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  • 数据抽取

    千次阅读 2016-10-19 13:53:51
    数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库。 数据抽取的方式 (一) 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...

    数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中,数据源较多采用的是关系数据库

    数据抽取的方式

    (一) 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。

      (二) 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) 触发器方式(又称快照式)

      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。 优点:数据抽取的性能高,ETL 加载规则简单,速度快,不需要修改业务系统表结构,可以实现数据的递增加载。 缺点:要求业务表建立触发器,对业务系统有一定的影响,容易对源数据库构成威胁。

      (b) 时间戳方式

      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,通过比较上次抽取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。

      优点:同触发器方式一样,时间戳方式的性能也比较好,ETL 系统设计清晰,源数据抽取相对清楚简单,可以实现数据的递增加载。

      缺点:时间戳维护需要由业务系统完成,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) 全表删除插入方式

      每次ETL 操作均删除目标表数据,由ETL 全新加载数据。

      优点:ETL 加载规则简单,速度快。

      缺点:对于维表加外键不适应,当业务系统产生删除数据操作时,综合数据库将不会记录到所删除的历史数据,不可以实现数据的递增加载;同时对于目标表所建立的关联关系,需要重新进行创建。

      (d) 全表比对方式

      全表比对的方式是ETL 工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的临时表,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,每次进行数据抽取时,对源表和临时表进行的比对,如有不同,进行Update 操作,如目标表没有存在该主键值,表示该记录还没有,即进行Insert 操作。

      优点:对已有系统表结构不产生影响,不需要修改业务操作程序,所有抽取规则由ETL完成,管理维护统一,可以实现数据的递增加载,没有风险。

      缺点:ETL 比对较复杂,设计较为复杂,速度较慢。与触发器和时间戳方式中的主动通知不同,全表比对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,全表比对方式的准确性较差。

      (e)日志表方式

      在业务系统中添加系统日志表,当业务数据发生变化时,更新维护日志表内容,当作ETL 加载时,通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。 优点:不需要修改业务系统表结构,源数据抽取清楚,速度较快。可以实现数据的递增加载。 缺点:日志表维护需要由业务系统完成,需要对业务系统业务操作程序作修改,记录日志信息。日志表维护较为麻烦,对原有系统有较大影响。工作量较大,改动较大,有一定风险。

      (f) Oracle 变化数据捕捉(CDC 方式)

      通过分析数据库自身的日志来判断变化的数据。Oracle 的改变数据捕获(CDC,Changed Data Capture)技术是这方面的代表。CDC 特性是在Oracle9i 数据库中引入的。CDC 能够帮助你识别从上次抽取之后发生变化的数据。利用CDC,在对源表进行insert、update 或 delete 等操作的同时就可以提取数据,并且变化的数据被保存在数据库的变化表中。这样就可以捕获发生变化的数据,然后利用数据库视图以一种可控的方式提供给目标系统。CDC 体系结构基于发布/订阅模型。发布者捕捉变化数据并提供给订阅者。订阅者使用从发布者那里获得的变化数据。通常,CDC 系统拥有一个发布者和多个订阅者。发布者首先需要识别捕获变化数据所需的源表。然后,它捕捉变化的数据并将其保存在特别创建的变化表中。它还使订阅者能够控制对变化数据的访问。订阅者需要清楚自己感兴趣的是哪些变化数据。一个订阅者可能不会对发布者发布的所有数据都感兴趣。订阅者需要创建一个订阅者视图来访问经发布者授权可以访问的变化数据。CDC 分为同步模式和异步模式,同步模式实时的捕获变化数据并存储到变化表中,发布者与订阅都位于同一数据库中;异步模式则是基于Oracle 的流复制技术。

      优点:提供了易于使用的API 来设置CDC 环境,缩短ETL 的时间。不需要修改业务系统表结构,可以实现数据的递增加载。

      缺点:业务系统数据库版本与产品不统一,难以统一实现,实现过程相对复杂,并且需深入研究方能实现。或者通过第三方工具实现,价格昂贵。


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  • kettle数据抽取

    2018-10-26 17:14:39
    kettle数据抽取包含分组查询,列转行,排序记录,增加常量等
  • SPSS数据抽取

    万次阅读 2018-08-24 14:30:42
    SPSS数据抽取 数据抽取一般分为两类:字段拆分和随机抽样 字段拆分 数据抽取,也称为数据拆分,是只保留原数据表中的某些字段、记录的部分信息,形成一个新字段、新记录。 在spss中导入我们需要的数据,变量主要...

    SPSS数据抽取

    数据抽取一般分为两类:字段拆分和随机抽样

    字段拆分

    数据抽取,也称为数据拆分,是只保留原数据表中的某些字段、记录的部分信息,形成一个新字段、新记录。

    在spss中导入我们需要的数据,变量主要包含如下:

    对于身份号码可以获取出生年、月、日

    点击转换菜单栏下面的计算变量:

    在函数组中选择字符串,在函数和特殊变量中选择Char.Substr(3),双击Char.Substr(3)则函数在数字表达式中显示。

    数据CHAR.SUBSTR(身份证号码,7,4),第一个参数是要截取的变量,第二个参数是从哪个下标开始截取,第三个参数是一共要截取几个字符,目标变量起名为“年份”,类型与标签可以设置,点击确定。

    同理,月份和日期也是一样的设置,CHAR.SUBSTR(身份证号码,11,2)和CHAR.SUBSTR(身份证号码,13,2)。

    随机抽样

    随机抽样,是按照随机的原则,也就是保证总体中的每个单位都有同等机会被抽中的原则,进行样本赝本抽取的一种方法。

    随机抽样方法主要有简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。

    点击数据菜单栏下面的选择个案,在选择框中包含五中方法

    1)所有个案:即选择所有个案

    2)如果条件满足:可以输入函数进行条件判断来指定个案

    3)随机个案样本:可以根据随机百分比来获取,也可以指定要获取的个案数和从哪个个案开始来获取

    4)基于时间或个案范围:可以指定观测值,指定第一个个案和最后一个个案

    5)使用过滤变量:可以指定某个过滤的变量

    我们选择随机个案样本,选择样本大小为20%:

    在数据窗口中会生成一个filter_$变量,1表示被选中,0表示没有被选中,左侧的序号也会进行标识。

    相关资料链接下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_37050993/10615544

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  • 数据抽取(抽数),是指从源数据系统抽取数据到目标数据源系统。 数据抽取分为全量抽取和增量抽取: 全量抽取:将数据源中的表或视图原封不动的从数据库中抽取到目标系统。 增量抽取:捕获变化数据,仅对自上次导出...

    数据抽取(抽数),是指从源数据系统抽取数据到目标数据源系统。

    数据抽取分为全量抽取和增量抽取:
    全量抽取:将数据源中的表或视图原封不动的从数据库中抽取到目标系统。
    增量抽取:捕获变化数据,仅对自上次导出之后变化数据(增、删、改)进行抽取。
    对捕获方法有两点要求----1:准确 2:不要对业务系统造成太大压力
    捕获方法:
    1.触发器捕获:源表在增删改时加触发器。把变化数据录入临时表。目标系统从临时表中抽取数据。
    2.源表中增加时间戳,数据变化后更新时间戳值,根据时间判断去抽取。
    3.全表删除插入:抽取时删除目标表,源表全表重新导入。但是不适用外键

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  • ETL数据抽取方案

    2020-10-07 14:01:15
    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,ETL 工具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。 一、数据抽取 数据抽取是从数据源...

     

    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,ETL 工具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。

    一、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:

    (1) 触发器方式(又称快照式)

    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。

    优缺点

    优点:数据抽取的性能高,ETL 加载规则简单,速度快,不需要修改业务系统表结构,可以实现数据的递增加载。

    缺点:要求业务表建立触发器,对业务系统有一定的影响,容易对源数据库构成威胁。

    (2)时间戳方式

    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,通过比较上次抽取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。

    优缺点

    优点:同触发器方式一样,时间戳方式的性能也比较好,ETL 系统设计清晰,源数据抽取相对清楚简单,可以实现数据的递增加载。

    缺点:时间戳维护需要由业务系统完成,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。

    (3)全表删除插入方式

    每次ETL 操作均删除目标表数据,由ETL 全新加载数据。

    优缺点

    优点:ETL 加载规则简单,速度快。

    缺点:对于维表加外键不适应,当业务系统产生删除数据操作时,综合数据库将不会记录到所删除的历史数据,不可以实现数据的递增加载;同时对于目标表所建立的关联关系,需要重新进行创建。

    (4) 全表比对方式

    全表比对的方式是ETL 工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的临时表,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,每次进行数据抽取时,对源表和临时表进行的比对,如有不同,进行Update 操作,如目标表没有存在该主键值,表示该记录还没有,即进行Insert 操作。

    优缺点

    优点:对已有系统表结构不产生影响,不需要修改业务操作程序,所有抽取规则由ETL完成,管理维护统一,可以实现数据的递增加载,没有风险。。

    缺点:ETL 比对较复杂,设计较为复杂,速度较慢。与触发器和时间戳方式中的主动通知不同,全表比对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,全表比对方式的准确性较差。

    (5)日志表方式

    在业务系统中添加系统日志表,当业务数据发生变化时,更新维护日志表内容,当作ETL 加载时,通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。

    优缺点

    优点:不需要修改业务系统表结构,源数据抽取清楚,速度较快。可以实现数据的递增加载。

    缺点:日志表维护需要由业务系统完成,需要对业务系统业务操作程序作修改,记录日志信息。日志表维护较为麻烦,对原有系统有较大影响。工作量较大,改动较大,有一定风险。

    二、数据转换和加工

    从数据源中抽取的数据不一定完全满足目的库的要求,例如数据格式的不一致、数据输入错误、数据不完整等等,因此有必要对抽取出的数据进行数据转换和加工。

    数据的转换和加工可以在 ETL 引擎中进行,也可以在数据抽取过程中利用关系数据库的特性同时进行。

    a) ETL引擎中的数据转换和加工

    ETL 引擎中一般以组件化的方式实现数据转换。常用的数据转换组件有

    字段映射、   数据过滤、   数据清洗、   数据替换、   数据计算、  
    数据验证、   数据加解密、   数据合并、   数据拆分等。

    这些组件如同一条流水线上的一道道工序,它们是可插拔的,且可以任意组装,各组件之间通过数据总线共享数据。同时ETL 工具还提供了脚本支持,使得用户可以以一种编程的方式定制数据的转换和加工行为。  相比在数据库中加工,性能较高,但不容易进行修改和清晰辨认。

    b) 在数据库中进行数据加工

    关系数据库本身已经提供了强大的SQL、函数来支持数据的加工,
    如在SQL 查询语句中添加where 条件进行过滤,查询中重命名字段名与目的表进行映射,substr 函数,case条件判断等等。

    相比在 ETL 引擎中进行数据转换和加工,直接在SQL 语句中进行转换和加工更加简单清晰;但依赖SQL语句,有些数据加工通过SQL语句可能无法实现,对于SQL 语句无法处理的可以交由ETL 引擎处理。

    三、数据装载

    将转换和加工后的数据装载到目的库中通常是ETL 过程的最后步骤。装载数据的最佳方法取决于所执行操作的类型以及需要装入多少数据。

    当目的库是关系数据库时,一般来说有两种装载方式:

    (1) 直接 SQL 语句进行insert、update、delete 操作。 
    
    (2) 采用批量装载方法,sqlldr等。 

    转自 :https://blog.csdn.net/ZZQHELLO2018/article/details/99682370?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param 

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