ETL设计深度解析（数据抽取、清洗及转换）.docx

简介：
本文档深入剖析了ETL流程的核心技术细节，详细探讨了数据抽取、清洗和转换的关键步骤与最佳实践，旨在帮助读者掌握高效的数据处理方法。 ETL（Extract、Transform、Load）是Business Intelligence项目中的关键环节之一，通常占据整个项目的三分之一时间。ETL的设计包括数据抽取、清洗与转换以及加载三个步骤，在设计过程中需要考虑多种因素如数据源的质量及类型等。 首先，我们来看一下“数据抽取”。此过程是从各种不同的来源收集并传输到ODS（Operational Data Store）中去的环节。在执行时需选择适当的策略以优化ETL的整体效率。这一步骤的关键在于了解以下问题： 1. 数据来源于哪些业务系统？ 2. 这些系统的数据库运行的是哪种DBMS？ 3. 是否存在手工输入的数据，其量级如何？ 4. 非结构化数据是否存在？ 根据不同的来源可采用多种策略进行处理： - 对于使用与存放DW的相同类型数据库系统的源，可以直接通过数据库链接访问。 - 若为异种系统，则可通过ODBC建立连接以实现抽取操作。 - 文件形式的数据（如.txt或.xls）需要先导入至指定数据库中再行提取。 接下来是“数据清洗”，即剔除不符合规范的信息。这一环节涉及到的主要是缺失、错误及重复记录等类型的问题，需采取相应措施进行处理： 1. 缺失信息：补充完整后录入DW。 2. 错误信息：根据具体问题采用不同方法予以修正或确认。 最后，“数据加载”阶段则是将清洗后的数据直接写入到DW中。常见的实现方式包括使用ETL工具（如Oracle的OWB、SQL Server 2005的SSIS服务等）、纯SQL脚本或是两者结合的方法来完成这一过程。 综上所述，优秀的ETL设计对于BI项目的成功至关重要。通过不断发现问题并加以解决，可以提高ETL的工作效率，并为后续开发提供准确的数据支持。