ETL（提取、转换、加载）工作流中的版本控制有助于团队跟踪代码、配置和依赖项的更改，确保可重现性和协作。 ETL 工作流通常涉及脚本（Python、SQL）、配置文件（JSON、YAML）和数据管道定义（例如，Apache Airflow DAG）。 像 Git 这样的版本控制系统允许开发人员通过将更改提交到存储库、创建用于实验的分支以及在审查后合并更新来管理这些工件。 例如，如果开发人员修改 SQL 转换查询，Git 会跟踪该更改，从而可以轻松地在更新导致生产环境出错时进行回滚。 同样，可以对配置更改（例如，调整 API 端点或数据库连接）进行版本控制，以避免开发、测试和生产环境之间的冲突。
ETL 版本控制中的一个关键挑战是处理代码之外的依赖项，例如数据模式或外部系统。 例如，如果源数据库模式发生更改（例如，列重命名），除非更新转换逻辑，否则 ETL 管道可能会中断。 为了解决这个问题，团队通常会版本化文档（例如，schema_versions.md 文件）以及代码，或者使用像 DVC（数据版本控制）这样的工具来跟踪数据集和管道输出。 另一个例子是使用像 Flyway 或 Liquibase 这样的工具来管理数据库迁移脚本，这些工具对 SQL 模式更改进行版本控制，以确保跨环境的一致性。 如果没有这个，在具有过时模式的开发数据库上测试的管道可能会在生产环境中失败。
有效的 ETL 版本控制还需要清晰地组织存储库和工作流。 一个典型的设置可能包括用于提取脚本、转换逻辑和加载配置的单独目录，每个组件都独立进行版本控制。 例如，一个从事销售数据管道的团队可以将他们的 Git 存储库组织成 extract/（API 连接器）、transform/（清理和聚合代码）和 load/（数据库插入脚本）。 然后，当合并更改时，CI/CD 管道可以自动进行测试和部署——比如验证 SQL 语法或运行集成测试。 通过将版本控制与模块化设计和自动化相结合，团队可以减少错误并简化更新，从而确保 ETL 工作流在需求不断发展时保持可靠。