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范式演进:从ETL到ELT及未来展望

引言

随着数据规模与实时分析需求的爆发,传统的集中式 ETL(Extract-Transform-Load)已难以为继,ELT(Extract-Load-Transform)凭借云原生仓库的弹性计算与分析工程的兴起逐步成为主流。2025 年,数据团队正加速从“先变换再加载”走向“先加载再变换”,并涌现出 Zero-ETL、Data Mesh 和 Lakehouse 等更前沿的范式,为智能化数据应用奠定新基石 。


一、ETL 模式回顾

在 1980 年代末到 1990 年代,随着数据仓库(Data Warehouse)的兴起,ETL 流程成为企业将分散系统数据集中清洗与整合的标准方案:

  1. Extract:从关系型数据库、日志系统等异构源抽取原始记录;
  2. Transform:在中间层服务器上完成清洗、聚合与业务规则计算;
  3. Load:将质量化后的数据写入目标仓库,以支撑 BI 和 OLAP 分析。
    当时 ETL 集中处理可确保数据一致性,但也因中间层资源瓶颈和批量作业延迟
http://www.dtcms.com/wzjs/401860.html

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