سال‌ها مدل ETL (استخراج–تبدیل–بارگذاری) قلب معماری داده در سازمان‌ها بود. هر داده‌ای که از ERP، فایل‌های CSV یا سیستم‌های CRM می‌آمد، ابتدا در سرورهای میانی پردازش می‌شد و بعد وارد انباره داده می‌گردید.
اما با تحول معماری‌های ابری مثل Snowflake، BigQuery و Azure Synapse، رویکرد جدیدی زاده شد: ELT.
در این مقاله آموزش Data Engineering، به‌صورت فنی و کاربردی توضیح می‌دهم که تفاوت این دو رویکرد چیست، چگونه در عمل پیاده‌سازی می‌شوند، و چرا ELT در دنیای امروز مقیاسپذیرتر و سریعتر است.
Data Warehouse برای تحلیل‌های دقیق، و Data Lake برای داده‌های حجیم و خام. اما هر دو جدا از هم عمل می‌کردند، و همین جدایی تولید داده‌ی تکراری، ETLهای سنگین، و هزینه‌های زیاد نگهداری را رقم می‌زد. نتیجه؟ ظهور معماری جدیدی به نام Lakehouse به‌عنوان پلی بین این دو دنیا.
پیشنهاد می کنم این مقاله زیر رو حتما مطالعه کنی.
در این مقاله شما می خوانید
⚙️ درک تفاوت ETL و ELT
| روش | ترتیب مراحل | محل انجام تبدیل | محیط مناسب |
|---|---|---|---|
| ETL | Extract → Transform → Load | در ابزار میانی (Informatica, Talend, Pentaho) | سیستم‌های سنتی On‑Prem |
| ELT | Extract → Load → Transform | داخل انبار داده (BigQuery, Snowflake) | سیستم‌های ابری Cloud‑Native |
🔹 سناریوی واقعی: از فروشگاه تا Warehouse
فرض کن داده فروش روزانه از سه منبع به‌دست می‌آید:
- CSV تراکنش‌ها از صندوق فروشگاه‌ها
- جدول مشتریان در سیستم ERP
- داده کمپین‌های تبلیغاتی از Salesforce API
الگوی ETL
در ETL، داده‌ها ابتدا از منابع مختلف جمع می‌شوند، سپس در سرور میانی تمیز و تبدیل می‌شوند و در نهایت وارد جدول FACT_SALES در انباره داده می‌گردند.
معایب؟
انتقال زیاد داده بین سرورها، مصرف CPU بالا در ابزار ETL و مقیاس‌پذیری سخت وقتی داده به چندین میلیون ردیف می‌رسد.
الگوی ELT
در الگوی ELT، داده خام مستقیم در جداول Stage انبار داده بارگذاری میشود (STG_SALES, STG_CUSTOMERS, …)
سپس همه تبدیل‌ها داخل همان محیط با SQL انجام میشود.
CREATE TABLE FACT_SALES AS
SELECT
c.customer_id,
s.store_id,
SUM(t.amount) AS total_sales
FROM STG_TRANSACTIONS t
JOIN STG_CUSTOMERS c ON t.customer_id = c.id
JOIN STG_STORES s ON t.store_id = s.id
WHERE t.status = 'SUCCESS'
GROUP BY c.customer_id, s.store_id;
در این نقطه، موتور پردازش ابری وظیفه‌ی تبدیل را برعهده میگیرد، به‌صورت موازی محاسبات را انجام می‌دهد، و خروجی مستقیماً آماده BI میشود.
⚖️ مقایسه فنی دو رویکرد ETL و ELT
| ویژگی | ETL | ELT |
|---|---|---|
| محل انجام Transform | خارج از انبار داده | داخل خود انبار داده |
| مناسب برای | انبارههای قدیمی | پلتفرم‌های ابری |
| محدودیت حجم داده | نسبتاً محدود | بسیار زیاد (پتابایت) |
| مقیاس‌پذیری | عمودی (افزودن CPU) | افقی (Auto Scale) |
| هزینه نگهداری | بالا | پایین‌تر |
🚀 چرا ELT سریعتر و مقیاسپذیرتر است؟
- موازی‌سازی خودکار: Cloud Warehouseها داده را بین هزاران Node تقسیم و هم‌زمان پردازش می‌کنند.
- عدم انتقال مکرر داده: داده خام فقط یکبار Load میشود.
- پرداخت بر اساس مصرف (Pay‑Per‑Use): در Snowflake یا BigQuery، فقط برای Query های اجرا شده هزینه پرداخت میشود.
- سازگاری با داده‌های نیمه ساختیافته: JSON، Parquet، Avro و… بدون نیاز به ETL سخت‌کد شده.
📊 مقایسه عددی عملکرد ETL و ELT
| معیار | ETL (Pentaho) | ELT (Snowflake) |
|---|---|---|
| حجم داده ورودی | ۲ میلیون رکورد در روز | ۲ میلیون رکورد در روز |
| زمان پردازش کل | ۱ ساعت و ۴۰ دقیقه | ۱۲ دقیقه |
| مصرف CPU | ۹۰٪ سرور ETL | Auto‑Scale در ابر |
| هزینه ماهانه | بالا (مجوز + سرور) | به‌صرفه (پرداخت به ازای استفاده) |
| Latency داده نهایی | حدود ۲ ساعت | کمتر از ۱۵ دقیقه |
🧱 ۵ نکته طلایی برای پیاده‌سازی ELT موفق
- همیشه داده خام را در Stage جدا ذخیره کن.
- تبدیل‌ها را با SQL ورژن‌دار (مثلاً با ابزار dbt) مدیریت کن.
- برای اجرای خودکار Pipelineها از Airflow یا Prefect استفاده کن.
- نتایج تبدیل را در Data Mart بهینه برای BI (مثل PowerBI و LookerStudio) نگهدار.
- کش Query و Partitioning را فعال کن تا هزینه و زمان Query ها کاهش پیدا کند.
سوالات متداول درباره تفاوت ETL و ELT
ETL مخفف Extract – Transform – Load است و به فرایندی گفته میشود که داده از منابع مختلف جمعآوری، تمیز و سپس وارد انبار داده میشود.
در گذشته که بیشتر سیستمها داخلی (On‑Prem) بودند، سرور ETL قدرت پردازش کافی برای تبدیل داده قبل از بارگذاری داشت.
اما با رشد حجم داده و ورود معماری ابری، انجام این عملیات در سرور واسطه باعث تأخیر زیاد و هزینه بالا شد — به همین دلیل جای خود را به مدل ELT داد.
در ETL، ابتدا داده تبدیل میشود و بعد در انبار داده بارگذاری میشود، ولی در ELT داده خام مستقیماً به انبار داده منتقل میشود و تبدیل آن در همان محیط انجام میگیرد.
این تغییر باعث حذف سرور واسطه، کاهش ترافیک بین سیستمها و استفاده از توان محاسباتی انبارهای ابری مثل Snowflake و BigQuery میشود. بهعبارتدیگر، ELT سادهتر، سریعتر و مقیاسپذیرتر از ETL سنتی است.
اگر از پلتفرم ابری مثل Google BigQuery یا Snowflake استفاده میکنی، قطعاً ELT انتخاب برنده است.
زیرا داده یکبار لود میشود و تمام پردازشها به شکل موازی در خود محیط ابری اجرا میگردد.
اما در انبارههای سنتی مثل Oracle یا SQL Server On‑Prem، ETL میتواند همچنان مناسب باشد چون منابع ابری در دسترس نیستند. به زبان ساده:
Cloud = ELT / On‑Prem = ETL
بله، این یکی از بزرگترین مزیتهای ELT نسبت به ETL است.
انبارههای مدرن داده قابلیت ذخیره و پردازش مستقیم JSON، Parquet و Avro را دارند. در BigQuery میتوان مستقیماً روی فیلدهای داخل JSON کوئری نوشت (بدون تبدیل قبلی)، در حالی که ETL نیازمند Parsing و تغییر ساختار پیش از بارگذاری بود.
نتیجه؟ کارایی بالاتر، انعطاف بیشتر و آمادهسازی سریعتر داده برای تحلیل Real‑Time.
جمع‌بندی
در معماری داده‌ی مدرن، دیگر هدف تنها بارگذاری اطلاعات نیست؛ هدف، تحلیل بلادرنگ، پاسخگویی سریع و مقیاس خودکار است.
از آن‌جا که ابزارهای ابری امروز توان اجرای محاسبات عظیم SQL را دارند، رویکرد ELT به‌طور طبیعی جای ETL را گرفته است.
اگر هنوز در محیط On‑Prem کار میکنی (مثلاً Oracle Data Warehouse قدیمی)، ETL گزینه‌ی قابل قبول است.
اما برای مهاجرت به پلتفرم‌های Cloud (مانند BigQuery یا Snowflake)، رویکرد ELT نه‌تنها سریعتر بلکه از نظر هزینه و مدیریت عملیات بسیار به‌صرفه‌تر است.
📥 اگر سوالی داری در تفاوت ETL و ELT داری، در بخش کامنت‌ها بپرس.
سؤالی درباره این مقاله داری؟
اگر نکته‌ای در این مقاله برات مبهم بود یا خواستی بیشتر بدونی، همین حالا برام بنویس تا دقیق و صمیمی پاسخت رو بدم — مثل یه گفت‌وگوی واقعی 💬
برو به صفحه پرسش و پاسخ
دیدگاهتان را بنویسید