/etl%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Recent content in ETL架构 on 老张开工了 Hugo zh-cn Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/04/etl-architecture/ Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/04/etl-architecture/ 从 ETL 到架构思维 前面三篇文章我们分别深入了 ETL 的抽取、转换和加载三个环节。沿着这条路径，我们掌握了"怎么做"ETL。但当你从实现单个流程转向设计整个系统时，就需要切换到架构思维——考虑的不再是一条数据怎么跑，而是整个数据平台怎么搭。 数据架构的选择决定了系统的扩展性、维护成本和团队效率。选择一个不适合的架构，可能在数据量增长时遭遇性能瓶颈，或者在业务需求变化时难以调整。本文将从架构层面讨论 ETL 的各种模式，并与 ELT 进行深入对比。 传统 ETL 三層架构 传统 ETL 采用严格的三层架构，数据按照"源系统 → staging 区 → 数据仓库 → 数据集市"的顺序流动。 ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ 源系统 │ → │ Staging │ → │ 数据仓库 │ → │ 数据集市 │ │ (OLTP) │ │ (原始层) │ │ (明细层) │ │ (汇总层) │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ ↓ ┌──────────┐ │ 转换引擎 │ │ (ETL 层) │ └──────────┘ Staging 区 Staging 层是数据进入数据仓库的第一站。在此阶段，数据保持与源系统几乎一致的结构，不做任何转换。它的主要作用是隔离——避免直接从源系统拉数据时对业务产生影响。