ETL（提取、转换、加载）和 ELT（提取、加载、转换）是两种用于移动和准备数据以进行分析的方法，主要区别在于数据转换发生的时间和地点。在 ETL 中，首先从源系统提取数据，在暂存区域中进行转换（清理、过滤、聚合），然后加载到目标数据库或仓库中。ELT 颠倒了这个顺序：原始数据首先直接加载到目标系统中，然后使用目标平台（例如云数据仓库）的处理能力进行转换。
主要区别在于灵活性和基础设施要求。ETL 需要预先规划以定义加载前的转换规则，这对于具有可预测模式的结构化数据非常有效。例如，ETL 管道可能会在转换过程中验证客户地址，以确保在加载到关系数据库之前的一致性。但是，如果业务需求发生变化，这种方法可能会显得僵化。相比之下，ELT 会将转换推迟到加载之后，从而利用 Snowflake 或 BigQuery 等可扩展的云系统来按需处理原始数据。例如，来自应用程序的原始 JSON 日志可能会加载到数据湖中，然后使用基于 SQL 的转换进行解析和过滤。这种灵活性适用于非结构化数据或转换逻辑频繁演变的情况。
ETL 和 ELT 之间的选择通常取决于可用的工具和基础设施。Informatica 或 Talend 等传统 ETL 工具针对预定义的流程进行了优化，并且在转换的计算资源有限时效果最佳。ELT 依赖于具有高性能查询引擎的现代数据平台，从而可以使用 dbt 或 Spark 等工具进行转换。例如，使用 AWS Redshift 的团队可能会加载原始销售数据，并使用 SQL 视图来动态转换它，从而避免在需求变化时重新处理数据。虽然 ETL 可能会由于暂存步骤而引入延迟，但 ELT 简化了初始设置，但需要强大的治理来管理原始数据质量。开发人员在选择这两种方法时应考虑数据量、转换复杂性和系统功能。