ETL 工具
什么是 ETL 工具？
提取、转换和加载可帮助组织使数据在不同的数据系统中可访问、有意义和可用。 ETL 工具是一种用于提取、转换和加载数据的软件。
在当今数据驱动的世界中，无论大小如何，都会从各种组织、机器和小工具生成大量数据.
在传统的编程方式中，ETL都是提取并做一些转换操作，然后将转换后的数据加载到目标数据库文件等中。
为此，需要使用任何编程语言编写代码，如 Java、C#、C++ 等。
为了避免更多的编码和使用库将减少我们拖放组件的工作量。
ETL 工具是一组用任何编程语言编写的库，它将简化我们的工作，以便根据任何需要进行数据集成和转换操作。
例如，在我们的移动设备中，每次浏览网页时，产生了一定数量的数据。一架商用飞机每小时可以产生高达 500 GB 的数据。我们现在可以想一想，这些数据有多大。这就是它被称为大数据的原因，但是在我们对其执行 ETL 操作之前，这些数据是无用的。
在这里，我们将经历每个 ETL 过程.
1.提取: 提取数据是ETL 中最关键的一步，它涉及访问所有存储系统中的数据。存储系统可以是RDBMS、excel文件、XML文件、平面文件、索引顺序访问方法(ISAM)等。提取是最关键的一步；它需要以不影响源系统的方式进行设计。提取步骤确保每个项目的参数无论其源系统如何都被独特地识别。
2.转换: 在 Pipeline 中，转换是下一个过程。在这一步中，聚合数据被分析并应用于其上的各种功能，以将数据转换为所需的格式。数据的转换一般采用的方法有: 转换、过滤、排序、标准化、去重、翻译、验证各种数据源的一致性。
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3.加载: 在 ETL 过程中，加载是最后阶段。在此步骤中，将处理后的数据(提取和转换的数据)加载到目标数据存储库，即数据库。执行此步骤时，应确保准确执行加载功能，但要使用最少的资源。我们必须在加载时保持参照完整性，以便数据的一致性不会松散。加载数据后，我们可以选择任何数据块，并可以轻松地与其他数据块进行比较。
所有这些操作都可以通过任何 ETL 工具高效执行。
对 ETL 工具的需求
数据仓库工具包含来自不同来源的数据，这些数据合并在一个地方以分析有意义的模式和洞察力。 ETL 处理异构数据并使其同构，这对于数据科学家来说很顺利。然后数据分析师分析数据并从中获取商业智能。
与涉及编写传统计算机程序的移动数据的传统方法相比，ETL 更容易、更快速地使用。 ETL 工具包含一个图形界面，增加了源数据库和目标数据库之间映射表和列的过程。
ETL 工具可以收集、读取和迁移多种数据结构，跨不同平台，如大型机，服务器等。它还可以识别发生的"增量"更改，使 ETL 工具能够仅复制更改的数据，而无需执行完整的数据刷新。
ETL 工具包括即用型操作，例如过滤、排序、重新格式化、合并和加入。 ETL 工具还支持转换调度、监控、版本控制和统一元数据管理，同时一些工具与 BI 工具集成。
ETL 工具的好处
使用 ETL 工具比使用将数据从源数据库移动到目标数据存储库的传统方法更有益。
使用 ETL 工具的优点是:
易用性: ETL 工具的首要优势是易于使用。工具本身指定数据源和提取和处理数据的规则，然后执行流程并加载数据。 ETL 消除了编程意义上的编码需求，我们必须在其中编写程序和代码。
操作弹性: 许多数据仓库被损坏并产生操作问题。 ETL 工具具有内置的错误处理功能，可帮助数据工程师构建 ETL 工具的功能，以开发成功且经过良好检测的系统。
可视化流程: ETL 工具基于图形用户界面，并提供系统逻辑的可视化流程。图形界面帮助我们使用拖放界面指定规则，以显示流程中的数据流。
适用于复杂的数据管理情况: ETL 工具有助于更好地移动大量数据并分批传输它们。在规则和转换复杂的情况下，ETL 工具简化了任务，这有助于我们进行计算、字符串操作、数据更改和多组数据的集成。
增强商业智能: ETL 工具改进了数据访问并简化了提取、转换和加载的过程。它改善了对直接影响战略和运营决策的信息的访问，这些决策基于数据驱动的事实。 ETL 还使业务领导者能够检索基于特定需求的数据并根据这些需求做出决策。
高级数据分析和清理: ETL 工具具有大量清理功能与 SQL 中可用的相比。高级功能关注复杂的转换需求，这通常出现在结构复杂的数据仓库中。
(重复)增强的商业智能: ETL 工具改进了数据访问，因为它简化了提取、转换和加载的过程。 ETL 有助于直接访问信息，这会影响基于数据驱动事实的战略和运营决策。 ETL 工具还使业务领导者能够根据他们的特定需求检索数据并做出相应的决策。
高投资回报: 使用 ETL 工具可以节省成本，通过启用业务以产生更高的收入。根据国际数据公司的研究，发现这些实施的 5 年投资回报率中值为 112%，平均回收期为 1.6 年。
性能: 结构ETL平台简化了构建高质量数据仓储系统的过程。一些 ETL 工具带有集群感知和对称多处理等性能增强技术。
ETL 工具的类型
ETL 工具提供各种功能来促进工作流程。随着 ETL 工具的日益普及，数据仓库市场已经看到了不同新兴设备和商业设备的重要性。
有多种可用的工具，它们是:
Talend 数据集成
Informatica
水壶
Clover ETL
基于云的工具
AWS 胶水
SnapLogic
Informatica 云
Alation
一些工具是:
Informatica PowerCenter
Business Objects 数据集成器
IBM InfoSphere DataStage
Microsoft SQL Server 集成服务
Oracle Warehouse Builder/数据集成器
Pentaho 数据集成(开源)
Jasper ETL(开源)
ETL 工具功能
基于ETL 工具的数据仓库使用暂存区、数据集成和访问层来执行其功能。这是一个三层结构。
暂存层: 暂存数据库或暂存层用于存储从不同源数据系统中提取的数据。
数据集成层: 集成层转换来自暂存层的数据并将数据移动到数据库。在数据库中，数据被排列成层次结构组，称为维度、事实和聚合事实。数据仓库系统中维度表和事件的组合称为模式。
访问层: 最终用户使用访问层来检索数据以用于分析报告或功能。
Informatica PowerCenter 工具
Informatica 是一家位于加利福尼亚的软件开发公司。它从不同的数据源中提取数据，通过不同的中间系统进行转换，然后加载。
Informatica 是一种基于ETL 架构的数据集成工具。它提供数据集成软件为各种企业、行业和政府组织提供服务，包括医疗保健、金融、保险服务、医疗保健等。
为了描述这一点，我们将假设 SAP 和 ORACLE 应用程序。
"XYZ"公司正在使用 SAP 应用程序进行业务交易和流程。一家公司"ABC"正在使用 Oracle 做同样的事情。公司"XYZ"拥有公司"ABC"。现在整个部门的所有业务、信息和原始数据的交易都将转移到"XYZ"公司。
在许多部门中，我们将采取人力资源部门。如果有 2500 名缺少与公司"ABC"相关联的员工，并且需要将他们的账户从他们的 emp ID 转移到公司"XYZ"的银行账户。所以我们将使用 Informatica 工具，因为它有一个数据提取工具，可以从公司"ABC"中提取员工信息。 Informatica 将其转换为具有通用协议的通用数据库，以传输并加载到公司"XYZ"服务器上。
正确的数据
RightData 是自助式 ETL/数据集成测试工具。它旨在帮助业务和技术团队实现数据质量保证和数据质量控制流程的自动化。
RightData 的界面允许用户验证和协调关于数据模型或类型差异的数据集之间的数据
RightData 专为高复杂度、海量数据平台高效工作而设计。
特点:
RighData 是一个强大的通用查询工作室。在这里，我们可以对任何数据源(SAP、BIGDATA、FILES、RDBMS)执行查询、探索元数据、分析数据、通过数据剖析、业务规则和转换验证发现数据。
使用 RightData，我们可以将字段到字段的数据与数据模型、源和目标之间的结构进行比较。
RightData 具有自定义业务规则构建器和一组验证规则
为了方便技术数据，RightData 具有批量比较功能。它在整个项目环境中进行协调。
RighData 与 CICD 工具(Jenkins、Jira、BitBucket 等)的双向集成有助于我们的数据团队 DevOps 之旅通过 DataOps 实现。
QuerySurge
QuerySurge 工具专为数据仓库和大数据的测试。它还注意从源系统提取和加载到目标系统的数据是否正确，并且符合预期的格式。使用 QuerySurge 可以非常快速地识别任何问题或差异。
特点:
QuerySurge 是一种用于 ETL 测试和大数据测试的自动化工具。它提高了数据质量并加快了测试周期。
它使用查询向导验证数据。
它通过在特定时间自动执行手动工作和安排测试来节省时间和成本。
QuerySurge 支持 IBM、Oracle、Microsoft 等各种平台的 ETL 测试。
它有助于在不了解 SQL 的情况下构建测试场景和测试套件以及可配置的报告。
通过自动化流程生成电子邮件。
QuerySurge 通过 ETL 流程验证、转换和升级数据。
它是一个商业工具，通过 ETL 过程连接源和升级数据。
iCEDQ
icedq 是一个自动化的 ETL测试工具。它是为解决以数据为中心的项目(如仓库、数据迁移等)中面临的问题而设计的。icedq 在源和系统之间执行验证、验证和协调。确保迁移后数据是否完好无损，并避免将不良数据加载到目标系统中。
特点:
iCEDQ 是一种独特的 ETL 测试工具，可用于比较数百万个文件和数据行。
有助于确定包含数据问题的确切列和行。
它支持回归测试。
它在执行后向订阅用户发送通知和警报。
Icedq 支持各种数据库，可以从任何数据库读取数据。
基于数据库中的唯一列，Icedq 比较内存中的数据。
icedq 无需任何自定义代码即可识别数据集成错误。
它是一种商业工具，试用期为 30 天，可提供带有警报和通知的自定义报告。
icedq 大数据版利用了集群的强大功能。
QualiDI
QualiDI 是一个自动化测试平台，提供端到端测试和 ETL 测试。它使 ETL 测试自动化并提高 ETL 测试的有效性。它还缩短了测试周期并提高了数据质量。 QualiDI 可以非常快速地识别不良数据。 QualiDI 减少了回归周期和数据验证。
特点:
QualiDI 创建自动化测试用例，它还支持比较自动化数据。
它可以与 HPQC、Hadoop 等集成。
它支持电子邮件通知。
它支持持续集成过程。
它有助于读取数据和跟踪数据。
QualiDI 管理复杂的 BI 测试周期、消除人为错误和数据质量管理。
优势
QualiDI的优势如下:
QualiDI 支持敏捷开发。
它提高了效率并节省了成本。
QualiDI 的优势在于它允许测试用例的可追溯性。
它还有助于减少缺陷。
它有助于集成过程。
它有助于验证数据。
它还支持持续集成过程。
用于数据集成的 Talend Open Studio
Talend open studio for integration 是一个开源工具，它使 ETL 测试更容易。它包括所有 ETL 测试功能和额外的持续交付机制。借助 Talend Data Integration Tool，用户可以在具有多种操作系统的远程服务器上运行 ETL 作业。
ETL 测试确保数据从源系统转换到目标系统不会丢失任何数据并遵循转换规则。
特点:
Talend Data Integration 支持任何关系数据库、平面文件等。
集成的 GUI 简化了设计并开发了 ETL 流程。
Talend 支持远程作业执行。
在 Talend 的帮助下，我们可以及早发现缺陷，从而有助于降低成本。
Talend 可以快速检测转换规则中的业务歧义和一致性。
在 Talend 上下文中，可以进行切换。
Talend 可以通过详细的执行统计信息跟踪实时数据流。
TestBench
TestBench 是一个数据库管理和验证工具。它提供了解决与数据库相关的问题的独特解决方案。用户管理数据回滚，从而提高准确性和测试效率。它还有助于减少环境停机时间。
特点:
TestBench 维护数据机密性以保护数据。
它提高了有关决策制定的知识。
为了提高测试效率，它自定义了数据。
它有助于覆盖最大的测试覆盖率，并有助于减少时间和金钱。
在 TestBench 中，数据隐私规则确保实时数据在测试环境中不可用。
借助TestBench，我们可以分析表之间的关系，维护表之间的完整性。
DBFit
DBFit 是一个开源测试工具。 DBFit 是在 GPL 许可下发布的。它为任何数据库代码编写单元和集成测试。为了维护测试，DBFit 很简单，可以直接从浏览器执行。测试使用表编写，并使用命令行或 Java IDE 执行。支持Oracle、MySql、DB2、PostgreSQL、SQL Server等数据库。
以数据为中心的测试
以数据为中心的测试工具执行稳健的数据验证，以避免在数据转换过程中数据丢失或数据一致性。它比较系统之间的数据，确保加载到目标系统的数据在数据量、格式、数据类型等方面与源系统匹配。
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特点:
此测试旨在执行数据仓库测试和 ETL 测试。
以数据为中心的测试是历史最悠久、规模最大的测试实践。
它提供数据迁移、ETL 测试和协调。
以数据为中心的测试支持各种关系数据库、平面文件等。
以数据为中心的测试还支持报告。
结论
ETL 测试不仅是测试人员的责任；它还涉及开发人员、业务分析师、数据库管理员(DBA) 和用户。 ETL 测试过程变得必要，因为它需要定期做出战略决策。
ETL 测试也称为企业测试，因为它需要对 SDLC、SQL 查询、ETL 过程等有很好的了解.
