Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Journal of Computer Sciences Institute

1 2021

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Azure Data Factory

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza porównawcza współczesnych narzędzi ETL

Mayuk Vitalii, Falchuk Ivan, Muryjas Piotr

Journal of Computer Sciences Institute

2021

Vol. 19

126--131

Każda hurtownia danych wymaga ładowania odpowiednio przetworzonych danych transakcyjnych. Procesy realizujące to zadanie określane są jako ekstrakcja-transformacja-ładowanie (ETL). Od efektywności ich wykonania zależy jak szybko użytkownik będzie miał dostęp do bieżących danych analitycznych. W artykule przedstawiono istotę procesu ETL oraz wyniki badań efektywności realizacji jego etapów z użyciem Azure Synapse (AS) oraz Azure Data Factory (ADF). Badania obejmowały selekcję, sortowanie i agregację danych, złączenie tabel oraz zapis danych do tabel docelowych. Do oceny efektywności tych operacji zastosowano kryterium czasu ich wykonania. Uzyskane wyniki wskazują, iż narzędzie ADF zapewnia znacznie wyższą efektywność czasową ładowania danych transakcyjnych do hurtowni danych w porównaniu do AS.

Each data warehouse requires loading properly processed transactional data. The process that performs this task is known as extract-transform-load (ETL). The efficiency of its implementation affects how quickly the user will have the access to the current analytical data. The paper presents the results of research efficiency of ETL performance of its stage with the use of Azure Synapse (AS) and Azure Data Factory (ADF). The research included selection, sorting and aggregating data, joining tables, and loading data into target tables. To evaluate the efficiency of these operations, the criterion of their execution time has been used. The obtained results indicate that the ADF tool provides a much higher time efficiency of loading transactional data into the data warehouse comparing to AS.