SQL とデータの統合: ETL と ELT

SQL は標準化されたプログラミング言語であり、リレーショナル データベースに格納されたデータを管理および分析し、データに対してさまざまな操作を実行するために使用される強力なツールです。 SQL (構造化照会言語). これは、データ アナリスト、データ サイエンティスト、およびデータ ウェアハウジングの専門家にとって不可欠なスキルです。ユーザーがこれらのデータベース内のデータを作成、変更、およびクエリできるようにするためです。

データの量、種類、複雑さが増大し続けるにつれて、データ統合の重要性は高まる一方です。 SQL を使用して複数のソースからのデータを効果的に統合できる企業は、十分な情報に基づいた意思決定を行い、競争上の優位性を得ることができます。ETL と ELT は、複数のソースからデータを抽出し、分析可能な形式に変換し、ロードする一般的な方法です。この記事で説明するデータベースまたはデータ ウェアハウスに。

ETL (抽出、変換、ロード) と ELT (抽出、ロード、変換) は、複数のソースからのデータを宛先データベースまたはデータ ウェアハウスに統合するために使用される 2 つの一般的な方法です。 2 つのアプローチの主な違いは、データ変換と読み込みの手順が実行される順序です。

の ETL、ソース システムからデータが抽出され、分析に適した形式に変換されてから、宛先データベースにロードされます。 これは、データ統合に対する従来のアプローチであり、ソース システムが比較的単純で、変換プロセスが比較的単純な場合に適しています。

の ELT、データはソース システムから抽出され、最初に宛先データベースにロードされ、次に分析に適した形式に変換されます。 このアプローチは、大量のデータを処理する最新のデータ ストレージの機能と、データ変換プロセスの複雑さが増しているため、最新のデータ インフラストラクチャでますます一般的になっています。

ETL と ELT のどちらかを決定する際には、次のようないくつかの要因を考慮する必要があります。

変換プロセスの複雑さ

ETL は単純な変換プロセスに適していますが、ELT はより複雑な変換に適しています。

ソース システムのサイズと複雑さ

ETL は処理能力やストレージが限られている宛先システムにより適している場合がありますが、ELT はより強力なシステムにより適しています。

宛先データベースまたはデータ ウェアハウスの機能

ETL は処理能力やストレージが限られている宛先システムにより適している場合がありますが、ELT はより強力なシステムにより適しています。

組織のデータ処理および分析要件

ETL は、より伝統的なデータ処理と分析の要件を持つ組織により適している可能性がありますが、ELT は、より複雑またはリアルタイムのデータ処理と分析の要件を持つ組織により適している可能性があります。

利用可能なリソース

ETL ではより多くの事前設定とメンテナンスが必要ですが、ELT では変換と読み込みのプロセス中により多くのリソースが必要になる場合があります。

セキュリティとコンプライアンスの要件

ETL を使用すると、変換プロセスをより詳細に制御できます。これは、セキュリティとコンプライアンスが懸念される場合に重要になる場合があります。

複数のソースからのデータの抽出

リレーショナル データベースのテーブルからデータを抽出するには、 ‘選択する’ との声明 ‘から’ と ‘どこ’ 句:

SELECT * FROM customers WHERE country = 'USA';

このステートメントは、 顧客の 国列が アメリカ合衆国.

CSV ファイルや TXT ファイルなどのフラット ファイルからデータを抽出するには、 ‘LOAD DATA INFILE’ 指図：

LOAD DATA INFILE '/path/to/file.csv'
INTO TABLE customers
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY 'n';

このコマンドは、CSV ファイルからデータを 「お客様」 テーブル、 ‘、’フィールド区切り文字としての文字と ‘ ” ‘ フィールドエンクロージャーとしてのキャラクター。

API からデータを抽出するには、Python や Java などのプログラミング言語を使用して HTTP 要求を作成し、応答データを解析します。 たとえば、Python では、 ‘リクエスト’ ライブラリを使用して API エンドポイントに GET リクエストを送信し、 「JSON()」 応答データを辞書に解析するメソッド:

IMPORT REQUESTS
RESPONSE = REQUESTS.GET('https://api.example.com/endpoint')
DATA = RESPONSE.JSON()
PRINT(DATA)

SQL クエリを使用したデータの変換

データの列に関数を適用するには、関数名の後に列名を続けて使用できます。 ‘選択する’ 句：

SELECT LOWER(name) AS lower_name FROM customers;

このステートメントは、 「名前列」 を適用することによって ‘低い（）’ 関数を各値に変換し、結果は次のようにエイリアスされます ‘lower_name’.

列の名前を変更するには、 ‘なので’ のキーワード ‘選択する’ 句：

SELECT name AS full_name FROM customers;

このステートメントは、 ‘名前’ 列として ‘フルネーム’。

複数のソースからのデータをマージするには、UNION 演算子を使用できます。

SELECT * FROM customers
UNION ALL
SELECT * FROM orders;

このステートメントは、 「お客様」 と 「注文」 テーブル、重複を排除します。

宛先データベースまたはデータ ウェアハウスへのデータのロード

新しい行をテーブルに挿入するには、 「に挿入」 声明：

INSERT INTO customers (name, email, country)
VALUES ('John Doe', 'johndoe@example.com', 'USA');

このステートメントは、顧客テーブルに指定された値を持つ新しい行を挿入します。 ‘名前’、 ‘Eメール’、 と ‘国’ 列。

テーブル内の既存の行を更新するには、 ‘アップデート’ との声明 ‘設定’ と ‘どこ’ 句:

UPDATE customers
SET email="john.smith@example.com"
WHERE name="John Smith";

このステートメントは、行の email 列を更新します。 ‘名前’ 列が等しい ‘ジョンスミス’ 値で 「john.smith@example.com」

記事をお読みいただければ幸いです。 コメント欄でご意見やご感想をお聞かせください。 最後にいくつかの考えを述べて、私の議論を締めくくります。 SQL とのデータ統合の将来には、機械学習アルゴリズムの統合、ビッグデータ テクノロジとのより高度な統合、およびより洗練された ETL および ELT プロセスが含まれる可能性があります。 SQL とのデータ統合に関する最新の方法とテクノロジを常に最新の状態に保つことにより、企業は、データ駆動型経済の機会と課題を活用するための適切な位置にいることを確認できます。

カンワル・メーリーン は、データ サイエンスと医療における AI の応用に強い関心を持つ意欲的なソフトウェア開発者です。 Kanwal は、APAC 地域の Google Generation Scholar 2022 に選ばれました。 Kanwal は、流行のトピックに関する記事を書いて技術知識を共有することを好み、技術業界における女性の割合を改善することに情熱を注いでいます。