数据仓库：ETL过程

什么是数据仓库

数据仓库是一个专门用来存储和管理数据的系统，旨在提供一个经过清洗、整理和集成之后的数据集合，满足企业级决策支持系统的需求。数据仓库的特点包括：面向主题、集成的、可变的、时间协议的。

ETL过程

ETL是一种将数据从一个地方提取到另一个地方的过程，其名称缩写代表提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。ETL是数据仓库构建的重要组成部分，通过ETL可以将来自多个数据源的数据进行汇集、变换和清洗，最终存到数据仓库中，提供给决策支持系统使用。

下面简要介绍ETL过程的三个步骤：

1.提取（Extract）

在这个步骤中，开发人员从不同的数据源中提取需要的数据，包括来自关系数据库、文件、第三方系统的数据等等。数据提取的方式通常有批量导出、增量导出、定时抽取等方法。

数据提取的过程是非常关键的，因为它会直接影响后面的数据质量。在提取数据的同时需要保证数据的完整性、准确性、一致性和并发性。

2.转换（Transform）

在数据提取之后，需要进行数据转换的步骤。这个步骤主要是进行数据清洗、数据变换、数据合并等操作，以提高数据的质量和价值。

在清洗数据时，需要进行去重、纠错、格式转换、数据标准化等操作。在变换数据时，需要做数据计算、数据聚合、数据分析、数据规范化等操作。在合并数据时，需要进行数据筛选、数据合并、数据插入等操作。

3.加载（Load）

在数据转换之后，需要将数据加载到目标系统中。这个步骤通常分为两个阶段：第一个是将数据加载到暂存区，第二个是将数据从暂存区加载到数据仓库中。

在将数据加载到暂存区时，需要保证高效性、可靠性和可恢复性。在将数据从暂存区加载到数据仓库中时，需要保证数据质量、数据一致性和数据可追溯性。

总结

ETL过程是数据仓库构建的重要组成部分，在这个过程中需要保证数据的完整性、准确性、一致性和并发性，并且需要进行数据清洗、数据变换、数据合并等操作。同时，在进行ETL过程时，需要保证高效性、可靠性和可恢复性，确保提供的数据满足决策支持系统的需求。