什么是 ETL 工具？

提取、转换和加载（ETL）有助于组织在不同的数据系统中访问、理解和使用数据。ETL 工具是一种用于提取、转换和加载数据的软件。

在当今以数据为驱动的世界中，无论规模大小，各种组织、机器和设备都会生成海量数据。

在传统的编程方式中，ETL 首先进行所有提取和一些转换操作，然后将转换后的数据加载到目标数据库文件等中。

为此，需要使用任何编程语言（如 Java、C#、C++ 等）编写代码。

为了避免更多的编码并使用库，可以通过拖放组件来减少工作量。

ETL 工具是一组用任何编程语言编写的库，它们将简化我们为任何需求进行数据集成和转换操作的工作。

例如，在我们的手机上，每次浏览网页时都会生成一定量的数据。一架商用飞机每小时可产生多达 500 GB 的数据。现在我们可以想象一下，数据量有多么巨大。这就是它被称为大数据的原因，但这些数据在没有对其进行 ETL 操作之前是无用的。

在这里，我们将逐一介绍 ETL 的每个过程。

1. 提取 (Extract)：数据提取是 ETL 中最关键的步骤，它涉及访问所有存储系统中的数据。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。提取是最重要的一步；它需要以不影响源系统的方式进行设计。提取步骤确保每个项目的参数都能被清晰地识别，而不管其源系统是什么。

2. 转换 (Transform)：在管道中，转换是下一个过程。在此步骤中，对聚合数据进行分析，并对其应用各种函数，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 (Load)：在 ETL 过程中，加载是最后阶段。在此步骤中，将处理后的数据（提取和转换后的数据）加载到目标数据存储库（即数据库）中。执行此步骤时，应确保加载功能已准确执行，但同时应利用最少的资源。在加载时，我们必须维护引用完整性，以便数据的一致性不会丢失。当数据加载完成后，我们可以选择任何数据块并轻松地与其他数据块进行比较。

所有这些操作都可以由任何 ETL 工具高效地执行。

ETL 工具的必要性

数据仓库工具包含来自不同来源的数据，这些数据被合并到一个地方以分析有意义的模式和见解。ETL 处理异构数据并使其同质化，这对数据科学家来说工作起来很顺畅。然后，数据分析师分析数据并从中提取商业智能。

与涉及编写传统计算机程序的传统数据移动方法相比，ETL 更简单、更快。ETL 工具包含一个图形界面，可以提高源数据库和目标数据库之间映射表和列的过程。

ETL 工具可以从多种数据结构中收集、读取和迁移数据，并跨越不同的平台，如大型机、服务器等。它还可以识别“增量”更改，使 ETL 工具无需执行完整数据刷新即可仅复制已更改的数据。

ETL 工具包含现成的操作，如过滤、排序、重新格式化、合并和连接。ETL 工具还支持转换调度、监控、版本控制和统一元数据管理，同时一些工具与 BI 工具集成。

ETL 工具的优势

使用 ETL 工具比使用从源数据库移动数据到目标数据存储库的传统方法更有益。

使用 ETL 工具的优点是：

易于使用：ETL 工具最根本的优势是易于使用。该工具本身指定数据源以及提取和处理数据的规则，然后执行该过程并加载数据。ETL 消除了在编程意义上编写代码的需求，我们必须编写过程和代码。

运行稳定性：许多数据仓库在损坏后会产生运行问题。ETL 工具具有内置的错误处理功能，它帮助数据工程师构建 ETL 工具的功能，以开发一个成功且具有良好仪表化的系统。

可视化流程：ETL 工具基于图形用户界面，并提供系统逻辑的可视化流程。图形界面通过拖放界面帮助我们指定规则，以显示数据在过程中的流动。

适用于复杂数据管理场景：ETL 工具在移动大量数据和批量传输数据方面提供了更好的实用性。对于复杂的规则和转换，ETL 工具简化了任务，帮助我们进行计算、字符串操作、数据更改和多个数据集的集成。

增强业务智能：ETL 工具改进了数据访问，并简化了提取、转换和加载的过程。它提高了对直接影响战略和运营决策的信息的访问，这些决策基于数据驱动的事实。ETL 还使业务领导者能够根据特定需求检索数据并据此做出决策。

高级数据分析和清理：ETL 工具比 SQL 中提供的拥有更广泛的清理功能。高级功能满足结构复杂数据仓库中常见的复杂转换需求。

（重复）增强的业务智能：ETL 工具改进了数据访问，因为它简化了提取、转换和加载的过程。ETL 有助于直接访问信息，从而影响战略和运营决策，这些决策基于数据驱动的事实。ETL 工具还使业务领导者能够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：ETL 工具的使用通过使企业产生更高的收入来节省成本。根据国际数据公司（International Data Corporation）的研究，这些实施的投资回报率（ROI）中位数为 112%，平均回收期为 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。许多 ETL 工具都配备了性能增强技术，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促进工作流程。随着 ETL 工具的日益普及，数据仓库市场看到了不同新兴和商业应用的重要性。

有许多可用工具，它们是：

• Talend 数据集成
• Informatica
• Kettle
• Clover ETL

基于云的工具包括：

• AWS Glue
• SnapLogic
• Informatica Cloud
• Alation

一些工具包括：

• Informatica PowerCenter
• Business Objects Data Integrator
• IBM InfoSphere DataStage
• Microsoft SQL Server Integration Services
• Oracle Warehouse Builder/ Data Integrator
• Pentaho Data Integration（开源）
• Jasper ETL（开源）

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 (Staging Layer)：暂存数据库或暂存层用于存储从不同源数据系统中提取的数据。
• 数据集成层 (Data Integration Layer)：集成层转换暂存层中的数据，并将数据移动到数据库。在数据库中，数据被组织成称为维度（dimensions）的层次组，以及事实（facts）和聚合事实（aggregate facts）。数据仓库系统中维度表和事件的组合称为模式（schema）。
• 访问层 (Access Layer)：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 是一家总部位于加州的软件开发公司。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，然后加载。

Informatica 是一种基于 ETL 架构的数据集成工具。它为各种企业、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、保险服务等。

为了描述这一点，我们将假设 SAP 和 ORACLE 应用程序。

一家名为“XYZ”的公司使用 SAP 应用程序进行业务交易和流程。一家名为“ABC”的公司使用 Oracle 进行相同的操作。“XYZ”公司收购了“ABC”公司。现在，来自整个部门的所有业务交易、信息和原始数据将被转移到“XYZ”公司。

在众多部门中，我们将以人力资源部为例。如果“ABC”公司有 2500 万员工，并且需要将其账户（从员工 ID 到银行账户）转移到“XYZ”公司。那么我们将使用 Informatica 工具，因为它有一个数据提取工具，可以从“ABC”公司提取员工信息。Informatica 将其转换为一个通用数据库，并设置通用协议进行传输，然后加载到“XYZ”公司的服务器上。

RightData

RightData 是一款自助式 ETL/数据集成测试工具。它旨在帮助业务和技术团队自动化数据质量保证和数据质量控制流程。

RightData 的界面允许用户在数据集之间验证和协调数据，无论数据模型或数据源类型有何差异。

RightData 设计用于高效处理具有高复杂性和海量数据的数据平台。

特点

• RighData 是一款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、文件、RDBMS）执行查询，探索元数据，分析数据，通过数据分析、业务规则和转换验证来发现数据。
• 使用 RightData，我们可以根据数据模型、源和目标之间的结构进行字段到字段的数据比较。
• 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 具有批量比较能力。它协调整个项目范围。
• RighData 与 CICD 工具（Jenkins、Jira、BitBucket 等）的双向集成，支持我们的数据团队实现 DevOps 旅程，以通过 DataOps 实现。

QuerySurge

QuerySurge 工具专为数据仓库和大数据测试而构建。它还负责确保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。使用 QuerySurge 可以非常快速地识别任何问题或差异。

特点

• QuerySurge 是一款自动化的 ETL 测试和大数据测试工具。它提高了数据质量并加速了测试周期。
• 它使用查询向导来验证数据。
• 它通过自动化手动工作并安排在特定时间进行测试来节省时间和成本。
• QuerySurge 支持 IBM、Oracle、Microsoft 等各种平台的 ETL 测试。
• 它有助于构建测试场景和测试套件以及可配置的报告，而无需了解 SQL。
• 通过自动化流程，它会生成电子邮件。
• QuerySurge 在 ETL 过程中验证、转换和升级数据。
• 它是一款商业工具，可连接源并通过 ETL 过程升级数据。

iCEDQ

icedq 是一款自动化的 ETL 测试工具。它专为数据中心项目（如数据仓库、数据迁移等）中遇到的问题而设计。icedq 在源系统和目标系统之间执行验证、确认和协调。它确保数据在迁移后是否无误，并避免将错误数据加载到目标系统中。

特点

• 当我们将数百万个文件和行数据进行比较时，iCEDQ 是一款独特的 ETL 测试工具。
• 它有助于识别包含数据问题的确切列和行。
• 它支持回归测试。
• 执行后，它会向订阅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。
• 基于数据库中的唯一列，Icedq 会在内存中比较数据。
• icedq 可以识别数据集成错误，而无需任何自定义代码。
• 它是一款商业工具，提供 30 天试用，并提供带警报和通知的自定义报告。
• icedq big data edition 使用集群的强大功能。

QualiDI

QualiDI 是一款自动化测试平台，提供端到端测试和 ETL 测试。它自动化 ETL 测试并提高 ETL 测试的有效性。它还缩短了测试周期并提高了数据质量。QualiDI 能非常快速地识别错误数据。QualiDI 减少了回归周期和数据验证。

特点

• QualiDI 创建自动化测试用例，并支持比较自动化数据。
• 它可以与 HPQC、Hadoop 等集成。
• 它支持电子邮件通知。
• 它支持持续集成流程。
• 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，并进行数据质量管理。

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 的优势在于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. 它有助于数据验证。
7. 它还支持持续集成流程。

Talend Open Studio for Data Integration

Talend Open Studio for Integration 是一款开源工具，使 ETL 测试更加容易。它包含所有 ETL 测试功能以及额外的持续交付机制。借助 Talend Data Integration 工具，用户可以在各种操作系统的远程服务器上运行 ETL 作业。

ETL 测试确保数据从源系统到目标系统的转换过程中没有数据丢失，并遵循转换规则。

特点

• Talend Data Integration 支持任何关系数据库、平面文件等。
• 集成的 GUI 简化了 ETL 流程的设计和开发。
• Talend 支持远程作业执行。
• 借助 Talend，我们可以及早发现缺陷，有助于降低成本。
• Talend 可以快速检测业务模糊性和转换规则中的不一致性。
• 在 Talend 的上下文中，可以进行切换。
• Talend 可以通过详细的执行统计信息跟踪实时数据流。

TestBench

TestBench 是一款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。用户可以管理数据回滚，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。

特点

• TestBench 维护数据机密性以保护数据。
• 它提高了决策制定的知识。
• 为了提高测试效率，它会自定义数据。
• 它有助于实现最大程度的测试覆盖率，并有助于节省时间和金钱。
• 在 TestBench 中，数据隐私规则确保生产数据不会出现在测试环境中。
• 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 是一款开源测试工具。DBFit 在 GPL 许可证下发布。它为任何数据库代码编写单元测试和集成测试。为了维护测试，DBFit 很简单，可以直接从浏览器执行。测试使用表格编写，并通过命令行或 Java IDE 执行。它支持 Oracle、MySql、DB2、PostgreSQL 和 SQL Server 等数据库。

数据中心测试

数据中心测试工具执行强大的数据验证，以避免在数据转换过程中丢失数据或数据不一致。它比较系统之间的数据，并确保加载到目标系统中的数据在数据量、格式、数据类型等方面应与源系统匹配。

特点

• 此测试是为执行数据仓库测试和 ETL 测试而构建的。
• 数据中心测试是最古老、规模最大的测试实践。
• 它提供数据迁移、ETL 测试和协调。
• 数据中心测试支持各种关系数据库、平面文件等。
• 数据中心测试也支持报告。

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，因为需要定期做出战略决策。

ETL 测试也称为企业测试，因为它需要对 SDLC、SQL 查询、ETL 过程等有很好的了解。