmaeme GGrroouuppNeaNmaeme
多个维度外键和多个可以分析的指标
– 多个维度表 Dimension Tables
可以分析的角度
最新.
4
ETL过程
数据从数据源向目标数据仓库抽取 （Extract）、转换（Transform）、装 载（Load）的过程
最新.
5
ETL过程
• 构建数据仓库的重要一环，用户从数据源 抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终 按照预先定义好的数据仓库模型，将数据 加载到数据仓库中去。
ETL流程、数据流图及ETL过程解决方案
r----------------,---------பைடு நூலகம்------
I
Source Data Center
，I
Target Data Center
11
III
I
，
止
I
L- - - - - - - - - - - - - - - -
，，＇
I
I I
-•- - - - - - - - - - - - - - - -
装载的程序。必婓时甚至可以将数据仓库系统恢复到某一个 数据。前提是必须先删除上一次装载失败从而在目标库中
时点的状态并批景地装载文本文件。
产生的垃圾数据，回滚(Roll back), 返回到上一次加载数
据前的状态。可以根据目标表的主键来确定装载过程中插
入或更新记录的策略，如果源记录主的键是新的，那么
就
两种模式的比较－ 特 点
异构(Asynchronous )
同构(Synchronous )
比同构模式提供了更好的数据处理性能，需要更少的处埋 时间，因为通过网络传输文件的速度比百接通过数据库存 取数据要快很多。
婓避免性能瓶颈问题， 解决办法是缩小每次抽取的时 间粒 度， 例如将抽取周期定为每日抽取， 这样可以 保 证 每 次 抽 取的增卅数据数目是很少卅的。
在数据抽取过程中，应尽岳避免本次抽取定义的时间区间 内的源数据在抽取过程中同时产生变动的悄况。即抽取的 理想状况是抽取的同时源数据系统的数据是静止的，没有 增 、 删 、 改 的 悄 况 伴 随 发 生 。 对千ODS系 统 来 说 ， 数据不 会频繁地发生变动：而 对 千 OLTP系 统 来 说 ，应 该 选 择 源 数 据变化较少的时段完成抽取上作。
ETL方法介绍共33页
LOAD
LOAD
Extract H
Information Data Store (IDS)
S1
S2
S7
S3
S6
S4
S5
Reference Table (Historical reference/
Common Parameters)
Meta Data Repository
LOAD
S1 Data Mart
▪ 将源系统数据经过抽取／转换过程，最终装载到目标系统 ▪ 将针对日常业务操作的数据转化为针对数据仓库而存储的决策支持型数据
2
中国人民保险公司保险数据模型及业务标准化 | 保密 | 2020/4/29
Business Consulting Services
ETL基本概念－－术语解释
❖ ETL Extract-Transform-Load的缩写，数据抽取（Extract）、转换 （Transform）、装载（Load）的过程
7
中国人民保险公司保险数据模型及业务标准化 | 保密 | 2020/4/29
Business Consulting Services
ETL过程讲解－－逻辑架构
ETL
EXF
Converting/Sort/Split CIF
Transform PLF
System 1
System 2
Extract Extract
❖ DW DataWarehousing，根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向 主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持 的数据库系统”
❖ MetaData 元数据，就是描述数据的数据，指在数据仓库建设过程中所产 生的有关数据源定义、目标定义、转换规则等相关的关键数据
ETL的主要步骤
ETL的主要步骤ETL(Extract Transform Loading, 数据抽取转化装载规则)是负责完成是数据源数据向数据仓库数据的转化的过程。
是实施数据仓库中最重要的步骤。
可以形象的说，ETL的角色相当于砖石修葺成房子的过程。
在数据仓库系统设计中最难的部分是用户需求分析和模型设计，那么工作量最大的就是ETL 规则的设计和实施了，它要占到整个数据仓库设计工作量的60%-70%，甚至更多。
下面是本人对ETL的几个重要步骤理解，和大家分享！一、ODS区的数据采集：最主要作用为了尽量减少对业务系统的影响。
表结构可以不必和DW一致。
根据具体业务需求和数据量情况，将数据源的数据放入ODS有各种不同的方法，比如 Oracle的数据库链路，表复制，SQL*LOADER，Teradata的Fastload，Sysbase的BCP等等。
需要解决的问题包括：a、数据的时间差异性问题在抽取旧有数据时，要将不同时期的数据定义统一，较早的数据不够完整或不符合新系统的数据规范，一般可以根据规则，在存入中转区的过程中予以更新或补充。
b、数据的平台多样性问题在抽取旧有数据时，大部分数据都可采用表复制方式直接导入数据中转区集中，再做处理，但有部分数据可能需要转换成文本文件或使用第三方工具如 Informatica等装载入数据中转区。
这部分数据主要是与数据中转区数据库平台不一致的数据库数据，或非存储于数据库内的文本、excel等数据。
c 、数据的不稳定性问题对于重要信息的完整历史变更记录，在抽取时可以根据各时期的历史信息，在抽取需要信息等基本属性的旧有数据时，要与相应时段的信息关联得到真实的历史属性。
d 、数据的依赖性问题旧有业务系统的数据关联一般已有约束保证，代码表和参照表等数据也比较准确，但仍有少量数据不完整，对这部分数据，需根据地税的需求采取清洗策略，保证数据仓库各事实表和维表之间的关联完整有效。
数据仓库各事实表和维表的初始装载顺序有先后关系，要有一个集中的数据装载任务顺序方案，确保初始数据装载的准确。
ETL过程及数据库操作分析
ETL过程及数据库操作分析ETL（Extract, Transform, Load）是指从各种数据源中提取数据，经过转换处理后加载到目标数据库中的过程。
它是数据仓库建设中的重要环节，目的是将各个数据源中的数据整合起来，为数据分析和决策提供一个统一的数据源。
在实际操作中，ETL过程通常包括数据提取、数据清洗、数据转换和数据加载四个步骤。
首先，数据提取是将各种数据源中的数据提取出来的过程。
数据源可以是关系型数据库、文件、日志、网络等，常见的数据提取方法有数据库连接、文件读取、网络接口等。
在数据提取过程中，需要指定提取的数据范围和条件，确保只提取到需要的数据，并避免数据的重复提取。
其次，数据清洗是对提取出来的数据进行清洗和处理的过程。
数据清洗的目的是去除无效的、重复的或者错误的数据，保证数据的准确性和完整性。
数据清洗的方法包括数据去重、数据过滤、数据转换等，可以利用各种数据清洗工具和技术来实现。
数据清洗是ETL过程中非常重要的一步，对后续的数据处理和分析具有重要影响。
然后，数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合的过程。
数据转换的目的是将不同数据源中的数据整合起来，通过数据格式的统一和数据字段的映射，使得不同数据源中的数据能够被统一处理和分析。
数据转换的方法包括数据格式转换、数据字段映射、数据合并等，可以利用各种ETL工具和脚本语言来实现。
数据转换的过程中，还需要对数据进行质量检查和校验，确保转换后的数据的准确性和一致性。
最后，数据加载是将转换后的数据加载到目标数据库中的过程。
目标数据库可以是关系型数据库、数据仓库等，需要根据实际需求选择合适的数据库技术和工具。
数据加载的方法包括全量加载和增量加载，全量加载是将所有数据加载到目标数据库中，增量加载是根据增量数据加载策略，只加载发生变化的数据。
数据加载的过程中，还需要考虑数据的索引和分区等技术，以提高数据的查询和处理效率。
在数据库操作方面，ETL过程通常涉及到两种类型的数据库操作，一种是源数据库中的操作，另一种是目标数据库中的操作。
ETL基础及常用技术培训ppt课件
ETL实施过程
数据清洗与转换
数据清洗 1.不完整的数据 2.错误的数据 3.重复的数据
数据转换 1.代码标准化 2.数据粒度的转换 3.根据业务规则计算
确定数据清洗和转换规则后细化mapping,编码实现
ETL实施过程
数据加载
将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应的表中，如果是全量采用 load方式，如Hale Waihona Puke 是增量则根据业务规则merge进数据库
11
shell基础
Vi
由指令模式进入输入模式的指令： 新增 (append) a ：从光标所在位置後面开始新增资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 A： 从光标所在列最後面的地方开始新增资料。 插入 (insert) i： 从光标所在位置前面开始插入资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 I ：从光标所在列的第一个非空白字元前面开始插入资料。 开始 (open) o ：在光标所在列下新增一列并进入输入模式。 O: 在光标所在列上方新增一列并进入输入模式。
在shell脚本中可以使用任意的unix命令，这些命令通常是用来进行文件和文字操 作的。 常用命令语法及功能:
echo "some text": 将文字内容打印在屏幕上 ls: 文件列表 wc –l filewc -w filewc -c file: 计算文件行数计算文件中的单词数计算文件中 的字符数 cp source: 文件拷贝 mv oldname newname : 重命名文件或移动文件 rm file: 删除文件 grep 'pattern' file: 在文件内搜索字符串比如：grep 'searchstring' cut -b colnum file: 指定欲显示的文件内容范围，并将它们输出到标准输出设 备比如：输出每行第5个到第9个字符cut -b5-9 千万不要和cat命令混淆，这是两 个完全不同的命令
ETL的过程原理和数据仓库建设
ETL的过程原理和数据仓库建设数据仓库建立中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程根本是通过掌握用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。
目前，国内的大中型企业根本都具有四年以上计算机信息系统应用阅历，积存了大量可分析的业务数据，这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析，这也是近几年数据仓库系统建立成为IT领域热门话题的缘由。
2.优化的思路分析数据仓库ETL过程的主要特点是：面对海量的数据进展抽取；分时段对大批量数据进展删除、更新和插入操作；面对特别的数据进展规章化的清洗；大量的分析模型重算工作；有特定的过程处理时间规律性，一般整个ETL过程需要在每天的零点开头到6点之前完成。
所以，针对ETL过程的优化主要是结合数据仓库自身的特点，抓住需要优化的主要方面，针对不同的状况从如何采纳高效的SQL入手来进展。
3.优化的实例分析目前数据仓库建立中的后台数据库大局部采纳Oracle，以下的SQL 采纳Oracle的语法来说明，全部的测试在Oracle9i环境中通过，但其优化的方法和原理同样适合除Oracle之外的其他数据库。
3.1索引的正确使用在海量数据表中，根本每个表都有一个或多个的索引来保证高效的查询，在ETL过程中的索引需要遵循以下使用原则：(1) 当插入的数据为数据表中的记录数量10%以上时, 首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率，当数据全部插入后再建立索引。
(2) 避开在索引列上使用函数或计算，在WHERE子句中，假如索引列是函数的一局部，优化器将不使用索引而使用全表扫描。
举例: 低效： SELECT * ROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;高效： SELECT * FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;(3) 避开在索引列上使用NOT和”!=”，索引只能告知什么存在于表中，而不能告知什么不存在于表中，当数据库遇到NOT和”!=”时，就会停顿使用索引转而执行全表扫描。
ETL过程及数据库操作
ETL过程及数据库操作ETL（Extract, Transform, Load）是指从不同的数据源中抽取数据，对数据进行转换和清洗，最后将数据加载到目标数据库或数据仓库的过程。
在ETL过程中，数据库操作起着至关重要的作用。
本文将详细讨论ETL过程和数据库操作的相关内容。
一、ETL过程1. 抽取（Extract）：抽取是指从各种数据源中提取数据的过程。
数据源可以是关系型数据库、文件、Web服务、API等。
在抽取阶段，ETL工具会连接到数据源，根据配置的规则和条件，从源数据中读取所需的数据。
抽取的数据可以是全量数据或增量数据，全量数据是指从数据源中完全提取的数据，增量数据是指上次抽取以来发生变化的数据。
2. 转换（Transform）：转换是指对抽取的数据进行清洗、转换、合并和计算等操作，以满足目标系统或应用的需求。
转换过程中可能包括以下操作：a.清洗：处理数据中的噪声、缺失值、异常值等，确保数据的准确性和一致性。
b.转换：对数据进行格式转换、字段重命名、数据类型转换等操作，使得数据满足目标系统的要求。
c.合并：将多个数据源的数据合并成一个整体，以便于后续的分析和处理。
d.计算：对数据进行加工和计算，生成新的派生字段或指标。
3. 加载（Load）：加载是指将转换后的数据加载到目标数据库或数据仓库中的过程。
目标数据库通常是一个关系型数据库，用于存储和管理数据。
在加载阶段，ETL工具会连接到目标数据库，根据预先定义的数据模型，将转换后的数据插入到相应的表中。
数据库操作是ETL过程中连接和操作数据库的关键步骤。
数据库操作主要包括以下几个方面：1.连接数据库：在进行数据库操作之前，首先需要与数据库建立连接。
连接数据库需要提供数据库的连接信息，包括数据库的地址、端口号、用户名和密码等。
通过连接，ETL工具可以与数据库进行通信和交互。
2.创建表和索引：在将数据加载到数据库中之前，需要先创建目标表和索引。
表的结构应与转换后的数据字段一致，以便于正确地插入数据。
数据etl方法
数据etl方法
数据ETL方法是指将数据从一个或多个源系统中提取、转换和加载到目标系统中的过程。
ETL是数据仓库或数据湖中数据管理的重要环节，也是实现数据一致性和数据可靠性的关键步骤。
具体来说，ETL过程包括以下三个步骤：
1. 提取（Extract）：从源系统中提取需要的数据并转换为统一的格式，通常使用SQL、API等方式进行数据提取。
2. 转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、规范化、去重、合并等处理，以满足目标系统的数据需求。
3. 加载（Load）：将经过转换处理的数据加载到目标系统中，通常使用批量处理或实时流处理方式进行数据加载。
在实际的数据ETL过程中，需要考虑数据的安全性、完整性和一致性等方面的问题，同时也需要根据实际业务需求进行设计和调整。
常见的ETL工具包括Talend、Informatica、IBM InfoSphere DataStage等。
- 1 -。
ETL流程数据流图及ETL过程解决方案精品PPT课件
同构(Synchronous )
要避免性能瓶颈问题，解决办法是缩小每次抽取的时间粒 度，例如将抽取周期定为每日抽取，这样可以保证每次抽 取的增量数据数目是很少量的。
在数据抽取过程中，应尽量避免本次抽取定义的时间区间 内的源数据在抽取过程中同时产生变动的情况。即抽取的 理想状况是抽取的同时源数据系统的数据是静止的，没有 增、删、改的情况伴随发生。对于ODS系统来说，数据不 会频繁地发生变动；而对于OLTP系统来说，应该选择源数 据变化较少的时段完成抽取工作。
ETL的前提
– 确定ETL范围
• 通过对目标表信息的收集，确定ETL的范围
– 选择ETL工具
• 考虑资金 • 运行的平台、对源和目标的支持程度、可编程的灵活
性、对源数据变化的监测、数据处理时间的控制、管 理和调度功能、对异常情况的处理
– 确定解决方案
• 抽取分析、变化数据的捕获、目标表的刷新策略、数 据的转换及数据验证
同构(Synchronous )
当ETL错误发生时，可以采用简单的处理办法修复数据：当 抽取失败时，修正问题并重新从源中抽取；当装载过程发生 问题，回滚(Roll back)，返回上一次装载的状态并再次运行 装载的程序。必要时甚至可以将数据仓库系统恢复到某一个 时点的状态并批量地装载文本文件。
需要有专门的核查(Audit)程序来监控数据传输或者装载过程 是否有失败或者记录缺失的情况发生。
异构(Asynchronous )
源和目标的数据接口分离，只需要定义好中间的文本文件 数据接口，就可以同步完成独立的源和目标的开发工作。 当各自模块完成后再将其装配，提高开发效率。
要将数据导出成字节流并写入导文本文件中。如果源包含 图形数据，要将其导出成文本，实现起来有一定的难度。
etl流程,数据流图及etl过程解决方案.ppt43
etl流程,数据流图及etl过程解决方案.ppt43篇一：ETL设计过程本文将介绍设计和实现仓库 ETL 过程，并了解仓库的性能和安全问题。
简介数据集成是数据仓库中的关键概念。
ETL(数据的提取、转换和加载)过程的设计和实现是数据仓库解决方案中极其重要的一部分。
ETL 过程用于从多个源提取业务数据，清理数据，然后集成这些数据，并将它们装入数据仓库数据库中，为数据分析做好准备。
ETL 过程设计尽管实际的 ETL 设计和实现在很大程度上取决于为数据仓库项目选择的 ETL 工具，但是高级的系统化 ETL 设计将有助于构建高效灵活的 ETL 过程。
在深入研究数据仓库 ETL 过程的设计之前，请记住ETL 的经验法则：―ETL 过程不应修改数据，而应该优化数据。
‖如果您发现需要对业务数据进行修改，但不确定这些修改是否会更改数据本身的含义，那么请在开始 ETL 过程之前咨询您的客户。
调制的 ETL 过程设计由于其过程化特性以及进行数百或数千个操作的可能性，所以以精确方式设计 ETL 过程，从而使它们变得高效、可伸缩并且可维护就极为重要。
ETL 数据转换操作大致可以分为 6 个组或模块：数据的提取、验证、清理、集成、聚集和装入。
要安排好这些组，按照使这一过程获得最大简化、具有最佳性能和易于修改的逻辑次序来执行操作。
下图中展示了执行的次序。
图 1. ETL 数据转换过程的功能模块设计在项目的业务需求和数据分析阶段，我们创建了数据映射信息。
有许多中记录数据映射的方式;ETL 数据映射表是指导 ETL 过程设计的最佳方式。
您还可以将该表用作与业务客户就数据映射和 ETL 过程问题进行交流的方式。
ETL 数据映射表有不同的级别，如实体级别和属性级别。
每个级别中都具有不同级别的详细数据映射信息。
下表是一个实体级别的 ETL 数据映射表的简化例子。
该表中的每个―X‖表示到操作细节或较低级数据映射文档的链接。
表 1. ETL 实体映射表源验证清理转换集成聚集目标账户客户 X X ? X X 客户信贷客户 X X X借贷客户 X ? X支票账户 X X ? X X 账户储蓄账户 X ? X信贷账户 X ? X借贷账户 X X ?在 DB2 数据仓库中实现 ETL 过程DB2? Universal Database? Data Warehouse Editions为数据仓库功能提供了改进的性能和可用性。
ETL概念，ETL流程
ETL概念，ETL流程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。
ETL过程及数据库操作
ETL过程
ETL过程： 数据抽取 数据清洗 数据转换 数据加载
ETL过程-0层DFD
P0
业务数据 文件数据
字段映射 字段映射
ETL过程
未经清洗加 工的数据
P1数据抽取
数据过滤
业务清洗规则
P2数据清洗
PL/SQL Developer常用操作
PL/SQL Developer常用操作
-- Create table create table ABC ( cust_idno VARCHAR2(255), cust_name VARCHAR2(255), identify_type VARCHAR2(255), identify_num VARCHAR2(255), insured_flag VARCHAR2(255), ) tablespace ECIF_MGR pctfree 10 initrans 1 maxtrans 255 storage ( initial 64 next 1 minextents 1 maxextents unlimited );
增量数据 加载方式/目标
统一数据 Reject
P4.2全量 加载
加载方式/目标 全量数据
Reject Reject
文件数据
与目标匹配 的明细数据
维度数据
P4.3数据 比对
插入/更新
仓库细节 维度数据
ETL过程-数据抽取
数据来源 文件系统，业务系统 抽取方式 根据具体业务进行全量或增量抽取 抽取效率 将数据按一定的规则拆分成几部分进行并行处 理 抽取策略 根据具体业务制定抽取的时间、频度，以及抽 取的流程
数据库的数据集成与ETL流程
数据库的数据集成与ETL流程数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一起的过程。
实现数据集成的一种常用方式是ETL（Extract, Transform, Load）流程。
在这个过程中，需要从源系统中提取数据，将其转换成中间状态，然后将其加载到目标系统中。
本文将介绍数据集成和ETL流程的详细内容。
一、数据集成的意义1. 数据来源的分散性现代企业面临的一个重要问题是数据来源的分散性。
不同部门和业务人员可能使用不同的数据存储系统，或者使用不同的应用程序收集和管理数据。
这使得数据解决方案更加复杂，也使得数据的质量和完整性受到威胁。
2. 数据冗余数据集成对于避免数据冗余也是非常重要的。
如果一家公司使用多个应用程序来管理数据，那么数据可能会重复存储在不同的地方。
这可能导致数据的不一致，降低数据的可靠性和准确性。
3. 数据访问的便捷性数据集成可以提高数据访问的便捷性。
数据集成可以使得企业能够在更短的时间里获得所需的数据，而不必进行复杂的查询或分析。
这可以帮助企业更好地把握市场动态，更好地抉择合作伙伴和实现业务目标。
二、ETL流程1. Extract数据提取是指从源系统中提取数据的过程。
所选用的提取方法将取决于存储在源系统中的数据类型、文件格式、存储系统的类型和应用程序的类型等因素。
在此过程中，数据管理员需要确定何时何种数据需要被提取出来，并确保这些数据能够被正确地传输和处理。
2. Transform数据转换是指在从源系统中提取数据之后对数据进行处理和转换的过程。
ETL应该包括多种不同的转换过程。
在源数据转换过程中，将对数据进行必要的数据清洗和数据转换。
数据清洗可以包括删除重复数据、删除无效数据和标准化数据。
而数据转换可以包括转换数据类型、合并数据、切分数据和重组数据等过程。
3. Load数据加载是指将经过转换后的数据加载到目标系统的过程。
在数据加载的过程中，需要对数据进行验证和错误检测。
这样可以确保数据能够在目标系统中被正确地存储。
《ETL数据抽取》PPT课件
ETL过程.数据转换
-
ETL过程.转换规则
➢ 数据合并
多用表关联实现，大小表关联使用嵌套，大大表关联用join
➢ 数据拆分
按一定规则进行数据拆分
➢ 行列互换 ➢ 排序、修改序号 ➢ 去除重复记录 ➢ 数据验证：sum、count、查询维度表 ➢ 实现方式
A. 在ETL引擎中进行（SQL无法实现的） B. 在数据库中进行（SQL 可以实现）
-
ETL 工具厂商
目前ETL工具来源：
➢数据库厂商自带的ETL工具，如OWB等 ➢第三方工具提供商，如informatic等 ➢开源ETL工具，如kettle
-
谢谢观看！
-
-
ETL过程.数据加载
-
ETL过程.数据加载
-
目录：
1. ETL定义 2. ETL过程 3. 问题分析 4. 现状分析
-
问题分析
➢ 数据异常
将错误的信息单独输出，继续执行ETL，错误数据修改后再单独加载
➢ 中断ETL，修改后重新执行ETL
原则：最大限度接收数据
➢ 环境异常
对于网络中断等外部原因造成的异常，设定尝试次数或者尝试时间，超数 或超时后，由外部人员手工干预
➢ 其他异常
例如源数据结构改变、接口改变等异常情况，应进行同步后，再装载数据
-
ETL设计规范.开发
ETL开发首先要确定的是流程的执行顺序以及条；其次是具体表 映射关系的定义，在数据库性能允许的情况下，尽可能使用sql语句 进行处理。
➢对于具体映射和流程的命名，应该以维护方便为前提：
映射：以目标表名命名 流程：以流程要实现的功能命名
现状分析数据抽取数据清洗数据转换数据加载etl过程数据来源文件系统业务系统抽取方式根据具体业务进行全量或者增量抽取抽取效率将数据按照一定的规则拆分成几部分进行并行处理抽取策略根据具体的业务制定抽取的时间频度以及抽取的流程数据不缺对空数据缺失数据进行数据不缺操作无法处理的作标记数据替换对无效数据进行数据替换格式规范化将源数据抽取的数据格式转换成为便于进入仓库处理的目标数据格式主外键约束通过建立主外键约束对非法数据进行替换或者导出到错误文件重新处理数据合并多用表关联实现大小表关联使用嵌套大大表关联用join数据拆分按一定规则进行数据拆分在数据库中进行sql可以实现目录
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
etl流程,数据流图及etl过程解决方案.ppt43篇一：ETL设计过程本文将介绍设计和实现仓库 ETL 过程，并了解仓库的性能和安全问题。
简介数据集成是数据仓库中的关键概念。
ETL(数据的提取、转换和加载)过程的设计和实现是数据仓库解决方案中极其重要的一部分。
ETL 过程用于从多个源提取业务数据，清理数据，然后集成这些数据，并将它们装入数据仓库数据库中，为数据分析做好准备。
ETL 过程设计尽管实际的 ETL 设计和实现在很大程度上取决于为数据仓库项目选择的 ETL 工具，但是高级的系统化 ETL 设计将有助于构建高效灵活的 ETL 过程。
在深入研究数据仓库 ETL 过程的设计之前，请记住ETL 的经验法则：―ETL 过程不应修改数据，而应该优化数据。
‖如果您发现需要对业务数据进行修改，但不确定这些修改是否会更改数据本身的含义，那么请在开始 ETL 过程之前咨询您的客户。
调制的 ETL 过程设计由于其过程化特性以及进行数百或数千个操作的可能性，所以以精确方式设计 ETL 过程，从而使它们变得高效、可伸缩并且可维护就极为重要。
ETL 数据转换操作大致可以分为 6 个组或模块：数据的提取、验证、清理、集成、聚集和装入。
要安排好这些组，按照使这一过程获得最大简化、具有最佳性能和易于修改的逻辑次序来执行操作。
下图中展示了执行的次序。
图 1. ETL 数据转换过程的功能模块设计在项目的业务需求和数据分析阶段，我们创建了数据映射信息。
有许多中记录数据映射的方式;ETL 数据映射表是指导 ETL 过程设计的最佳方式。
您还可以将该表用作与业务客户就数据映射和 ETL 过程问题进行交流的方式。
ETL 数据映射表有不同的级别，如实体级别和属性级别。
每个级别中都具有不同级别的详细数据映射信息。
下表是一个实体级别的 ETL 数据映射表的简化例子。
该表中的每个―X‖表示到操作细节或较低级数据映射文档的链接。
表 1. ETL 实体映射表源验证清理转换集成聚集目标账户客户 X X ? X X 客户信贷客户 X X X借贷客户 X ? X支票账户 X X ? X X 账户储蓄账户 X ? X信贷账户 X ? X借贷账户 X X ?在 DB2 数据仓库中实现 ETL 过程DB2? Universal Database? Data Warehouse Editions为数据仓库功能提供了改进的性能和可用性。
DB2 Data Warehouse Center(DWC)是一个可视化的 ETL 设计和实现工具，它是 DB2 UDB 中的组成部分。
这一节将查看如何使用DB2 UDB(Version )Data Warehouse Center 设计和实现仓库 ETL 过程。
创建仓库控制数据库仓库控制数据库包含存储数据仓库中心(Data Warehouse Center)元数据所必需的控制表。
在Data Warehouse Center 的 Version 或更新的版本中，仓库控制数据库必须是 UTF-8(UnicodeTransformation Format 或 Unicode)的数据库。
这一需求为 Data Warehouse Center 提供了扩展的语言支持。
如果尝试使用非Unicode 格式的数据库登录Data Warehouse Center，那么您会收到无法登录的错误消息。
您可以使用 Warehouse Control Database Management 工具，将元数据从指定的数据库迁移到新的 Unicode 数据库中。
下面是创建和启动新的仓库控制数据库的步骤：确保启动了 DB2 仓库(Warehouse)服务器和相关的服务。
在仓库控制数据库的管理窗口中，填入控制数据库名、模式名(IWH)、用户 ID 和密码，并创建该仓库控制数据库。
如果在以前版本的 DB2 DWE 上已经有一个仓库，那么还可以使用此过程将仓库控制数据库迁移到当前版本中。
通过新创建的或迁移的控制数据库登录到 DB2 DataWarehouse Center，如图 2所示。
确保使用与步骤 1 相同的用户 ID 和密码。
如果仓库控制数据库是一个远程数据库，则必须对该节点和控制数据库进行编目。
图 2. 登录 DB2 DWE 仓库中心注意：DB2 Data Warehouse Center 的登录窗口将允许您在多个仓库控制数据库中进行切换。
当有许多项目或开发人员在同一 DB2 数据仓库(Data Warehouse)服务器上工作时，此功能极其有用。
定义代理站点仓库代理(agent)管理数据源和目标仓库之间的数据流。
仓库代理可用于 AIX?、Linux、iSeries?、z/OS?、Windows? NT、Windows XX 和 Windows XP 操作系统，以及 Solaris? 操作环境(Operating Environment)。
这些代理使用 Open Database Connectivity(ODBC)驱动程序或 DB2 CLI 与不同的数据库进行通信。
只需要几个代理就可以处理源仓库和目标仓库之间的数据迁移。
您所使用的代理数目取决于现有的连接配置，以及计划迁移到仓库中的数据量。
如果需要同一代理的多个进程同时运行，则可以生成附加的代理实例。
代理站点是安装了代理软件的工作站的逻辑名称。
代理站点的名称与 TCP/IP 主机名不同。
一个工作站可以只有一个 TCP/IP 主机名。
不过，您可以在一个工作站上定义多个代理站点。
逻辑名称将标识每个代理站点。
在设置数据仓库时，必须定义仓库将用来访问源数据库和目标数据库的代理站点。
Data Warehouse Center 使用本地代理作为所有 Data Warehouse Center 活动的默认代理。
但是，您可能需要使用来自包含仓库服务器的工作站的另一站点上的仓库代理。
您必须在 Data Warehouse Center 中定义该代理站点，从而标识安装了该代理的工作站。
Data Warehouse Center 使用这一定义来标识启动代理的工作站。
图 3. DB2 仓库代理上图说明了仓库代理、数据源、目标和仓库服务器之间的关系。
定义仓库源仓库源指定将为仓库提供数据的表和文件。
Data Warehouse Center 使用仓库源中的说明来访问数据。
DB2 Data Warehouse Center 支持所有主要平台上的大量关系数据源和非关系数据源，如下图所示。
图 4. 仓库数据源这使得配置从 DB2 Data Warehouse Center 到所支持数据源的连接变得极其容易。
在建立到数据源的连接并确定需要使用哪些源表之后，就可以在 Data Warehouse Center 中定义 DB2 仓库数据源了。
如果使用相对仓库代理的远程源数据库，就必须在包含仓库代理的工作站上注册这些数据库。
定义仓库数据源的过程会根据数据源类型的不同而有所不同。
下面是一个在 DB2 Data Warehouse Center 中定义关系仓库数据源的例子。
为了在 Data Warehouse Center 中定义关系数据源，要执行以下操作：在 Data Warehouse Center 中打开 Define Warehouse Source 记事本。
添加有关仓库源的信息。
指定访问仓库源的代理站点。
指定有关源数据库的信息，如下图 5 所示。
将源表和视图导入仓库源中。
授权仓库组，以访问仓库源。
图 5. 定义仓库关系数据源定义仓库目标仓库目标是指包含已转换数据的数据库表或文件。
您可以使用仓库目标给其他仓库目标提供数据。
例如，一个中心仓库可以向部门级服务器上的数据集市提供数据。
有两种创建仓库目标的方法。
一种是从现有的表或文件进行导入，另一种则是通过使用仓库系统生成目标。
图 6. 定义仓库目标表正如从图 6中可以看到的，在定义 DB2 仓库目标表时，可以指定是否由 DB2 Data Warehouse Center 创建该表，以及该表是否是 OLAP 模式中的一部分，这意味着它可能最终被用作多诸如星型模型之类的维数据模型中的一个维度或事实表。
定义仓库主题领域、过程和步骤仓库步骤是对仓库中单独某一操作的定义。
仓库步骤定义如何移动和转换数据。
可以在 DB2 Data Warehouse Center 中使用的仓库步骤类型有很多：SQL(插入、更新和替换)文件(FTP，文件数据的导入和导出)DB2 程序(数据导出、装入、表重组和统计数据更新)仓库转换器(数据清理、键表和时间表的生成，以及翻转和透视数据)统计信息转换器在运行一个步骤时，可能发生仓库源和仓库目标之间的数据迁移或转换。
其中一个步骤就是 Data Warehouse Center 中的一个逻辑实体，该实体定义了以下内容：到源数据的链接。
对输出表或文件的定义和链接。
用来填充输出表或文件机制(SQL 语句或程序)和定义。
填充输出表或文件的处理选项或时间表。
仓库过程包含为特定仓库执行数据转换和移动的一系列步骤。
一个过程可以产生一个表或一组总结表(summary table)。
过程还可以执行一些特定类型的数据转换。
图 7. 定义仓库过程篇二：一步一步学习ETL一步一步学习SQL Server BI一步一步学习sqlserver BI--数据仓库设计因为项目还没有真正开始，但是接触BI已有半年多，手痒，这几天准备搞一个简化版本的BI项目。
一方面给刚BI入门的朋友一个参考，另外一方面也为自己的将要开始的项目做个准备，让自己能够考虑到一些项目的细节。
同时也希望对BI有研究的朋友提供一些建议和经验。
因为我们的这个案例是采用微软的sqlserverXX的BI平台开发的，所以这里先贴一张WebCast里面截来的图，这张图主要反映了采用sqlserverXX的BI项目的架构。
好了，咱们开始吧。
我说的这个项目需求很简单，因为是简化版本的么。
这是一个游戏中使用到的物品的销售分析软件。
里面包括几个概念，游戏，销售部门，物品，交易金额，交易笔数，发布单数等。
我们要做的事情就是按游戏，按部门，按物品来实现对交易金额，笔数等的数据交叉分析。
在我们这个系统里面，我们的数据颗粒度是天。
好了，既然是简化版，我们也就不用那么罗嗦，什么需求分析，分析设计都省了吧，下面直接进入数据库设计。
我们的数据库一共包括四张维度表（部门维度，游戏维度，物品维度，时间维度），一张事实表（游戏交易数据事实表）。
部门维度表游戏维度表物品维度表时间维度表交易数据事实表由于我们的这个案例比较简单，所以维度与事实表之间的关系也比较简单，是一个简单的星型架构。
这一节我们就先写到这里，下一节我将会详细的写这个项目的ETL部分。