etl講解（很詳細！！！）
etl是將業務系統的資料經過抽取、清洗轉換之後載入到資料倉儲的過程，目的是將企業中的分散、零亂、標準不統一的資料整合到一起，為企業的決策提供分析依據。etl是bi專案重要的乙個環節。 通常情況下，在bi專案中etl會花掉整個專案至少1/3的時間,etl設計的好壞直接關接到bi專案的成敗。
etl的設計分三部分：資料抽取、資料的清洗轉換、資料的載入。在設計etl的時候我們也是從這三部分出發。資料的抽取是從各個不同的資料來源抽取到ods(operational data store，操作型資料儲存)中——這個過程也可以做一些資料的清洗和轉換)，在抽取的過程中需要挑選不同的抽取方法，盡可能的提高etl的執行效率。etl三個部分中，花費時間最長的是「t」(transform，清洗、轉換)的部分，一般情況下這部分工作量是整個etl的2/3。資料的載入一般在資料清洗完了之後直接寫入dw(data warehousing，資料倉儲)中去。
etl的實現有多種方法，常用的有三種。一種是借助etl工具(如oracle的owb、sql server 2000的dts、sql server2005的ssis服務、informatic等)實現，一種是sql方式實現，另外一種是etl工具和sql相結合。前兩種方法各有各的優缺點，借助工具可以快速的建立起etl工程，遮蔽了複雜的編碼任務，提高了速度，降低了難度，但是缺少靈活性。sql的方法優點是靈活，提高etl執行效率，但是編碼複雜，對技術要求比較高。第三種是綜合了前面二種的優點，會極大地提高etl的開發速度和效率。
一、 資料的抽取（extract）
這一部分需要在調研階段做大量的工作，首先要搞清楚資料是從幾個業務系統中來,各個業務系統的資料庫伺服器執行什麼dbms,是否存在手工資料，手工資料量有多大，是否存在非結構化的資料等等，當收集完這些資訊之後才可以進行資料抽取的設計。
1、對於與存放dw的資料庫系統相同的資料來源處理方法
這一類資料來源在設計上比較容易。一般情況下，dbms(sqlserver、oracle)都會提供資料庫鏈結功能，在dw資料庫伺服器和原業務系統之間建立直接的鏈結關係就可以寫select 語句直接訪問。
2、對於與dw資料庫系統不同的資料來源的處理方法
對於這一類資料來源，一般情況下也可以通過odbc的方式建立資料庫鏈結——如sql server和oracle之間。如果不能建立資料庫鏈結，可以有兩種方式完成，一種是通過工具將源資料匯出成.txt或者是.xls檔案，然後再將這些源系統檔案匯入到ods中。另外一種方法是通過程式介面來完成。
3、對於檔案型別資料來源(.txt,.xls)，可以培訓業務人員利用資料庫工具將這些資料匯入到指定的資料庫，然後從指定的資料庫中抽取。或者還可以借助工具實現。
4、增量更新的問題
對於資料量大的系統，必須考慮增量抽取。一般情況下，業務系統會記錄業務發生的時間，我們可以用來做增量的標誌,每次抽取之前首先判斷ods中記錄最大的時間，然後根據這個時間去業務系統取大於這個時間所有的記錄。利用業務系統的時間戳，一般情況下，業務系統沒有或者部分有時間戳。
二、資料的清洗轉換（cleaning、transform）
一般情況下，資料倉儲分為ods、dw兩部分。通常的做法是從業務系統到ods做清洗，將髒資料和不完整資料過濾掉，在從ods到dw的過程中轉換，進行一些業務規則的計算和聚合。
1、 資料清洗
資料清洗的任務是過濾那些不符合要求的資料，將過濾的結果交給業務主管部門，確認是否過濾掉還是由業務單位修正之後再進行抽取。
不符合要求的資料主要是有不完整的資料、錯誤的資料、重複的資料三大類。
(1)不完整的資料：
這一類資料主要是一些應該有的資訊缺失，如**商的名稱、分公司的名稱、客戶的區域資訊缺失、業務系統中主表與明細表不能匹配等。對於這一類資料過濾出來，按缺失的內容分別寫入不同excel檔案向客戶提交，要求在規定的時間內補全。補全後才寫入資料倉儲。
(2)錯誤的資料：這一類錯誤產生的原因是業務系統不夠健全，在接收輸入後沒有進行判斷直接寫入後台資料庫造成的，比如數值資料輸成全角數字字元、字串資料後面有乙個回車操作、日期格式不正確、日期越界等。這一類資料也要分類，對於類似於全形字符、資料前後有不可見字元的問題，只能通過寫sql語句的方式找出來，然後要求客戶在業務系統修正之後抽取。日期格式不正確的或者是日期越界的這一類錯誤會導致etl執行失敗，這一類錯誤需要去業務系統資料庫用sql的方式挑出來，交給業務主管部門要求限期修正，修正之後再抽取。
(3)重複的資料：對於這一類資料——特別是維表中會出現這種情況——將重複資料記錄的所有字段匯出來，讓客戶確認並整理。
資料清洗是乙個反覆的過程，不可能在幾天內完成，只有不斷的發現問題，解決問題。對於是否過濾，是否修正一般要求客戶確認，對於過濾掉的資料，寫入excel檔案或者將過濾資料寫入資料表，在etl開發的初期可以每天向業務單位傳送過濾資料的郵件，促使他們盡快地修正錯誤,同時也可以做為將來驗證資料的依據。資料清洗需要注意的是不要將有用的資料過濾掉，對於每個過濾規則認真進行驗證，並要使用者確認。
2、 資料轉換
資料轉換的任務主要進行不一致的資料轉換、資料粒度的轉換，以及一些商務規則的計算。
(1)不一致資料轉換：這個過程是乙個整合的過程，將不同業務系統的相同型別的資料統一，比如同乙個**商在結算系統的編碼是xx0001,而在crm中編碼是yy0001，這樣在抽取過來之後統一轉換成乙個編碼。
(2)資料粒度的轉換：業務系統一般儲存非常明細的資料，而資料倉儲中資料是用來分析的，不需要非常明細的資料。一般情況下，會將業務系統資料按照資料倉儲粒度進行聚合。
(3)商務規則的計算：不同的企業有不同的業務規則、不同的資料指標，這些指標有的時候不是簡單的加加減減就能完成，這個時候需要在etl中將這些資料指標計算好了之後儲存在資料倉儲中，以供分析使用。
三、etl日誌、警告傳送
1、 etl日誌
etl日誌分為三類。
一類是執行過程日誌，這一部分日誌是在etl執行過程中每執行一步的記錄，記錄每次執行每一步驟的起始時間，影響了多少行資料，流水賬形式。
一類是錯誤日誌，當某個模組出錯的時候寫錯誤日誌，記錄每次出錯的時間、出錯的模組以及出錯的資訊等。
第三類日誌是總體日誌，只記錄etl開始時間、結束時間是否成功資訊。如果使用etl工具,etl工具會自動產生一些日誌，這一類日誌也可以作為etl日誌的一部分。
記錄日誌的目的是隨時可以知道etl運**況，如果出錯了，可以知道**出錯。
2、 警告傳送
如果etl出錯了，不僅要形成etl出錯日誌，而且要向系統管理員傳送警告。傳送警告的方式多種，一般常用的就是給系統管理員傳送郵件，並附上出錯的資訊，方便管理員排查錯誤。
etl是bi專案的關鍵部分，也是乙個長期的過程，只有不斷的發現問題並解決問題，才能使etl執行效率更高，為bi專案後期開發提供準確與高效的資料。
後記做資料倉儲系統，etl是關鍵的一環。說大了，etl是資料整合解決方案，說小了，就是倒資料的工具。回憶一下工作這麼長時間以來，處理資料遷移、轉換的工作倒還真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小資料量。可是在資料倉儲系統中，etl上公升到了一定的理論高度，和原來小打小鬧的工具使用不同了。究竟什麼不同，從名字上就可以看到，人家已經將倒資料的過程分成3個步驟，e、t、l分別代表抽取、轉換和裝載。
其實etl過程就是資料流動的過程，從不同的資料來源流向不同的目標資料。但在資料倉儲中，
etl有幾個特點，
一是資料同步，它不是一次性倒完資料就拉到，它是經常性的活動，按照固定週期執行的，甚至現在還有人提出了實時etl的概念。
二是資料量，一般都是巨大的，值得你將資料流動的過程拆分成e、t和l。
現在有很多成熟的工具提供etl功能，且不說他們的好壞。從應用角度來說，etl的過程其實不是非常複雜，這些工具給資料倉儲工程帶來和很大的便利性，特別是開發的便利和維護的便利。但另一方面，開發人員容易迷失在這些工具中。舉個例子，vb是一種非常簡單的語言並且也是非常易用的程式設計工具，上手特別快，但是真正vb的高手有多少？微軟設計的產品通常有個原則是「將使用者當作傻瓜」，在這個原則下，微軟的東西確實非常好用，但是對於開發者，如果你自己也將自己當作傻瓜，那就真的傻了。etl工具也是一樣，這些工具為我們提供圖形化介面，讓我們將主要的精力放在規則上，以期提高開發效率。從使用效果來說，確實使用這些工具能夠非常快速地構建乙個job來處理某個資料，不過從整體來看，並不見得他的整體效率會高多少。問題主要不是出在工具上，而是在設計、開發人員上。他們迷失在工具中，沒有去探求etl的本質。可以說這些工具應用了這麼長時間，在這麼多專案、環境中應用，它必然有它成功之處，它必定體現了etl的本質。如果我們不透過表面這些工具的簡單使用去看它背後蘊涵的思想，最終我們作出來的東西也就是乙個個獨立的job，將他們整合起來仍然有巨大的工作量。大家都知道「理論與實踐相結合」，如果在乙個領域有所超越，必須要在理論水平上達到一定的高度.
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