什么是ETL？5分钟看完秒懂
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一、ETL概念之背景
随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之间进行数据通信。该种方式对人力成本、时间成本要求比较高。也就是说：需要成熟的开发人员才能编写响应的webservice接口进行数据通信。而ETL的诞生就解决了此类问题，企业不需要技术很好、很成熟的开发人员一样可以完成该任务。而且可以比优秀的开发人员完成的更好，致使人力成本更低。这些都是企业所迫切需要的，有此诞生了ETL。
图1-1 传统的数据交换
图1-2 ETL数据交换
二、ETL概念之工作流程
ETL是将业务系统的数据经过抽取（Extract）、清洗转换（Transform）之后加载（Load）到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。
图1-3 ETL流程图
ETL工作流程：先抽取、然后加载到目标数据库中、在目标数据库中完成转换操作。在ELT架构中，ELT只负责提供图形化的界面来设计业务规则，数据的整个加工过程都在目标和源的数据库之间流动，ELT协调相关的数据库系统来执行相关的应用，数据加工过程既可以在源数据库端执行，也可以在目标数据仓库端执行（主要取决于系统的架构设计和数据属性）。
三、ETL概念之操作步骤
ETL处理分为五大模块，分别是：数据抽取、数据清洗、库内转换、规则检查、数据加载。各模块可灵活进行组合，形成ETL处理流程。简单介绍一下各个模块之间的主要功能。
数据抽取 确定数据源，需要确定从哪些源系统进行数据抽取
定义数据接口，对每个源文件及系统的每个字段进行详细说明
确定数据抽取的方法：是主动抽取还是由源系统推送？是增量抽取还是全量抽取？是按照每日抽取还是按照每月抽取？
数据清洗与转换 数据清洗 主要将不完整数据、错误数据、重复数据进行处理
数据转换：
1）空值处理：可捕获字段空值，进行加载或替换为其他含义数据，或数据分流问题库
2）数据标准：统一元数据、统一标准字段、统一字段类型定义
3）数据拆分：依据业务需求做数据拆分，如身份证号，拆分区划、出生日期、性别等
4）数据验证：时间规则、业务规则、自定义规则
5）数据替换：对于因业务因素，可实现无效数据、缺失数据的替换
6）数据关联：关联其他数据或数学，保障数据完整性 数据加载 将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应表中，如果是全量方式则采用LOAD方式，如果是增量则根据业务规则
MERGE进数据库
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