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面向数据集成的ETL技术研究

随着企业信息化建设的发展,巨大的投资为企业建立了众多的信息系统,以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。但是随着信息系统的增加,各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。企业应用集成(EAI,Enterprise Application Integration)应运而生。EAI通过建立底层数据交换平台来联系横贯整个企业的异构系统、应用、数据源等,完成在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库,以及其它重要的内部系统之间无缝地共享和交换数据的需要。数据集成是企业应用集成的重要环节,企业实现数据集成,可以使更多的人更充分地使用已有数据资源,减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。

  但是,在实施数据集成的过程中,由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径,其数据内容、数据格式和数据质量千差万别,有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题,严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享。因此,如何对数据进行有效的集成管理已成为增强企业商业竞争力的必然选择。ETL是实现数据集成的主要技术。

  ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load,即抽取、转换、加载。(1)数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据;(2)数据转换:将从源数据源获取的数据按照业务需求,转换成目的数据源要求的形式,并对错误、不一致的数据进行清洗和加工。(3)数据加载:将转换后的数据装载到目的数据源。

  ETL原本是作为构建数据仓库的一个环节,负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。现在也越来越多地将ETL应用于一般信息系统中数据的迁移、交换和同步。一个简单的ETL体系结构如图1.1所示。

ETL体系结构

  2.ETL中的关键技术

  ETL过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能,各个ETL工具一般会进行一些功能上的扩充,例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。

  2.1 数据抽取

  数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式。

  (1)全量抽取

  全量抽取类似于数据迁移或数据复制,它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来,并转换成自己的ETL工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。

  (2)增量抽取

  增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL使用过程中。增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求:准确性,能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到;性能,不能对业务系统造成太大的压力,影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有: a.触发器:在要抽取的表上建立需要的触发器,一般要建立插入、修改、删除三个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表,抽取线程从临时表中抽取数据,临时表中抽取过的数据被标记或删除。触发器方式的优点是数据抽取的性能较高,缺点是要求业务表建立触发器,对业务系统有一定的影响。

  b.时间戳:它是一种基于快照比较的变化数据捕获方式,在源表上增加一个时间戳字段,系统中更新修改表数据的时候,同时修改时间戳字段的值。当进行数据抽取时,通过比较系统时间与时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。有的数据库的时间戳支持自动更新,即表的其它字段的数据发生改变时,自动更新时间戳字段的值。有的数据库不支持时间戳的自动更新,这就要求业务系统在更新业务数据时,手工更新时间戳字段。同触发器方式一样,时间戳方式的性能也比较好,数据抽取相对清楚简单,但对业务系统也有很大的倾入性(加入额外的时间戳字段),特别是对不支持时间戳的自动更新的数据库,还要求业务系统进行额外的更新时间戳操作。另外,无法捕获对时间戳以前数据的delete和update操作,在数据准确性上受到了一定的限制。

  c.全表比对:典型的全表比对的方式是采用MD5校验码。ETL工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的MD5临时表,该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来的MD5校验码。每次进行数据抽取时,对源表和MD5临时表进行MD5校验码的比对,从而决定源表中的数据是新增、修改还是删除,同时更新MD5校验码。MD5方式的优点是对源系统的倾入性较小(仅需要建立一个MD5临时表),但缺点也是显而易见的,与触发器和时间戳方式中的主动通知不同,MD5方式是被动的进行全表数据的比对,性能较差。当表中没有主键或唯一列且含有重复记录时,MD5方式的准确性较差。

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