什么是ETL工具？

本文概述

• 对ETL工具的需求
• ETL工具的好处
• ETL工具的类型
• ETL工具功能
• Informatica PowerCenter工具
• 正确的数据
• QuerySurge
• 认证中心
• QualiDI
• Talend Open Studio进行数据集成
• 试验台
• DBFit
• 以数据为中心的测试
• 结论

提取, 转换和加载可帮助组织使数据在不同数据系统之间可访问, 有意义和可用。 ETL工具是用于提取, 转换和加载数据的软件。

在当今的数据驱动世界中, 各种组织, 机器和小工具都会生成大量数据, 而不论它们的大小。

在传统的编程方式中, ETL都提取并进行一些转换操作, 然后将转换后的数据加载到目标数据库文件等中。

为此, 需要用任何编程语言（例如Java, C＃, C ++等）编写代码。

为了避免更多的编码和库的使用, 将通过拖放组件来减少我们的工作量。

ETL工具是用任何一种编程语言编写的一组库, 这些库将简化我们的工作, 以便根据需要进行数据集成和转换操作。

例如, 在我们的手机中, 每次我们浏览网络时, 都会生成一定数量的数据。一架商用飞机每小时可以产生多达500 GB的数据。现在我们可以考虑一下, 这些数据将是多么庞大。这就是为什么它被称为大数据的原因, 但是在我们对其执行ETL操作之前, 该数据是无用的。

在这里, 我们正在经历每个ETL流程。

1.提取：数据提取是ETL最关键的步骤, 它涉及从所有存储系统访问数据。存储系统可以是RDBMS, excel文件, XML文件, 平面文件, 索引顺序访问方法（ISAM）等。它的设计方式应不影响源系统。提取步骤可确保对每个项目的参数进行识别, 而与源系统无关。

2.转换：在管道中, 下一步是转换。在此步骤中, 将分析聚合数据并将其应用于其上的各种功能, 以将数据转换为所需的格式。通常, 用于数据转换的方法是转换, 过滤, 排序, 标准化, 清除重复项, 翻译和验证各种数据源的一致性。

3.加载：在ETL过程中, 加载是最后阶段。在此步骤中, 已处理的数据（提取和转换的数据）被加载到目标数据存储库, 即数据库。执行此步骤时, 应确保准确执行加载功能, 但要使用最少的资源。我们必须在加载时保持参照完整性, 以确保数据的一致性不会松动。加载数据后, 我们可以选择任何数据块, 并可以轻松地与其他数据块进行比较。

所有这些操作都可以通过任何ETL工具高效地执行。

对ETL工具的需求

数据仓库工具包含来自不同来源的数据, 这些数据集中在一个地方以分析有意义的模式和洞察力。 ETL处理异构数据并使之同质, 这对于数据科学家来说很顺利。然后, 数据分析师分析数据并从中获得商业智能。

与涉及编写传统计算机程序的传统移动数据方法相比, ETL更加易于使用和快速使用。 ETL工具包含一个图形界面, 该界面增加了源数据库和目标数据库之间映射表和列的过程。

ETL工具可以从多个数据结构以及跨大型机, 服务器等不同平台收集, 读取和迁移。它还可以识别“增量”更改, 使ETL工具仅复制更改的数据而无需执行完整的数据刷新。

ETL工具包括随时可用的操作, 例如过滤, 排序, 重新格式化, 合并和联接。 ETL工具还支持转换计划, 监视, 版本控制和统一的元数据管理, 而某些工具则与BI工具集成在一起。

ETL工具的好处

使用ETL工具比使用将数据从源数据库移动到目标数据存储库的常规方法更为有益。

使用ETL工具的优点是：

易于使用：ETL工具的首要优势是易于使用。该工具本身会指定数据源以及提取和处理数据的规则, 然后实施流程并加载数据。 ETL消除了从编程意义上进行编码的需要, 在这种意义上, 我们必须编写过程和代码。

运营弹性：许多数据仓库已损坏并造成运营问题。 ETL工具具有内置的错误处理功能, 它可以帮助数据工程师构建ETL工具的功能, 以开发成功且仪器完善的系统。

可视流程：ETL工具基于图形用户界面, 并提供系统逻辑的可视流程。图形界面帮助我们使用拖放界面来指定规则, 以显示流程中的数据流。

适用于复杂的数据管理情况：ETL工具有助于更好地利用实用程序来移动大量数据并进行批量传输。对于复杂的规则和转换, ETL工具可以简化任务, 从而帮助我们进行计算, 字符串操作, 数据更改以及多组数据的集成。

增强商业智能：ETL工具改善了数据访问并简化了提取, 转换和加载的过程。它基于数据驱动的事实, 改善了对直接影响战略和运营决策的信息的访问。 ETL还使业务领导者能够检索基于特定需求的数据并根据其做出决策。

推进数据分析和清理：与SQL中可用的工具相比, ETL工具具有大量的清理功能。高级功能可满足复杂的转换需求, 这些需求通常发生在结构复杂的数据仓库中。

（重复）增强型商业智能：ETL工具简化了提取, 转换和加载的过程, 从而改善了数据访问。 ETL有助于直接访问信息, 这会影响基于数据驱动的事实的战略和运营决策。 ETL工具还使业务领导者可以根据他们的特定需求检索数据, 并据此做出决策。

高投资回报率：使用ETL工具可以使企业产生更高的收入, 从而节省成本。根据国际数据公司（International Data Corporation）的研究, 发现这些实施方式收集的5年投资回报率中位数为112％, 平均投资回收期为1.6年。

性能：ETL平台的结构简化了构建高质量数据仓库系统的过程。一些ETL工具带有性能增强技术, 例如集群感知和对称多处理。

ETL工具的类型

ETL工具提供各种功能来简化工作流程。随着ETL工具的日益普及, 数据仓库市场已经看到了各种新兴设备和商用设备的重要性。

有多种可用工具, 包括：

• 塔伦德数据集成
• 计算机
• 水壶
• 三叶草ETL

基于云的工具是

• AWS胶水
• SnapLogic
• 云计算
• Alation

其中一些工具是：

• Informatica PowerCenter
• 业务对象数据集成商
• IBM InfoSphere DataStage
• Microsoft SQL Server集成服务
• Oracle Warehouse Builder /数据集成商
• Pentaho数据集成（开源）
• Jasper ETL（开放源代码）

ETL工具功能

基于ETL工具的数据仓库使用暂存区, 数据集成和访问层来执行其功能。它是一个三层结构。

• 暂存层：暂存数据库或暂存层用于存储从不同源数据系统提取的数据。
• 数据集成层：集成层可转换数据层中的数据并将其移至数据库中。在数据库中, 数据被分为称为维的分层组, 以及事实和汇总事实。数据仓库系统中维表和事件的组合称为模式。
• 访问层：最终用户使用访问层来检索数据以进行分析报告或功能。

Informatica PowerCenter工具

Informatica是位于加利福尼亚的软件开发公司。它从不同的数据源提取数据, 通过不同的中间系统进行转换, 然后进行加载。

Informatica是基于ETL体系结构的数据集成工具。它为各种业务, 行业和政府组织提供数据集成软件和服务, 包括医疗保健, 金融, 保险服务, 医疗保健等。

为了描述这一点, 我们将假设使用SAP和ORACLE应用程序。

公司“ XYZ”将SAP​​应用程序用于其业务交易和流程。一家公司“ ABC”正在使用Oracle。公司“ XYZ”拥有公司“ ABC”。现在, 整个部门的所有业务, 信息和原始数据交易都将转移到公司“ XYZ”。

在众多部门中, 我们将接任人事部门。如果有2500名缺少与“ ABC”公司关联的员工, 则需要将其帐户权利从其emp ID转移到“ XYZ”公司的银行帐户中。因此, 我们将使用Informatica工具, 因为它具有一个数据提取工具, 可从“ ABC”公司提取员工信息。 Informatica将其转换为具有通用协议的通用数据库, 该通用协议设置为要传输, 然后加载到公司的“ XYZ”服务器上。

正确的数据

RightData是一种自助ETL /数据集成测试工具。它旨在帮助业务和技术团队实现数据质量保证和数据质量控制流程的自动化。

RightData的界面允许用户验证和协调有关数据模型或数据源类型差异的数据集之间的数据。

RightData旨在有效地为具有高复杂性和大容量的数据平台工作。

特征：

• RighData是一个功能强大的通用查询工作室。在这里, 我们可以对任何数据源（SAP, BIGDATA, FILES, RDBMS）执行查询, 探索元数据, 分析数据, 通过数据概要分析, 业务规则和转换验证发现数据。
• 使用RightData, 我们可以执行田间数据与数据模型, 源和目标之间的结构比较。
• RightData具有自定义业务规则构建器和一组验证规则
• 为了方便技术数据, RightData具有批量比较功能。它在整个项目环境中进行协调。
• RighData与CICD工具（Jenkins, Jira, BitBucket等）的双向集成帮助我们的DevOps数据团队之旅通过DataOps实现。

QuerySurge

QuerySurge工具用于测试数据仓库和大数据。还应注意从源系统提取并加载到目标系统的数据是正确的, 并且符合预期格式。可以使用QuerySurge快速识别任何问题或差异。

特征：

• QuerySurge是用于ETL测试和大数据测试的自动化工具。它提高了数据质量并加快了测试周期。
• 它使用查询向导验证数据。
• 通过自动执行手动工作并安排特定时间的测试计划, 可以节省时间和成本。
• QuerySurge支持针对各种平台（如IBM, Oracle, Microsoft等）的ETL测试。
• 它有助于在不了解SQL的情况下构建测试方案和测试套件以及可配置的报告。
• 通过自动过程, 它会生成电子邮件。
• QuerySurge通过ETL流程验证, 转换和升级数据。
• 它是一种商业工具, 可通过ETL流程连接源并升级数据。

认证中心

icedq是自动化的ETL测试工具。它是为解决以数据为中心的项目（如仓库, 数据迁移等）中遇到的问题而设计的。icedq在源和系统之间执行验证, 确认和协调。它可以确保数据在迁移后是否完好无损, 并且可以避免将不良数据加载到目标系统中。

特征：

• 当我们比较数百万个文件和数据行时, iCEDQ是一个独特的ETL测试工具。
• 它有助于确定包含数据问题的确切列和行。
• 它支持回归测试。
• 执行后, 它将向订阅的用户发送通知和警报。
• Icedq支持各种数据库, 并且可以从任何数据库读取数据。
• 根据数据库中的唯一列, Iceddq比较内存中的数据。
• icedq无需任何自定义代码即可识别数据集成错误。
• 这是一个具有30天试用期的商业工具, 并提供带有警报和通知的自定义报告。
• icedq大数据版使用群集的功能。

QualiDI

QualiDI是一个自动化测试平台, 提供端到端测试和ETL测试。它使ETL测试自动化, 并提高了ETL测试的效率。它还可以缩短测试周期并提高数据质量。 QualiDI可以很快识别出不良数据。 QualiDI减少了回归周期和数据验证。

特征：

• QualiDI创建自动测试用例, 并且还提供了对自动数据进行比较的支持。
• 它可以与HPQC, Hadoop等集成。
• 它支持电子邮件通知。
• 它支持持续集成过程。
• 它有助于读取数据和跟踪数据。
• QualiDI管理复杂的BI测试周期, 消除人为错误和数据质量管理。

优点

QualiDI的优势如下：

1. QualiDI支持敏捷开发。
2. 它提高了效率并节省了成本。
3. QualiDI的优点是它允许测试用例的可追溯性。
4. 它还有助于减少缺陷。
5. 它有助于集成过程。
6. 它有助于验证数据。
7. 它还支持持续集成过程。

Talend Open Studio进行数据集成

Talend开放式工作室集成是一个开放源代码的工具, 它使ETL测试更加容易。它包括所有ETL测试功能和其他连续交付机制。借助Talend数据集成工具, 用户可以在具有各种操作系统的远程服务器上运行ETL作业。

ETL测试可确保将数据从源系统转换到目标系统, 而不会丢失任何数据, 并遵循转换规则。

特征：

• Talend Data Integration支持任何关系数据库, 平面文件等。
• 集成的GUI简化了设计并开发了ETL流程。
• Talend支持远程作业执行。
• 在Talend的帮助下, 我们可以及早发现缺陷, 从而有助于降低成本。
• Talend可以快速检测到业务模糊性和转换规则的一致性。
• 在Talend上下文中, 可以进行切换。
• Talend可以使用详细的执行统计信息跟踪实时数据流。

试验台

TestBench是一个数据库管理和验证工具。它提供了解决数据库相关问题的独特解决方案。用户管理数据回滚, 从而提高准确性和测试效率。它还有助于减少环境停机时间。

特征：

• TestBench维护数据机密性以保护数据。
• 它提高了有关决策的知识。
• 为了提高测试效率, 它可以自定义数据。
• 它有助于覆盖最大的测试范围, 并有助于减少时间和金钱。
• 在TestBench中, 数据隐私规则可确保实时数据在测试环境中不可用。
• 我们可以借助TestBench分析表之间的关系, 并维护表之间的完整性。

DBFit

DBFit是一个开源测试工具。 DBFit是根据GPL许可发布的。它为任何数据库代码编写单元和集成测试。为了维护测试, DBFit很简单, 可以直接从浏览器执行。使用表编写测试, 并使用命令行或Java IDE执行测试。它支持Oracle, MySql, DB2, PostgreSQL和SQL Server等数据库。

以数据为中心的测试

以数据为中心的测试工具执行可靠的数据验证, 以避免在数据转换期间丢失数据或保持数据一致性。它比较系统之间的数据, 并确保加载到目标系统中的数据以及在数据量, 格式, 数据类型等方面应与源系统匹配的数据。

特征：

• 构建此测试是为了执行数据仓库测试和ETL测试。
• 以数据为中心的测试是最古老, 也是最大的测试实践。
• 它提供数据迁移, ETL测试和协调。
• 以数据为中心的测试支持各种关系数据库, 平面文件等。
• 以数据为中心的测试还支持报告。

结论

ETL测试不仅是测试人员的责任；它还涉及开发人员, 业务分析师, 数据库管理员（DBA）和用户。 ETL测试过程变得必要, 因为它需要在固定的时间间隔内做出战略决策。

ETL测试也称为企业测试, 因为它需要SDLC, SQL查询, ETL过程等方面的丰富知识。