| ETL | Extract-Transform-Load，转换在独立引擎 |
|---|---|
| ELT | Extract-Load-Transform，转换在目标库 |
| 主流形态 | 云数仓/湖仓上 ELT + 分层 SQL 较常见 |
对比维度
| 维度 | ETL | ELT |
|---|---|---|
| 转换位置 | 独立计算引擎（如 Spark 作业） | 目标数仓内（SQL 执行） |
| 对目标库要求 | 较低，只承接转换结果 | 较高，需要充足算力与并发 |
| 原始数据 | 常被过滤/聚合后丢弃 | 原件先入 ODS，可追溯 |
| 典型工具 | DataX、Spark、Informatica | dbt、Flink SQL、数仓内调度 SQL |
两条路径示意
两条路径示意
ETL：源库 → 抽取并转换 → 入仓
ELT：源库 → 原样入 ODS → SQL 逐层加工 → ADSELT 不等于不需要转换设计：分层、口径、幂等仍要规划，只是执行位置后移。