数据仓库的几个概念对比

一，ETL 和 ELT:

很明显顺序不同，ETL 首先把数据从源系统导入到暂存服务器，然后放入目标系统。 然后，ELT 把数据直接加载到目标系统。

ETL 适用于 预定前提的关系型结构化数据，而ELT适用于 可扩展的结构化和非结构化数据源。前者适用于小规模数据，不提供数据湖支持，后者适用于大规模数据，支持数据湖。在传统的数仓系统时代，ETL使用更加广泛。进入大数据时代，开始使用ELT。

ETL更容易实施，而ELT 需要更加针对性的技能取实施和维护。

我任务最大的区别在于， Transformation 步骤发生在哪个系统。ETL 发生在 专用的 暂存服务器，ELT 发生在目标系统（比如 HIVE 数仓）。

 

二，数据仓库和数据集市：

 

	数仓	数据集市
1.	中心化系统	分散化系统
2.	稍稍反规范化	大部分的反规范化
3.	至上而下模型	至下而上模型
4.	构建过程比较难	容易
5.	星系模型	使用星型模型和雪花模型
6.	模型更灵活	不灵活
7.	天生面向数据的	面向项目的
8.	长生命周期	短生命周期
9.	数据以细节数据保存	数据以概括性数据保存（比如选取适用本项目的特定字段）
10.	数据量大	比数仓小
11.	来源不同的系统	一般数据来源于数仓

三，