ETL vs ELT: Belangrijkste Verschillen
ETL (Extract, Transform, Load) en ELT (Extract, Load, Transform) zijn beide data-integratiepatronen, maar met cruciale technische verschillen:
| ETL | ELT | |
|---|---|---|
| Transformatie Locatie | In het processing engine (bijv. Spark) | In de doel-database (bijv. Snowflake, BigQuery) |
| Geschikt voor | Gestructureerde data, complexe transformaties | Grote volumes, semi-gestructureerde data |
| Tools | Informatica, Talend, SSIS | dbt, Databricks SQL, Snowpark |
Trend: Moderne cloud data platforms (Snowflake, BigQuery, Redshift) hebben 78% van nieuwe implementaties naar ELT doen verschuiven (Gartner 2024).
ETL Architectuur in Detail
Codevoorbeeld: ETL met PySpark
# ETL Pipeline met PySpark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
# 1. EXTRACT
spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
raw_data = spark.read.json("s3://data-lake/raw/sales/*.json")
# 2. TRANSFORM
cleaned_data = (raw_data
.filter(col("amount") > 0)
.withColumn("date", to_date("timestamp"))
.groupBy("date", "product_id")
.agg(
sum("amount").alias("daily_sales"),
avg("amount").alias("avg_price")
)
)
# 3. LOAD
(cleaned_data.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql://db-host:5432/warehouse")
.option("dbtable", "sales_aggregated")
.mode("overwrite")
.save()
)ELT Architectuur in Detail
Codevoorbeeld: ELT met SQL (dbt)
-- ELT Transformatie in SQL (dbt model)
WITH raw_sales AS (
SELECT * FROM {{ source('lake', 'raw_sales') }}
),
cleaned AS (
SELECT
product_id,
DATE(timestamp) AS date,
amount
FROM raw_sales
WHERE amount > 0
)
SELECT
date,
product_id,
SUM(amount) AS daily_sales,
AVG(amount) AS avg_price
FROM cleaned
GROUP BY 1, 2Wanneer Kiezen voor ETL of ELT?
Kies ETL als:
- Complexe business logic nodig is
- Bronnen sterk verschillende formaten hebben
- Je legacy systemen integreert
Kies ELT als:
- Je een moderne cloud data warehouse hebt
- Data scientists direct toegang nodig hebben
- Je schaalbaarheid voor grote volumes nodig hebt
Performance Vergelijking
| Metric | ETL | ELT |
|---|---|---|
| Transformatie snelheid | Sneller voor complexe logica | Sneller voor grote volumes |
| Kosten | Hogere compute kosten | Hogere storage kosten |
| Flexibiliteit | Minder flexibel na implementatie | Gemakkelijker aan te passen |
Veelgestelde Vragen
Is ETL verouderd door ELT?
Nee, ETL blijft essentieel voor:
- Strikte data governance vereisten
- Complexe data cleansing voor legacy systemen
- Scenario's met beperkte rekenkracht in het data warehouse
Kun je ETL en ELT combineren?
Ja, in een hybride aanpak:
- ETL voor kritieke data kwaliteitstransformaties
- ELT voor analytische transformaties in het warehouse