ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程，目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。 ETL是BI項(xiàng)目重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。 通常情況下，在BI項(xiàng)目中ETL會花掉整個(gè)項(xiàng)目至少1/3的時(shí)間,ETL設(shè)計(jì)的好壞直接關(guān)接到BI項(xiàng)目的成敗。      

ETL的設(shè)計(jì)分三部分：數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)的加載。在設(shè)計(jì)ETL的時(shí)候我們也是從這三部分出發(fā)。數(shù)據(jù)的抽取是從各個(gè)不同的數(shù)據(jù)源抽取到ODS(Operational Data Store，操作型數(shù)據(jù)存儲)中——這個(gè)過程也可以做一些數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換)，在抽取的過程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高ETL的運(yùn)行效率。ETL三個(gè)部分中，花費(fèi)時(shí)間最長的是“T”(Transform，清洗、轉(zhuǎn)換)的部分，一般情況下這部分工作量是整個(gè)ETL的2/3。數(shù)據(jù)的加載一般在數(shù)據(jù)清洗完了之后直接寫入DW(Data Warehousing，數(shù)據(jù)倉庫)中去。

ETL的實(shí)現(xiàn)有多種方法，常用的有三種。一種是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、SQL Server2005的SSIS服務(wù)、Informatic等)實(shí)現(xiàn)，一種是SQL方式實(shí)現(xiàn)，另外一種是ETL工具和SQL相結(jié)合。前兩種方法各有各的優(yōu)缺點(diǎn)，借助工具可以快速的建立起ETL工程，屏蔽了復(fù)雜的編碼任務(wù)，提高了速度，降低了難度，但是缺少靈活性。SQL的方法優(yōu)點(diǎn)是靈活，提高ETL運(yùn)行效率，但是編碼復(fù)雜，對技術(shù)要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優(yōu)點(diǎn)，會極大地提高ETL的開發(fā)速度和效率。

一、 數(shù)據(jù)的抽?。‥xtract）

這一部分需要在調(diào)研階段做大量的工作，首先要搞清楚數(shù)據(jù)是從幾個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中來,各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器運(yùn)行什么DBMS,是否存在手工數(shù)據(jù)，手工數(shù)據(jù)量有多大，是否存在非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)等等，當(dāng)收集完這些信息之后才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取的設(shè)計(jì)。

1、對于與存放DW的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相同的數(shù)據(jù)源處理方法

這一類數(shù)據(jù)源在設(shè)計(jì)上比較容易。一般情況下，DBMS(SQLServer、Oracle)都會提供數(shù)據(jù)庫鏈接功能，在DW數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和原業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間建立直接的鏈接關(guān)系就可以寫Select 語句直接訪問。

2、對于與DW數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不同的數(shù)據(jù)源的處理方法

對于這一類數(shù)據(jù)源，一般情況下也可以通過ODBC的方式建立數(shù)據(jù)庫鏈接——如SQL Server和Oracle之間。如果不能建立數(shù)據(jù)庫鏈接，可以有兩種方式完成，一種是通過工具將源數(shù)據(jù)導(dǎo)出成.txt或者是.xls文件，然后再將這些源系統(tǒng)文件導(dǎo)入到ODS中。另外一種方法是通過程序接口來完成。

3、對于文件類型數(shù)據(jù)源(.txt,.xls)

可以培訓(xùn)業(yè)務(wù)人員利用數(shù)據(jù)庫工具將這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到指定的數(shù)據(jù)庫，然后從指定的數(shù)據(jù)庫中抽取?；蛘哌€可以借助工具實(shí)現(xiàn)。

4、增量更新的問題

對于數(shù)據(jù)量大的系統(tǒng)，必須考慮增量抽取。一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)會記錄業(yè)務(wù)發(fā)生的時(shí)間，我們可以用來做增量的標(biāo)志,每次抽取之前首先判斷ODS中記錄最大的時(shí)間，然后根據(jù)這個(gè)時(shí)間去業(yè)務(wù)系統(tǒng)取大于這個(gè)時(shí)間所有的記錄。利用業(yè)務(wù)系統(tǒng)的時(shí)間戳，一般情況下，業(yè)務(wù)系統(tǒng)沒有或者部分有時(shí)間戳。

二、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換（Cleaning、Transform）

一般情況下，數(shù)據(jù)倉庫分為ODS、DW兩部分。通常的做法是從業(yè)務(wù)系統(tǒng)到ODS做清洗，將臟數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)過濾掉，在從ODS到DW的過程中轉(zhuǎn)換，進(jìn)行一些業(yè)務(wù)規(guī)則的計(jì)算和聚合。

1、 數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗的任務(wù)是過濾那些不符合要求的數(shù)據(jù)，將過濾的結(jié)果交給業(yè)務(wù)主管部門，確認(rèn)是否過濾掉還是由業(yè)務(wù)單位修正之后再進(jìn)行抽取。

不符合要求的數(shù)據(jù)主要是有不完整的數(shù)據(jù)、錯誤的數(shù)據(jù)、重復(fù)的數(shù)據(jù)三大類。

(1)不完整的數(shù)據(jù)：這一類數(shù)據(jù)主要是一些應(yīng)該有的信息缺失，如供應(yīng)商的名稱、分公司的名稱、客戶的區(qū)域信息缺失、業(yè)務(wù)系統(tǒng)中主表與明細(xì)表不能匹配等。對于這一類數(shù)據(jù)過濾出來，按缺失的內(nèi)容分別寫入不同Excel文件向客戶提交，要求在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)補(bǔ)全。補(bǔ)全后才寫入數(shù)據(jù)倉庫。

(2)錯誤的數(shù)據(jù)：這一類錯誤產(chǎn)生的原因是業(yè)務(wù)系統(tǒng)不夠健全，在接收輸入后沒有進(jìn)行判斷直接寫入后臺數(shù)據(jù)庫造成的，比如數(shù)值數(shù)據(jù)輸成全角數(shù)字字符、字符串?dāng)?shù)據(jù)后面有一個(gè)回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類數(shù)據(jù)也要分類，對于類似于全角字符、數(shù)據(jù)前后有不可見字符的問題，只能通過寫SQL語句的方式找出來，然后要求客戶在業(yè)務(wù)系統(tǒng)修正之后抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導(dǎo)致ETL運(yùn)行失敗，這一類錯誤需要去業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用SQL的方式挑出來，交給業(yè)務(wù)主管部門要求限期修正，修正之后再抽取。

(3)重復(fù)的數(shù)據(jù)：對于這一類數(shù)據(jù)——特別是維表中會出現(xiàn)這種情況——將重復(fù)數(shù)據(jù)記錄的所有字段導(dǎo)出來，讓客戶確認(rèn)并整理。

數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)反復(fù)的過程，不可能在幾天內(nèi)完成，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題，解決問題。對于是否過濾，是否修正一般要求客戶確認(rèn)，對于過濾掉的數(shù)據(jù)，寫入Excel文件或者將過濾數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)表，在ETL開發(fā)的初期可以每天向業(yè)務(wù)單位發(fā)送過濾數(shù)據(jù)的郵件，促使他們盡快地修正錯誤,同時(shí)也可以做為將來驗(yàn)證數(shù)據(jù)的依據(jù)。數(shù)據(jù)清洗需要注意的是不要將有用的數(shù)據(jù)過濾掉，對于每個(gè)過濾規(guī)則認(rèn)真進(jìn)行驗(yàn)證，并要用戶確認(rèn)。

2、 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的任務(wù)主要進(jìn)行不一致的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換，以及一些商務(wù)規(guī)則的計(jì)算。

(1)不一致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：這個(gè)過程是一個(gè)整合的過程，將不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的相同類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，比如同一個(gè)供應(yīng)商在結(jié)算系統(tǒng)的編碼是XX0001,而在CRM中編碼是YY0001，這樣在抽取過來之后統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成一個(gè)編碼。

(2)數(shù)據(jù)粒度的轉(zhuǎn)換：業(yè)務(wù)系統(tǒng)一般存儲非常明細(xì)的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)是用來分析的，不需要非常明細(xì)的數(shù)據(jù)。一般情況下，會將業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫粒度進(jìn)行聚合。

(3)商務(wù)規(guī)則的計(jì)算：不同的企業(yè)有不同的業(yè)務(wù)規(guī)則、不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)，這些指標(biāo)有的時(shí)候不是簡單的加加減減就能完成，這個(gè)時(shí)候需要在ETL中將這些數(shù)據(jù)指標(biāo)計(jì)算好了之后存儲在數(shù)據(jù)倉庫中，以供分析使用。

三、ETL日志、警告發(fā)送

1、 ETL日志

ETL日志分為三類。

一類是執(zhí)行過程日志，這一部分日志是在ETL執(zhí)行過程中每執(zhí)行一步的記錄，記錄每次運(yùn)行每一步驟的起始時(shí)間，影響了多少行數(shù)據(jù)，流水賬形式。

一類是錯誤日志，當(dāng)某個(gè)模塊出錯的時(shí)候?qū)戝e誤日志，記錄每次出錯的時(shí)間、出錯的模塊以及出錯的信息等。

第三類日志是總體日志，只記錄ETL開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間是否成功信息。如果使用ETL工具,ETL工具會自動產(chǎn)生一些日志，這一類日志也可以作為ETL日志的一部分。

記錄日志的目的是隨時(shí)可以知道ETL運(yùn)行情況，如果出錯了，可以知道哪里出錯。

2、 警告發(fā)送

如果ETL出錯了，不僅要形成ETL出錯日志，而且要向系統(tǒng)管理員發(fā)送警告。發(fā)送警告的方式多種，一般常用的就是給系統(tǒng)管理員發(fā)送郵件，并附上出錯的信息，方便管理員排查錯誤。

ETL是BI項(xiàng)目的關(guān)鍵部分，也是一個(gè)長期的過程，只有不斷的發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，才能使ETL運(yùn)行效率更高，為BI項(xiàng)目后期開發(fā)提供準(zhǔn)確與高效的數(shù)據(jù)。

后記

做數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，ETL是關(guān)鍵的一環(huán)。說大了，ETL是數(shù)據(jù)整合解決方案，說小了，就是倒數(shù)據(jù)的工具。回憶一下工作這么長時(shí)間以來，處理數(shù)據(jù)遷移、轉(zhuǎn)換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小數(shù)據(jù)量?？墒窃跀?shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，ETL上升到了一定的理論高度，和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什么不同，從名字上就可以看到，人家已經(jīng)將倒數(shù)據(jù)的過程分成3個(gè)步驟，E、T、L分別代表抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。

其實(shí)ETL過程就是數(shù)據(jù)流動的過程，從不同的數(shù)據(jù)源流向不同的目標(biāo)數(shù)據(jù)。但在數(shù)據(jù)倉庫中，

ETL有幾個(gè)特點(diǎn)，

一是數(shù)據(jù)同步，它不是一次性倒完數(shù)據(jù)就拉到，它是經(jīng)常性的活動，按照固定周期運(yùn)行的，甚至現(xiàn)在還有人提出了實(shí)時(shí)ETL的概念。

二是數(shù)據(jù)量，一般都是巨大的，值得你將數(shù)據(jù)流動的過程拆分成E、T和L。

    現(xiàn)在有很多成熟的工具提供ETL功能，且不說他們的好壞。從應(yīng)用角度來說，ETL的過程其實(shí)不是非常復(fù)雜，這些工具給數(shù)據(jù)倉庫工程帶來和很大的便利性，特別是開發(fā)的便利和維護(hù)的便利。但另一方面，開發(fā)人員容易迷失在這些工具中。舉個(gè)例子，VB是一種非常簡單的語言并且也是非常易用的編程工具，上手特別快，但是真正VB的高手有多少？微軟設(shè)計(jì)的產(chǎn)品通常有個(gè)原則是“將使用者當(dāng)作傻瓜”，在這個(gè)原則下，微軟的東西確實(shí)非常好用，但是對于開發(fā)者，如果你自己也將自己當(dāng)作傻瓜，那就真的傻了。ETL工具也是一樣，這些工具為我們提供圖形化界面，讓我們將主要的精力放在規(guī)則上，以期提高開發(fā)效率。從使用效果來說，確實(shí)使用這些工具能夠非?？焖俚貥?gòu)建一個(gè)job來處理某個(gè)數(shù)據(jù)，不過從整體來看，并不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上，而是在設(shè)計(jì)、開發(fā)人員上。他們迷失在工具中，沒有去探求ETL的本質(zhì)?？梢哉f這些工具應(yīng)用了這么長時(shí)間，在這么多項(xiàng)目、環(huán)境中應(yīng)用，它必然有它成功之處，它必定體現(xiàn)了ETL的本質(zhì)。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背后蘊(yùn)涵的思想，最終我們作出來的東西也就是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的job，將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道“理論與實(shí)踐相結(jié)合”，如果在一個(gè)領(lǐng)域有所超越，必須要在理論水平上達(dá)到一定的高度.

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