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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 。

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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