_数据抽取、转换、装载综述
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。
J®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/ SC 、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入卜＜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。
\ Xx V \d、数据的依赖性问题yXX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。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法1. 概述ETL（Extract, Transform, Load）是一种常用的数据处理方法，用于将数据从源系统中抽取出来、进行转换和清洗，然后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法。
2. 数据抽取的目的数据抽取是ETL过程中的第一步，其目的是从源系统中提取需要的数据，为后续的数据转换和加载做准备。
数据抽取的主要目标是获取准确、完整、一致的数据，并保证数据的及时性。
3. 数据抽取方法3.1 批量抽取批量抽取是一种常用的数据抽取方法，适合于数据量较小且不需要实时同步的场景。
该方法通过定时任务或者手动触发的方式，将源系统中的数据按照一定的规则进行批量抽取。
3.2 增量抽取增量抽取是一种逐步更新的数据抽取方法，适合于数据量较大且需要实时同步的场景。
该方法通过记录上一次抽取的时偶尔位置，只抽取源系统中发生变化的数据，从而减少抽取的数据量和时间。
3.3 实时抽取实时抽取是一种即时同步的数据抽取方法，适合于对数据实时性要求较高的场景。
该方法通过使用触发器、消息队列等机制，实时监控源系统的数据变化，并立即将变化的数据抽取到目标系统中。
4. 抽取方法的选择选择合适的数据抽取方法需要考虑多个因素，包括数据量、数据更新频率、数据质量要求等。
对于数据量较小、更新频率较低的场景，可以选择批量抽取；对于数据量较大、更新频率较高的场景，可以选择增量抽取或者实时抽取。
5. 数据抽取的工具数据抽取的方法可以通过编写自定义脚本实现，也可以使用专业的ETL工具来完成。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services等。
6. 数据抽取的流程数据抽取的流程通常包括以下步骤：6.1 连接源系统：通过配置连接信息，建立与源系统的连接。
6.2 设置抽取规则：根据需求设置数据抽取的规则，包括抽取的数据范围、抽取的字段等。
kettle转换底层原理
kettle转换底层原理Kettle是一款非常强大的数据集成工具，采用ETL （Extract-Transform-Load）模式，用于数据抽取、转换和装载。
Kettle的转换底层原理是什么？在这篇文档中，我们将介绍Kettle的转换底层原理。
Kettle的转换底层原理是由Java编写的，Kettle的代码主要由两部分组成：转换（Transformation）和作业（Job）。
转换是指将一个数据源转换为另一个数据源的过程，包括数据抽取、数据转换和数据装载。
一个转换可以包含多个步骤（Step），每个步骤执行一定的数据处理功能。
作业是指由一系列转换和其他操作组成的任务流程。
Kettle的转换工具由以下几个重要的组成部分：1.图形用户界面Kettle提供了一个直观易用的图形用户界面，让用户能够快速地创建转换，定义连接和转换中的步骤、字段、转换策略和选项等参数，无需编写代码、SQL脚本或其他复杂的技术操作。
2.元数据Kettle提供了一个元数据存储区，用户可以定义数据的源和目标数据库，以及其他需要的元数据。
这些元数据可以方便地被转换和作业使用，从而消除了抽取数据和转换数据的细节。
3.插件体系结构Kettle的插件体系结构非常灵活，可以轻松地扩展和定制转换功能，为用户提供更高级别的功能和定制选项。
Kettle提供了很多常用的扩展插件，以支持不同的数据源和转换任务，如文件读写器、关系型数据库连接器、数据格式化器等。
4.数据流引擎Kettle的数据流引擎是Kettle的最核心的组成部分之一，是实现转换过程的关键步骤。
数据流引擎支持多线程操作，可以把数据源和目标数据库之间的数据转换和传输过程最大程度优化，易于生成高效率和可伸缩性的数据流应用。
Kettle的转换底层原理主要包括以下几个方面：1.数据抽取在数据抽取过程中，Kettle将依据元数据和用户定义的查询语句从源数据库中抽取数据，并将数据抽取到内存缓冲区中。
kettle原理
kettle原理Kettle原理概述：Kettle是一个强大的ETL工具，可以实现不同数据源(如关系型数据库、CSV、Excel、XML等)之间的数据抽取、转换和装载操作，是BI系统中不可缺少的一部分。
Kettle 作为一个开源的工具，目前已经被大量应用于企业信息化建设。
Kettle的原理主要包括以下几个方面：数据抽取：Kettle支持多种不同的数据源，包括关系型数据库、CSV、Excel、XML等等。
在数据抽取的过程中，Kettle的主要目标是将这些数据源中的数据尽可能地准确、高效地抽取出来。
Kettle的采用基于元数据的开发方式，通过对目标数据源的格式及其对应的元数据进行映射，实现对真实数据源的精准操作。
数据转换：数据转换是指将抽取出来的数据进行数据清洗、过滤、变换等操作，以适应目标数据仓库的格式和需求。
在数据转换的过程中，Kettle提供了丰富的数据处理组件，可以完成数据的各种复杂操作。
数据装载：数据装载是指将转换后的数据直接存储到目标数据仓库中，以供后续的数据分析和应用。
Kettle支持多种数据仓库，包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统等等，并且提供了多种数据装载方式，包括全量+增量、覆盖+追加等不同方式，以适应不同的应用场景。
核心原理：Kettle的核心原理包括元数据、元数据驱动开发、基于JDBC的数据抽取和加载等方面：元数据：Kettle将数据源和目标数据仓库定义为元数据，这些元数据包括需要连接的数据库地址、用户名和密码，以及数据库表名、字段名、数据类型等信息。
通过对元数据的定义，Kettle可以自动识别和映射不同数据源之间的差异，从而实现快速、准确地数据抽取和装载操作。
元数据驱动开发：Kettle采用了元数据驱动的开发方式，可以在元数据的基础上进行大规模的开发和部署操作。
在该开发模式下，开发人员只需要定义数据源和目标数据仓库的元数据，就可以直接使用Kettle提供的各种模板和组件实现数据的抽取、转换和装载操作，从而大大简化了BI系统的开发和维护。
ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成和数据处理的方法，主要用于从源系统中抽取数据，经过转换处理后加载到目标系统中。
在本文中，我们将详细介绍ETL数据抽取的方法，并提供一些示例来匡助您更好地理解。
一、数据抽取方法：1. 增量抽取：增量抽取是一种根据数据变化的情况，只抽取最新数据的方法。
常见的增量抽取方式包括：- 时间戳增量抽取：根据数据表中的时间戳字段，只抽取最近更新的数据。
- 日志增量抽取：通过监控数据源的日志文件，抽取新增或者更新的数据。
- 标志位增量抽取：在数据源中设置一个标志位字段，表示数据是否已经被抽取，只抽取标志位为未抽取的数据。
2. 全量抽取：全量抽取是指将源系统中的所有数据都抽取出来的方法。
常见的全量抽取方式包括：- 批量抽取：一次性抽取所有数据，适合于数据量较小的情况。
- 分页抽取：将数据按照页的方式进行抽取，每次抽取一页数据，直到抽取完所有数据。
- 分区抽取：将数据按照分区进行抽取，每次抽取一个分区的数据，直到抽取完所有分区的数据。
3. 增量-全量混合抽取：增量-全量混合抽取是一种综合使用增量抽取和全量抽取的方法。
常见的混合抽取方式包括：- 增量抽取+全量抽取：先进行增量抽取，再进行全量抽取，以确保数据的完整性和准确性。
- 增量抽取+日志增量抽取：先进行增量抽取，再通过监控数据源的日志文件抽取新增或者更新的数据。
二、数据抽取工具：1. 数据库工具：- SQL Server Integration Services（SSIS）：适合于Microsoft SQL Server数据库，提供了丰富的数据抽取、转换和加载功能。
- Oracle Data Integrator（ODI）：适合于Oracle数据库，具有强大的ETL功能和可扩展性。
- Informatica PowerCenter：支持各种数据库和数据源，提供了可视化的ETL 开辟环境。
ETL简单介绍
1. ETL概述1.1. ETL介绍ETL分别是三个单词的首字母缩写（Extract/Transform/Load）也就是抽取、转换、装载。
ETL包含了三方面，首先是‘抽取’：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。
其次‘转换’：按照预先设计好的规则将抽取的数据进行转换，本来异构的数据格式能统一起来。
最后的‘装载’：将转换后的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。
2. 详解ETL过程2.1. 数据抽取数据抽取就是从源系统中获取业务数据的过程。
在数据抽取过程中，被抽取的数据要满足系统中模型对数据的分析需求，为保证不影响系统的性能，数据抽取时必须考虑抽取方式，抽取时间和抽取周期等因素。
抽取方式方面包括增量抽取和全量抽取，根据本项目的实际业务需求，数据的抽取方式采用增量抽取。
抽取时间放在日终。
抽取的周期按天抽取。
在数据抽取之前，必须了解数据量的大小，业务系统中每张表的数据结构，字段含义，表之间的关联关系等信息，掌握这些信息后才能进行数据抽取工作。
数据抽取有下面3种情况。
1. 如果业务操作型源数据库和目标数据库之间的数据库管理系统完全相同，那么只需建立相应的连接关系就可以使用ETL工具直接访问，或者调用相应的SQL语句和存储过程。
2. 如果业务操作型源数据库和目标数据库之间的数据库管理系统不相同，那么就需要使用ETL工具从业务操作型源数据库中把所需数据导出成文本文件或者Excel文件，然后再使用ETL工具对导出的数据进行统一的数据抽取。
3. 如果需要抽取的数据量非常庞大，这种情况下，必须考虑增量抽取，首先用标记位或者时间戳的形式，每次抽取前首先判断是否是抽取标记位或者是当前最近的时间，然后再将数据源的数据抽取出来。
2.2. 数据清洗数据清洗的目的就是选择出有缺陷的数据，然后再将他们正确化和规范化，从而使业务模型所需的数据符合数据质量标准。
数据缺陷包括以下几种情况：1. 数据重复；2. 数据错误；3. 数据范围混淆；4. 存在“脏”数据；5. 数据不一致。
ETL工具介绍解读
ETL工具介绍解读ETL (Extract, Transform, Load) 是一种用于数据集成和转换的工具。
它从多个不同的数据源中提取数据，将其转换为可理解和可分析的格式，然后加载到目标系统中。
ETL 工具的主要功能包括数据抽取、数据转换和数据加载。
通过使用ETL工具，可以更高效地管理和处理海量的数据，为企业提供更准确、可靠和有意义的信息。
1. 数据抽取（Extract）：数据抽取是ETL过程的第一步。
在这一步中，ETL工具从各种不同的数据源中抽取数据，包括关系数据库、平面文件、Web服务、主机系统和云存储等。
数据抽取可以是全量的，也可以是增量的，具体取决于数据源和需求。
ETL工具提供了各种选项，以满足不同数据源的需求，并具备高效、稳定和可靠的数据抽取能力。
2. 数据转换（Transform）：数据转换是ETL过程的核心步骤。
在这一步中，ETL工具将抽取的数据进行清洗、筛选、聚合、计算和转换等操作，以使其适应目标系统的要求和标准。
数据转换可以包括数据重命名、列合并、数据类型转换、数据标准化、数据验证和数据去重等操作。
ETL工具提供了丰富的数据转换功能，例如提供图形化界面或编写脚本来完成数据转换规则的定义和配置。
3. 数据加载（Load）：数据加载是ETL过程的最后一步，将转换后的数据加载到目标系统中。
目标系统可以是关系数据库、数据仓库、数据湖、云存储等。
数据加载可以是批量的，也可以是实时的，取决于数据处理的需求和目标系统的能力。
ETL工具提供了高效和可靠的数据加载功能，确保数据被正确和及时地加载到目标系统中。
除了上述核心功能外，ETL工具还提供了其他的附加功能，增强了数据集成和转换的能力，例如：-数据清洗和质量控制：ETL工具提供了数据清洗和质量控制的功能，以确保数据的准确性和一致性。
这包括去除重复值、修复缺失值、验证数据完整性和一致性等操作。
-数据转换和计算：ETL工具可以进行复杂的数据转换和计算，例如日期处理、文本解析、数学运算、聚合统计等。
数据装载的基本方式
数据装载的基本方式数据装载是现代企业信息化建设的重要组成部分，也是数据仓库建设的核心环节。
数据装载的基本方式有多种，包括批量装载、增量装载、实时装载等。
本文将从数据装载的概念、数据装载的基本方式以及数据装载的实施过程等方面进行详细阐述。
一、数据装载的概念数据装载是指将来自不同数据源的数据，按照一定的规则和流程，导入到数据仓库中的过程。
数据装载是数据仓库建设的核心环节，决定了数据仓库的质量和效果。
数据装载需要保证数据的准确性、完整性和一致性，同时还需要考虑数据装载的效率和成本。
二、数据装载的基本方式1. 批量装载批量装载是指将数据源中的数据全部导入到数据仓库中。
批量装载一般是在夜间或者空闲时间进行，可以减少对业务的影响。
批量装载的优点是数据装载的效率高，可以一次性将所有数据导入到数据仓库中，适用于数据量大的情况。
但是批量装载的缺点也很明显，需要占用大量的系统资源，对业务的影响较大，且数据更新不及时。
2. 增量装载增量装载是指将数据源中新增或修改的数据导入到数据仓库中。
增量装载可以保证数据的及时性和准确性，且对业务的影响较小。
增量装载的缺点是需要对数据源进行监控，及时发现新增和修改的数据。
增量装载一般是在工作时间进行，可以保证数据的及时性。
3. 实时装载实时装载是指将数据源中的数据实时导入到数据仓库中。
实时装载可以保证数据的及时性和准确性，对业务的影响很小。
但是实时装载的成本较高，需要使用专业的数据传输技术和设备，同时需要对系统进行优化，保证数据的实时性和稳定性。
三、数据装载的实施过程数据装载的实施过程包括数据源的选择、数据抽取、数据转换、数据装载和数据质量控制等环节。
具体步骤如下：1. 数据源的选择数据源的选择是数据装载的第一步，需要根据业务需求和数据特点选择合适的数据源。
一般来说，数据源包括数据库、文件、Web服务和消息队列等。
需要根据实际情况选择合适的数据源。
2. 数据抽取数据抽取是指从数据源中抽取需要的数据。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第四章
第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。
概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。
2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。
特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。
（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。
（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。
（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。
5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。
数据挖掘 - 知识点
数据库面向应用数据是详细的保持当前数据数据是可更新的对数据的操作是重复的操作需求是事先可知的一个操作存取一个记录数据非冗余操作比较频繁查询基本是原始数据事务处理需要的是当前数据很少有复杂的计算支持事务处理 联机事物处理(On Line Transaction Processing ，OLTP )是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁 的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLAP数据仓库数据综合性数据历史数据不更新，但周期刷新响应时间合理用户数量相对较小面向决策人员，支持决策需要面向分析，分析驱动数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。
由：数据项；数据结构；数 据流；数据存储；处理过程 5 部份组成。
元数据(metadata )定义为关于数据的数据(data about data )，即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
数据仓 库的元数据除对数据仓库中数据的描述 (数据仓库字典) 外，还有以下三类元数据 ：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据数据仓库 面向主题数据是综合和历史的保存过去和现在的数据 数据不更新对数据的操作是启示式的 操作需求是暂时决定的一个操作存取一个集合数据时常冗余操作相对不频繁查询基本是经过加工的数据决策分析需要过去和现在的数据 有不少复杂的计算支持决策分析 OLTP数据库数据 细节性数据 当前数据 时常更新 对响应时间要求高 用户数量大 面向操作人员，支持日常操作 面向应用，事务驱动DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI知识发现(KDD)：从数据中发现实用知识的整个过程。
数据挖掘(DM)：KDD 过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。
(1)数据仓库与数据挖掘的区别：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信息。
数据抽取、转换、装载综述
数据抽取、转换、装载综述
王新英;陈语林
【期刊名称】《企业技术开发（学术版）》
【年(卷),期】2004(023)008
【摘要】文章综述了ETL发展的背景、目前广泛研究的领域,论述了ETL在异构数据源集成和脏数据的检测与解决两方面面临的挑战,指出ETL将呈现出通用化、高效化、智能化3大发展趋势.
【总页数】3页(P3-5)
【作者】王新英;陈语林
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.应用Java实现XML数据的抽取与转换 [J], 刘爽;孙忠富;杜克明;王迎春;褚金翔
2.SQL Server数据库中多媒体信息的抽取与转换 [J], 熊江
3.面向空间数据抽取、转换、加载的元数据管理系统实现 [J], 唐捷
4.基于XML的异构数据库抽取转换技术研究 [J], 王光伟;陈颂
5.数据仓库中数据抽取、转换及加载工具研究 [J], 周志逵;徐先传
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ETL数据抽取方法
ETL数据抽取方法概述：ETL（抽取、转换、加载）是一种常见的数据集成和处理方法，用于从源系统中抽取数据，经过转换处理后加载到目标系统中。
本文将详细介绍ETL数据抽取的方法及其应用。
1. ETL数据抽取的定义和目的：ETL数据抽取是指从源系统中获取数据的过程。
其目的是将源系统中的数据提取出来，经过一系列的转换处理后，加载到目标系统中，以满足数据分析、报表生成、决策支持等需求。
2. ETL数据抽取的常见方法：2.1 批量抽取：批量抽取是指将源系统中的数据按照一定的规则进行分段抽取，通常以某个时间段或者某个数据量为单位进行。
批量抽取可以通过编写SQL语句、使用ETL工具或者自定义程序来实现。
2.2 增量抽取：增量抽取是指只抽取源系统中发生变化的数据，以减少数据抽取的时间和资源消耗。
常见的增量抽取方法包括时间戳、日志文件、增量字段等方式。
2.3 实时抽取：实时抽取是指将源系统中的数据实时地抽取到目标系统中。
实时抽取通常使用数据流技术，通过监听源系统的数据变化，将变化的数据实时地传输到目标系统。
3. ETL数据抽取的步骤：3.1 确定数据源：在进行数据抽取之前，需要明确数据源的类型和位置。
数据源可以是关系型数据库、文件系统、Web服务等。
3.2 设计抽取规则：根据数据源的特点和需求，设计合适的抽取规则。
抽取规则包括抽取方式（批量抽取、增量抽取、实时抽取）、抽取时间段、抽取条件等。
3.3 编写抽取程序：根据抽取规则，编写相应的抽取程序。
抽取程序可以使用SQL语句、ETL工具或者自定义程序来实现。
3.4 执行数据抽取：执行抽取程序，将数据从源系统中抽取出来。
根据抽取方式的不同，可以选择定时执行批量抽取，或者实时监听源系统进行抽取。
3.5 数据清洗和转换：抽取的数据通常需要进行清洗和转换，以适应目标系统的要求。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等；数据转换包括数据格式转换、数据合并、数据计算等。
数据仓库 Chapter 12 数据抽取、转换和装载
ETL概览
• 关键因素
• 与数据抽取转换复杂性相关的因素
• Key Factors : 源系统巨大的差异性
• • • • • 硬件平台 OS DBMS Protocol 遗留的旧系统
• 与数据装载相关的因素
• 时间很长 • 增量转载中的特殊问题
• 如何捕获源系统的变化 • 时间窗口的选择 • 源系统 • DW系统
• 数据抽取的一些要点：
• 数据源确认：确认数据的源系统和结构 • 抽取方法：针对每个数据源，定义抽取过程是人工抽取还是基于 工具的抽取（工具自己编写的还是购买的） • 抽取频率：对于每个数据源，确定数据抽取的频率，每天、每星 期、每季度等等 • 时间窗口：对于每个数据源，表示出抽取过程进行的时间窗口 • 工作顺序：决定抽取任务中某项工作是否必须等到前面工作成功 完成，才能开始 • 异常处理：决定如何处理无法完成抽取的输入记录
Chapter 12 数据抽取、转换和装载
• 目标：
• • • • • 广泛了解ETL的能的任务和类型 理解数据整合和合并的意义 认识数据装载功能的重要性，了解将数据应用到数 据仓库的主要方法 • 理解为何说ETL非常重要、耗时和艰巨的任务
etl数据整合与处理答案
etl数据整合与处理答案
ETL的3个字母分别代表Extract（抽取）、Transform（转换）和Load（装载）。
ETL不仅仅是对一个企业部门、一个应用系统数据的简单整理，更是跨部门、跨系统的数据整合处理，在企业数据模型的基础上，构建合理的数据存储模式，建立企业的数据交换平台，满足各个应用系统之间的数据交换需求，提供全方位的数据服务，并满足企业决策的数据支持需求。
ETL原本是作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据，如关系数据、平面数据文件等抽取至临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载至数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
现在ETL也越来越多地应用于信息系统中数据的迁移、交换和同步等场景中。
ETL主要包括数据抽取、数据转换、数据装载3部分内容，具体如下。
数据抽取：从数据源端的系统中，抽取目标端系统需要的数据。
数据转换：从数据源端获取的数据按照业务需求，转换成目标端要求的数据形式，并对错误、不规范、不一致的数据（俗称“脏”数据）进行清洗和加工。
数据装载：将转换后的数据装载到指定数据库或文件中。
ETL的主要环节是数据抽取、数据转换与加工、数据装载。
为了实现这些功能，各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等，ETL采用的技术如下。
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1.引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用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，国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验，积累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设成为IT领域热门话题的原因。
2.优化的思路分析数据仓库ETL过程的主要特点是：面对海量的数据进行抽取；分时段对大批量数据进行删除、更新和插入操作；面对异常的数据进行规则化的清洗；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始到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，针对不同的情况从如何采用高效的SQL入手来进行。
优化的实例分析目前数据仓库建设中的后台数据库大部分采用Oracle，以下的SQL采用Oracle的语法来说明，所有的测试在O racle9i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，基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) 避免在索引列上使用函数或计算，在WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，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) 避免在索引列上使用NOT和”!=” ，索引只能告诉什么存在于表中，而不能告诉什么不存在于表中，当数据库遇到NOT和”!=”时，就会停止使用索引转而执行全表扫描。
数据抽取、转换和装载
05
CATALOGUE
数据仓库设计和优化
数据仓库架构和模型设计
星型模型
以一个事实表为中心，周围关联多个 维度表。
雪花模型
将维度表进一步细分，形成更复杂的 层次结构。
数据仓库架构和模型设计
• 星座模型：结合星型模型和雪花 模型的优点，设计出更加灵活的 数据结构。
数据仓库架构和模型设计
维度建模
通过规范化维度表，减少数据冗余， 提高数据质量。
数据流处理框架
如Apache Kafka、Apache Flink等。
API客户端库
如requests、BeautifulSoup等。
数据抓取工具
如Scrapy、Selenium等。
02
CATALOGUE
数据转换
数据清洗
数据去重
去除重复和冗余的数据，确保 数据集中的每条记录都是唯一
的。
异常值处理
数据审计
对数据进行全面的审查和评估，确保数据的合规性和可靠性。
数据质量问题的处理和预防
问题定位
通过数据质量检查和校验，确定数据质量问题的 来源和原因。
问题处理
针对不同的问题类型，采取相应的处理措施，如 修复、替换、删除等。
问题预防
通过建立数据质量标准和指标体系，加强数据质 量管理，预防类似问题的再次出现。
API
REST API、SOAP API等。
物联网设备
传感器、智能设备 等。
数据抽取策略
批处理抽取
定期从数据源抽取大量数据。
实时流抽取
从数据源实时抽取数据并处理。
增量抽取
只抽取数据源中新增或修改的数据。
混合抽取
结合批处理和实时流抽取，以提高效率和准确性。
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以上说明参阅后请自行删除，包括本文本框！！！）题目: 基于数据仓库的决策支持系统姓名: 冯君娜学院: 信息科学技术学院专业: 计算机科学与技术班级: 计科14班学号:指导教师: 黄芬职称: 副教授200 年月日南京农业大学教务处制基于数据仓库的决策支持系统（3号黑体）作者：冯君娜指导老师：黄芬（小四宋体）摘要：随着社会对信息需求的增加，传统的决策支持系统已不能满足需要。
本文就近几年正快速发展的新型决策支持系统――基于数据仓库的决策支持系统进行了讨论。
文中给出了决策支持系统的概念及特点，分析了传统决策支持系统的不足之处，并在此基础上提出了基于数据仓库的决策支持系统，介绍了它的体系结构，最后对构成这种新型DSS的技术――数据仓库( DW )技术、联机分析处理( OLAP )技术、数据挖掘( DM )技术作了更深一步的探讨。
摘要：×××××××××（200—300字，小四宋体）××××××××………关键字：决策支持系统；数据仓库；联机分析处理；数据挖掘（×；××；3-5个，小四宋体）Decision Support System And Data Warehouse(3号T imes New Romar）FENG Jun-na，HUANG fen（小四Times New Romar）(Nanjing Agricultural University, College of Information Science and Technology, Jiangsu Nanjing ) Abstract: As the increment of the society's requirement of information, the traditional decision support system can't satisfy the demand. This paper discusses a new type of DSS which develops quickly in recent years ――the DSS based on data warehouse. In this paper the concept and features of DSS are given and the drawbacks of the traditional DSS is analyzed. On the basis of these, the DSS based on data warehouse is proposed, and the architecture structure is introduced. Finally, the data warehouse technique, the online analytical processing technique and the data mining technique is discussed further in the article which make up of the new type of DSS.（小四Times New Romar，200—300个实词）Key words: decision support system；data warehouse；online analytical processing,；data mining×××××；×××（3-5个，小四Times New Romar）引言：随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库的数据量和规模也在急剧增长。
ETL工具介绍
ETL工具介绍1 ETL基本概念1.1 ETL的定义ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载”，但我们日常往往简称其为数据抽取。
ETL是BI/DW（商务智能/数据仓库）的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
ETL包含了三方面，首先是“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这是所有工作的前提。
其次“转换”：按照预先设计好的规则将抽取得数据进行转换，使本来异构的数据格式能统一起来。
最后“装载”：将转换完的数据按计划增量或全部导入到数据仓库中。
1.2 ETL的作用整个BI/DW系统由三大部分组成：数据集成、数据仓库和数据集市、多维数据分析。
通常，商务智能运作所依靠的信息系统是一个由传统系统、不兼容数据源、数据库与应用所共同构成的复杂数据集合，各个部分之间不能彼此交流。
从这个层面看：目前运行的应用系统是用户花费了很大精力和财力构建的、不可替代的系统，特别是系统的数据。
而新建的商务智能系统目的就是要通过数据分析来辅助用户决策，恰恰这些数据的来源、格式不一样，导致了系统实施、数据整合的难度。
此时，非常希望有一个全面的解决方案来解决用户的困境，解决数据一致性与集成化问题，使用户能够从已有传统环境与平台中采集数据，并利用一个单一解决方案对其进行高效的转换。
这个解决方案就是ETL。
ETL是BI/DW的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
如果说数据仓库的模型设计是一座大厦的设计蓝图，数据是砖瓦的话，那么ETL就是建设大厦的过程。
在整个项目中最难部分是用户需求分析和模型设计，而ETL规则设计和实施则是工作量最大的，其工作量要占整个项目的60%-80%，这是国内外专家从众多实践中得到的普遍共识。
etl工艺技术
etl工艺技术ETL（Extract, Transform, Load）工艺技术是一种用于数据仓库建设的技术。
其主要功能是将各种不同格式和来源的数据抽取出来，经过转换处理后，加载到目标数据仓库中，以供数据分析、报表及其他决策支持需要使用的数据。
ETL工艺技术通常包括三个过程：数据抽取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）。
数据抽取（Extract）是指从不同来源获取数据的过程。
这些数据可以来自各种数据源，如数据库、文件、接口等。
数据抽取的目的是为了将这些数据收集到一个中央位置，以便进行后续的处理和分析。
数据转换（Transform）是指对抽取出来的数据进行加工和转换的过程。
这个过程包括数据清洗、数据集成、数据规范化、数据校验等。
数据清洗是指对数据进行去重、修正错误、填充缺失值等处理；数据集成是指将来自不同数据源的数据整合到一起；数据规范化是指将数据进行统一格式和编码；数据校验是指对数据进行验证、排除异常等处理。
数据加载（Load）是指将经过转换的数据加载到目标数据仓库中的过程。
这个过程包括数据存储和索引的设计。
数据加载的目标是将经过转换后的数据存储在一个可供分析和查询的数据仓库中，以支持企业的决策活动。
ETL工艺技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 数据集成能力强：ETL技术可以将来自不同数据源和不同格式的数据进行整合，实现数据集成的目标。
2. 数据处理效率高：ETL工艺技术可以通过并行处理和优化算法，提高数据处理速度，缩短数据处理的时间。
3. 数据质量可靠：ETL技术在数据转换过程中可以进行数据清洗和校验，确保数据质量达到要求。
4. 数据安全性高：ETL技术可以通过数据加密和权限控制等手段，保证数据的安全性和机密性。
5. 数据历史追溯能力强：ETL技术可以对数据进行历史追溯，记录数据的变化过程和版本信息。
综上所述，ETL工艺技术是一种用于数据仓库建设的重要技术。
数据ETL研究综述
数据ETL研究综述徐俊刚;裴莹【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2011(38)4【摘要】数据抽取、转换和装载(Extraction,Transformation and Loading,简称ETL)是数据仓库化的关键环节,对数据仓库数据质量有着至关重要的影响.随着信息化的发展,ETL已经成为当前较活跃的研究领域之一,但是ETL理论和技术的发展还不成熟.针对当前ETL研究中存在的一些问题和需要考虑的各种因素,从ETL各个阶段存在的主要问题出发,列举了各种研究方法及研究成果,并进行了分析.最后,总结并提出了ETL的未来研究方向和今后工作的建议.%Data extraction, transformation and loading are crucial steps of data warehousing, which influences data quality of data warehouse intensively. With the development of informationization, ETL has already become one of most popular research fields.but till now,ETL theory and technology are still not mature. As to the problems and factors appeared in ETL research, many research methods and achievements were listed according to the main problems existed in each ETL phase. Finally,several future research trends of ETL and some proposals for the future research work were summarized and presented respectively.【总页数】6页(P15-20)【作者】徐俊刚;裴莹【作者单位】中国科学院研究生院信息科学与工程学院,北京,100190;中国科学院研究生院信息科学与工程学院,北京,100190【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.数字图书馆中的ETL应用研究综述 [J], 黄永文;李广建2.面向商业智能的ETL模型研究综述 [J], 廖林伟;陆楠;邹志明3.ETL数据抽取研究综述 [J], 张瑞4.ETL数据抽取研究综述 [J], 张瑞5.基于大数据的ETL中的数据清洗方案研究 [J], 周瀚章;冯广;龚旭辉;曾虎;徐启东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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作者简介 ! 王新英 !!"#$ "#$ 女 $ 甘肃天水人 $ 大学本科 $ 助理实验师 $ 研究方向 % 计算机网络 & 数据挖掘 & 智能机器人控制 ’
!
王新英 ! 等 " 数据抽取 # 转换 # 装载综述
第 "# 卷
储格式 ! 利用完整的信息及时作出正确的决策 " 这 就是数据仓库所要完成的根本任务 ! 数 据 $%& #’()( $*)+(,)-./0 %+(/12.+3()-./ (/4
345
未来的 678 将具备高度的智能 ! 专家系统 $ 机 器学习 $ 神经网络 $?A 技术等领域的成果将在此处 得到广泛应用 ( 数据源管理 $678 规则定制 $ 数据质 量保证等工作都将由机器智能来完成 ( 因此 ! 当前 手工或半手工的许多单调而繁重数据集成任务将 不复存在 !678 工具的使用也会不断简化 ! 普通用户 能够运用智能工具轻松而高效地完成数据的集成 与清洗工作 (
在自动化异常检测和清洗处理间增加人工判断处 理以提高处理精度 ) 数据清洗时对海量数据集进行 并行处理 ) 如何消除合并后数据集中的重复数据 ) 建立一个通用的与领域无关的数据清洗框架 % 关于模式集成问题E 已有的研究为数据 $%& 积 累了丰富的脏数据处理经验 " 提出了诸多数据清洗 算法’脏数据预处 理 (排 序 邻 居 方 法 (优 先 排 队 算 法 ( 多次遍历数据清理方法 ( 增量数据清理 ( 采用领 域知识进行清理 ( 采用数据库管理系统的集成数据 清理算法等 % 这些算法大多可应用于数据 $%& 的数 据清洗过程中 " 极大地简 化 了 数 据 $%& 软 件 的 实 现 " 提升了最终软件的服务质量 % 另一方面 " 数据仓库的发展则不断给数据 $%& 研究提供新课题 % 过去由于数据清洗与问题域的相 关性很强 " 通用的数据清洗可能受到很大的限制 " 因此数据清洗方面的研究大都是针对具体应用 ( 具 体领域开展的 " 数据清洗框架的通用性很少有人关 注 % 然而 " 数据仓库不断拓宽数据 $%& 应用领域 "通 用的清理方案必将受到越来越多的重视 % 在将多源 数据导入数据仓库的过程中 " 数据 $%& 需要处理的 是海量数据集 " 因此 " 增量式的数据抽取 " 清洗时增 量式的数据异常检测 ( 数据转换算法是必需的 " 而 且对于算法的效率提出了愈来愈高的要求 % &F $数据 $%& 面临的挑战 将数据从各种业务处理系统导入数据仓库是 一个复杂的系统工程 " 数据 $%& 面临两个主要的挑 战 "其 一 为 异 构 数 据 源 的 集 成 问 题 "其 二 为 脏 数 据 的检测与解决 % 数据 $%& 作为数据仓库的预处理部 分至今没有得到很好的解决 " 成为业界研究的持续 热点 % 异 构 数 据 源 集 成 问 题 ’即 数 据 集 成 "主 要 处 理 多数据源的异构问题 % 待集成数据源的异构性分为
!"#"$%&’"() *(+ &,%-&".) %/ +0)0 123
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DOI:10.14165/ki.hunansci.2004.08.001
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数据抽取!转换!装载综述
王新英 "陈语林
&中南大学 信息科学与工程学院 ! 湖南 长沙 #?""B%$
摘 要 % 文章综述了 %&’ 发展的背景 & 目前广泛研究的领域 $ 论述了 %&’ 在异构数据源集成和脏数据的检测与
解决两方面面临的挑战 $ 指出 %&’ 将呈现出通用化 & 高效化 & 智能化 ( 大发展趋势 ( 关键词 %%&’ ) 数据集成 )%&’ 研究及挑战 )%&’ 展望 中图分类号 ((4&??;?& 文献标识码 (1 文章编号 (?""F$’G&B &!""# $"’$"""&$"&
法承担的 ) &!$ 数据需求问题 (288 需要全面 % 正确的集成 数据 ! 这包括内部各部门的有关数据和企业外部的 % 甚至竞争对手的相关数据 ! 但是在传统数据库中只 存储了本部门的事务处理数据 " &&$ 决策问题有关的集成数据 ! 若每次用户决策 分析都需要进行一次数据的集成 ! 将极大地降低系 统运行的效率 " &#$ 操作问题 (传统数据库中的用户只能使用系 统所提供的有限参数进行数据操作 ! 访问受到很大 的限制 A 而决策分析人员希望以专业用户的身份 ! 用 各种工具对数据进行多种形式的操作 ! 结果以商业 智能 &E0 $的方式表达出来 " 因此 ! 决策分析需要一个能够不受传统事务处 理约束 ! 高效率处理决策分析数据的支持环境 ! 数据 仓库正是满足这一要求的数据存储和数据组织技 术 " 数据仓库不是数据的简单堆积A而是从大量的事 务型数据库中抽取数据 !并将其清理 % 转换为新的存
领域中应用 % 理论界通常称其为数据清洗 " 工程界 则青睐于数据集成的叫法 % 数据 $%& 是构建数据仓库的第一步 " 难点在于 多源数据清洗 (沉淀 % 对海量数据而言 " 人工处理不 现实 " 故自动化数据清洗受到工业界的广泛关注 % 为了保证数据质量 " 需要定义和判断错误类型 ) 查 找并标示错误实例 ) 修改没有发现的错误 % 由于这 些问题比较凌乱而显得难以采用通用的方法进行 处理 " 大多数研究工作都针对特定领域的数据集 " 或者是对不同性质的异常数据进行的通用处理 % 国内关于数据清洗领域的研究多以理论为主 " 很少涉及产品 % 国外的相关研究则开始较早 " 且非 常活跃 " 研究领域涉及以下几个方面 ’ 研究高效的
B" 年代开始出现的关系数据库 & 传统数据库 $ 无法
承担将日常业务处理中所收集到的各种数据转变 为具有商业价值信息 " 其原因是传统数据库的处理 方式和 288 中数据需求不相称 C!D!主要体现在 ( &? $ 系统响应问题 ( 在传统数据库中 ! 用户对数 据的操作时间短暂 ! 能保证较高的系统响应时间 ! 但决策分析问题的解决则需要遍历数据库中大部 分的数据 ! 消耗大量的系统资源 ! 这是 -.(4 系统无
!" " !" #$% #$%&’
知识经济时代的商业竞争日趋激烈 ! 信息化成 为提升企业竞争力的必要手段 " 如何有效地管理企 业在经营运作过程中所产生和收集的大量数据与信 息 ! 一直是信息管理人员所面临的一个重要问题>?@" 数据库作为企业信息的存储枢纽 ! 不仅为企业的日 常业务提供各种各样的数据服务 ! 而且也是企业经 营决策的基础 A 数据库管理系统因此衍生出以事务 型处理 #-.(4$ 为主 % 以决策支持 &288$ 及联机分析 处理 &-.14$ 为主的两种不同数据库 概念模型
!" " !" #$% #$
&6 $主要研究领域 数 据 $%& 主 要 在 数 据 仓 库 &’()( 7(+89.:1;
-/5$( 数据 库 中 的 知 识 发 现 &<’’ $ 和 总 体 数 据 质 量 管理 &).)(= 4()( >:(=-)? 3(/(5838/) "%’@A$ 这 B 个
C#D
! 个层次E 系统 (语法 (结构和语义 % 系统级异构指不
同 的 主 机 (操 作 系 统 和 网 络 )语 法 级 异 构 是 指 数 据 类型 ( 格式的差异 ) 结构级异构是指数据结构 ( 接口 和模式上的不同 ) 语义级异构则是指在一定领域内 专用的词汇意义的共享和交流 % 语义是信息的内在 涵义 " 其意义与上下文环境有关 % 语义的映射是底 层信息和数据转换的基础与依据 " 基于语义集成数 据可以提高数据转换的可能性和准确性 % 由于待处 理 的 数 据 是 海 量 的 "要 完 成 系 统 之 间 映 射 "实 现 集 成后的语义一致往往非常困难 % 脏数据的检测与解决 ’* 数据清洗 + 用来有效地 清除脏数据 ( 保证数据质量 ! 对于创建数据仓库及
&.(4-/5$ 正是用来实现这种异构多数据源的数据集 成 " 其概念模型如图 6 所示 % $%& 软件 & 工具 $ 的功
能包括 ’ 数据的抽取 ’ 从不同的网络 ( 不同的操作平台 ( 不同的数据库及数据格式( 不同的应用中抽取数 据) 数 据 的 转 换 ’数 据 转 化 &数 据 的 合 并 (汇 总 (过 滤 ( 转 换 等 $( 数 据 的 重 新 格 式 化 和 计 算 ( 关 键 数 据 的重新构建和数据总结 ( 数据定位 ) 数据的加载 ’ 跨网络 ( 操作平台 " 将数据加载到 目标数据库中 %