ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL是传统的数据集成流程，用于将多个来源的数据组合成单个一致的数据集，以便加载到数据仓库、数据湖或其他目标系统中。
ELT，是英文Extract-Load-Transform的缩写，ELT 从源位置复制或导出数据，但不是将其加载到暂存区域进行转换，而是将原始数据直接加载到目标数据存储，以根据需要进行转换。
ETL和ELT，这两个流程都利用了各种数据存储库，例如数据库、数据仓库和数据湖，但每个流程都有其优点和缺点。
ETL优点是可以在数据加载到数据仓库之前对其进行清洗和整理，确保数据的质量和一致性。然而，这也意味着在转换过程中可能需要更多的计算和存储资源。
ELT优点在于它可以更快地将数据加载到数据仓库中，因为省去了ETL中的转换步骤。ELT更适用于大数据和实时数据分析的场景，因为它允许在数据到达后立即进行处理，而无需等待所有数据都经过转换后再加载。ELT减少了在ETL过程中可能出现的性能瓶颈和数据延迟问题。此外，ELT还提供了更大的灵活性，因为转换可以在数据已经加载到数据仓库后进行，这意味着可以根据实际的需求进行更精细的数据处理和分析。
选择ETL还是ELT取决于具体的需求和资源情况。如果数据质量和一致性是首要考虑的因素，那么ETL可能是一个更好的选择。而如果更注重数据处理的速度和灵活性，那么ELT可能更适合。