元データの列40個から10個だけ残しました。3年のあいだに必要になった列は22.5個です。
そのうち19.4個は捨てていた列でした。取り直しが要ったのは100.0%の試行です。
取り込みのときに要否を決めると、あとから増える用途に対応できません。判断は先送りできます。
ELTでは、入れた先で変換します。出典もこの点を端的に述べています。
その言い方はELTの流れでは、変換は入れた先のデータ置き場で起こるというものです。取り込みの段では変換しません。
だから取り込みのときに列を絞る必要がありません。絞った場合に何が起きるかを数えました。
元データの列を40個とし、取り込み時に一部だけ残します。3年のあいだに新しい用途が出てくる場です。
元データの列 40個。取り込み時に一部だけ残す 36か月のあいだに、新しい用途が出てきて列が必要になることがある 最初に残す列 あとで必要になった列 そのうち捨てていた列 取り直しが要った回数 10個 22.5個 19.4個 100.0% 20個 22.3個 14.0個 100.0% 30個 22.5個 7.5個 100.0% 40個 22.2個 0.0個 0.0%
3年で必要になった列は、どの行でも22個前後です。残した数によらず、用途は同じだけ増えます。
違うのは3列目です。10個に絞ると19.4個が、捨てた側から必要になりました。
30個まで残しても7.5個が不足します。取り直しが要った試行は100.0%のままです。
0になるのは、全部残した場合だけです。絞る限り、どこかで足りなくなります。
絞るほど、あとで足りなくなる列が増える。
In the ELT pipeline, the transformation occurs in the target data store.原文Microsoft Learn「Extract, transform, load (ETL)」(Azure Architecture Center) この内容の有効期限2027-02-18
入れた先の力で変換するので、間に別の仕組みを置きません。動かす部品が1つ減ります。
ELTのもう1つの利点は、構成が単純になることです。出典もこの点を挙げています。
その説明はこれは、変換の処理系を流れの中から取り除くことで構成を単純にするというものです。
3番目は運用で効きます。変換の仕組みと入れた先で、対応する形式や関数がずれることがなくなります。
変換の速さは、入れた先の能力で決まります。入れた先を大きくすれば、変換も速くなります。
増やす場所が1か所になるので、見積もりも簡単になります。変換の仕組みだけが詰まる、という状態が起きません。
その代わり、入れた先に負荷が集中します。問い合わせと変換が同じ場所を取り合います。
This simplifies the architecture by removing the transformation engine from the pipeline.原文Microsoft Learn「Extract, transform, load (ETL)」(Azure Architecture Center) この内容の有効期限2027-02-18
変換をこなす力が前提です。その力がなければ、単純さも取り直しの手軽さも手に入りません。
ELTには条件があります。出典もただしELTは、入れた先の仕組みがデータを効率よく変換できるだけの力を持っている場合にのみ、うまく働くと断っています。
変換を先にやらないので、入れた先には元データがそのまま入ります。前の記事の計測でいえば、5倍の量です。
その量に対して変換を回せる必要があります。回せなければ、単に置き場所が増えただけになります。
3番目は見落としがちです。入れた先が使った分だけ課金される形なら、変換の重さがそのまま請求になります。
全部を入れた先で変換する必要はありません。明らかに要らない行だけ先に落とすといった折衷ができます。
この計測で言えば、列は全部残しつつ、行は絞る形です。列の取り直しは0件のまま、量は減らせます。
置き場所と作り直しの釣り合いそのものはETLの記事で測っています。3年で保管3600GBと作り直し248.2時間の差でした。
変換をこなす力がなければ、置き場所が増えるだけ。
新しい用途の出方は式で作った分布です。よく使う列ほど最初から残しているという偏りを入れていますが、実際にはまったく想定外の列が必要になることもあります。3年で22個という数も置いた前提です。ここで見せているのは、絞る限りどこかで足りなくなり、0にするには全部残すしかないという関係です。
However, ELT only works well when the target system is powerful enough to transform the data efficiently.原文Microsoft Learn「Extract, transform, load (ETL)」(Azure Architecture Center) この内容の有効期限2027-02-18
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