আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে আমার সংস্থা একটি ইটিএল (এক্সট্র্যাক্ট-ট্রান্সফর্ম-লোড) প্রক্রিয়া ব্যবহার না করে একটি ইএলটি (এক্সট্র্যাক্ট-লোড-ট্রান্সফর্ম) প্রক্রিয়া ব্যবহার করে।
দুটি পদ্ধতির পার্থক্য কী এবং কোন পরিস্থিতিতে একজনের চেয়ে অপরটির চেয়ে "ভাল" হতে পারে? আপনি কিছু উদাহরণ প্রদান করতে পারলে এটি দুর্দান্ত হবে।
উত্তর:
ETL বনাম ELT নিয়ে প্রচুর আলোচনা।
ETL বনাম ELT এর মধ্যে প্রধান পার্থক্যটি যেখানে প্রসেসিং ঘটে ETL ডেটাতে ETL প্রসেসিং ঘটে (সাধারণত রেকর্ড-এ-এ-এ-টাইম এবং মেমরিতে থাকে) ELT ডেটা ডাটাবেস ইঞ্জিনে প্রক্রিয়াকরণ ঘটে
ডেটা একই এবং উভয় পদ্ধতিতে ডেটার শেষ ফলাফল অর্জন করা যায়।
এটি আপনার এবং আপনার পরিবেশের উপর নির্ভর করে যদি আপনার কাছে একটি শক্তিশালী ডেটাবেস ইঞ্জিন এবং ভাল হার্ডওয়্যার থাকে এবং আপনি এটিতে ভারী প্রসেসিং করতে পারেন তবে ইএলটি আপনার পক্ষে ভাল, যদি আপনার কোনও ব্যস্ত ডেটাওয়ারহাউজ ইঞ্জিন থাকে এবং আপনাকে প্রক্রিয়াজাতকরণ থেকে মুক্ত করতে হবে ইটিএল এর জন্য।
লক্ষ্য করুন যে একটি ইটিএল সরঞ্জাম থাকা আপনাকে দুটি বিকল্প দেয় যেমন ইটিএল (টি), আপনি ইটিএল সরঞ্জামে ট্রান্সফর্মেশন করতে পারেন এবং আপনি ডেটাবেস ইঞ্জিনেও রূপান্তর করতে পারেন
তবে ইএলটি আপনার কাছে কেবল ডাটাবেস ইঞ্জিনে রূপান্তরকরণের বিকল্প রয়েছে, তবে আপনার জানা উচিত যে ডেটাবেসগুলি সেট-ভিত্তিক ক্রিয়াকলাপে রেকর্ড-এ-এ-টাইম ইটিএল সরঞ্জামগুলির চেয়ে আরও ভাল।
অনুরূপ প্রশ্নে জিজ্ঞাসা তাই কিন্তু সংক্ষিপ্তসার ETL এবং একটা চমৎকার সমর্থনকারী ধারা বনাম ELT সংক্ষিপ্তসার ETL তুলনা, কিন্তু ELT পক্ষপাতী
এটি প্রায় শব্দার্থবিজ্ঞানের বিষয়। এ নিয়ে আলোচনায় প্রচুর উত্তপ্ত বাতাস প্রকাশিত হয় তবে আমি সত্যই নিশ্চিত নই যে এই দুজনের মধ্যে পার্থক্যের জন্য কোনও বাস্তব দার্শনিক গভীরতা রয়েছে।
কিছুটা স্তরে আপনি ETL কে ক্লায়েন্ট-সাইড সরঞ্জামে ডেটা রূপান্তরকারী হিসাবে অবশেষে লোড করার আগে দেখতে পাচ্ছেন, ELT দ্বারা বোঝা যাচ্ছে যে বিন্যাসে তুলনামূলকভাবে সামান্য পরিবর্তন নিয়ে ডেটাটি কোনও মঞ্চে স্থানান্তরিত হয় transferred 'রূপান্তর' এরপরে স্থান নেয়।
এগুলি খুব ঝোঁকযুক্ত সংজ্ঞা এবং এগুলি বিভিন্ন প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচারে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং অনেকগুলি সম্ভাব্য নকশাগুলি রয়েছে যা উভয় পদই বর্ণনার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
আমি খুব দৃ strongly়ভাবে এমন একটি আর্কিটেকচারের পক্ষে যেখানে সমস্ত রূপান্তর এবং ব্যবসায়িক যুক্তি কম বা কম একজাতীয় কোড বেস হিসাবে তৈরি করা যেতে পারে এবং আমি এমন অনেকগুলি সিস্টেম করেছি যেখানে রূপান্তর যুক্তিটি বেশ জটিল ছিল। এটি ডেটা অবতরণ করার জন্য কেবল ইটিএল সরঞ্জামটি ব্যবহার করার প্রবণতা তৈরি করেছিল এবং তারপরে সমস্ত রূপান্তর সঞ্চিত পদ্ধতিতে করা হয়েছিল। যুক্তিযুক্তভাবে এটি ইটিএল বা ইএলটি হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে পার্থক্যটি কেবল শব্দার্থবিদ্যার মধ্যে একটি being
কিছু সরঞ্জাম খুব ডাটাবেস কেন্দ্রিক হয় (তবে ওরাকল ডেটা ইন্টিগ্রেটর, উদাহরণস্বরূপ, প্রায়শই ELT সরঞ্জাম হিসাবে উল্লেখ করা হয়)। আপনি যদি এই ভিউটিতে সাবস্ক্রাইব করেন, তবে ডেটা স্টেজিং এরিয়ায় স্থানান্তরিত হওয়ার পরে ডেটা রূপান্তরিত হওয়ার আগে 'এক্সট্রাক্ট' এবং 'লোড' ঘটছে এবং তারপরে এসকিউএল বা পিএল / এসকিউএল কোড দ্বারা সঙ্কুচিত করা হয়েছে (যা সরঞ্জাম বা জেনারেল হতে পারে হাত লেখা)। বেশিরভাগ লোকের সাথে আমি কথা বলেছি ওডিআইয়ের মূল যোগ্যতা এটি ওডব্লিউবি নয় বলে মনে করে।
আপনি যদি ক্লায়েন্ট-সাইড সরঞ্জাম যেমন ইনফরম্যাটিকা পাওয়ারসেন্ট্রে বা এমএস এসকিউএল সার্ভার ইন্টিগ্রেশন পরিষেবাদি ব্যবহার করেন তবে সরঞ্জামটি ডেটা ক্লায়েন্ট-সাইডে বিস্তৃত রূপান্তর করতে পারে। কিছু ইটিএল সরঞ্জাম যেমন এসেনশিয়াল ডেটাস্টেজ এবং অ্যাব ইনিশিও গতির জন্য ফ্ল্যাট ফাইল এবং মেমরির ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে অনেক কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই ধরণের আর্কিটেকচারে রূপান্তরটি এটি লোড হওয়ার আগেই হয়ে গেছে। সম্ভবত এই ধরণের আর্কিটেকচারটি অবশ্যই 'ETL' হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা যেতে পারে, যদিও আমি অনেক সরঞ্জামকেন্দ্রিক প্রকল্প দেখেছি যেখানে সমস্ত আসল কাজ সঞ্চিত প্রক্রিয়া কোডের একগুচ্ছ দ্বারা সম্পন্ন হয়।
বিভিন্ন সরঞ্জাম এবং আর্কিটেকচারাল পদ্ধতির সুবিধাগুলি রয়েছে তবে 'ETL' বনাম 'ELT' পদ্ধতির গুণাগুণ সম্পর্কে কেউ কম্বল স্টেটমেন্ট দিতে পারে না কারণ পদগুলি এতই বিস্তৃত যে পার্থক্যটি প্রায় অর্থহীন। কিছু সরঞ্জাম এবং আর্কিটেকচারের সুনির্দিষ্ট সুবিধা থাকতে পারে - উদাহরণস্বরূপ, ফ্ল্যাশ ফাইলগুলির অ্যাব ইনিশিয়োর ভারী ব্যবহার এটিকে বড় ডেটা ভলিউমগুলিতে একটি উল্লেখযোগ্য পারফরম্যান্স সুবিধা দেয়।
বাস্তবে, সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা, প্ল্যাটফর্ম এবং প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচারের গভীর গভীর আলোচনা না করেই 'ইটিএল' এবং 'ইএলটি' এর মধ্যে পার্থক্য তৈরি করা অর্থহীন।
এটিও অর্থের বিষয়। আপনি উল্লেখ করার সাথে সাথে ডেটা ভলিউমগুলি উচ্চ যেখানে, অ্যাব ইনিশিয়ো এবং ডেটাসোস্ট প্যারালাল এক্সটেন্ডারের মতো ফ্ল্যাট-ফাইল ভিত্তিক সমাধানগুলি প্রকৃতপক্ষে দ্রুততর, তবে মাঝারি থেকে উচ্চের ছয়-চিত্রের প্রস্তাব থাকতে পারে। আইআরআই কোসোর্টটি খুব ইটিএল কেন্দ্রিক (তাদের ইএলটি তুলনা অনুযায়ী), এবং জটিল হডোপ বাস্তবায়নকে বাদ দিয়ে ফাইল-সিস্টেমের গতিতে রূপান্তর ভলিউমকে সম্বোধন করার একমাত্র সাশ্রয়ী উপায়। আমিও মনে করি যে সমস্যাটিতে সাধারণত হার্ডওয়্যার নিক্ষেপ করা হয় (যা ইএলটি অ্যাপ্লিকেশন এবং মেমোরি ডিবিগুলিও করে) এটি ব্যয়বহুল হিসাবেও স্কেল করে না।