PostgreSQL - ETL und ELT

Target Groups:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: PostgreSQL - ETL und ELT weiterbilden wollen.

Professional Requirements:

Keine besonderen Anforderungen.

Technical Requirements:

Keine besonderen Anforderungen.

Classification of the Federal Employment Agency:

keine Angaben

Contents

So funktioneren ETL- und ELT-Pipelines in der realen Welt mit PostgreSQL erfolgreich.


PostgreSQL kann als Werkzeug für ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform) verwendet werden.

ETL ist ein Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen extrahiert, in eine Zieldatenbank transformiert und geladen werden, um eine einheitliche Datenarchitektur zu schaffen. Hierbei kann PostgreSQL als Zieldatenbank fungieren und Daten aus anderen Quellen mithilfe von Tools wie Talend, Apache Nifi oder Pentaho extrahiert, transformiert und geladen werden.

ELT ist ein verwandter Prozess, bei dem die Daten zunächst in die Zieldatenbank geladen werden, bevor sie transformiert werden. Hierbei kann PostgreSQL als Datenbank verwendet werden, die die Daten aus den Quellen extrahiert und sie dann mithilfe von PL/pgSQL, Python-Skripten oder anderen Datenbankwerkzeugen transformiert. Dieser Ansatz kann besonders nützlich sein, wenn die Datenvolumina sehr groß sind und eine Verarbeitung auf Datenbanksystemebene effizienter ist.

In beiden Fällen kann PostgreSQL dank seiner Leistung und Skalierbarkeit als zuverlässige und flexible Wahl für Datenbankanwendungen dienen, die eine Integration von Daten aus mehreren Quellen erfordern.

Wenn Sie schon einmal mit Daten gearbeitet haben, sind Sie wahrscheinlich auf viele verschiedene Situationen gestoßen, in denen Daten an einen anderen Ort übertragen oder in irgendeiner Weise verändert werden müssen, bevor sie verwendet werden können.

Ganz gleich, ob Sie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllen, Dateneinblicke gewähren oder Berechnungen oder Übersetzungen vornehmen müssen, eine Kombination aus ETL und ELT kann verwendet werden, um das gewünschte Endergebnis zu erzielen.

Sie erhalten einen umfassenden Überblick über ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT-Prozesse (Extrahieren, Laden, Transformieren) mit PostgreSQL. Lernen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen ETL und ELT kennen und erfahren jeden Schritt der Prozesse einzeln.

Sie werden auch Beispiele von verschiedenen Prozessen in PostgreSQL umsetzen, die für reale Anwendungsfälle üblich sind und erhalten Ratschläge, so dass Sie entscheiden können, wie Sie Ihre Datenpipeline für den Erfolg strukturieren.

PostgreSQL - Daten-Pipelines
- Einführung in ETL und ELT in PostgreSQL
- Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) in PostgreSQL
- Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT) in PostgreSQL

PostgreSQL - Extraktionsmethoden und Werkzeuge
- Extraktionsmethoden in PostgreSQL
- Extraktionswerkzeuge in PostgreSQL

PostgreSQL - Transformations-Techniken
- Datenumwandlungen in PostgreSQL
- SQL-Transformationen in PostgreSQL

PostgreSQL - Lademethoden und Tooling
- Lademethoden in PostgreSQL
- Laden von Werkzeugen in PostgreSQL


Wahrscheinlich kennen Sie viele verschiedene Situationen, in denen Daten an einen anderen Ort übertragen oder in irgendeiner Weise verändert werden müssen, bevor sie verwendet werden können. Normalerweise wird eine Kombination aus den Datenintegrationsmethoden ETL und ELT verwendet, um das Endergebnis zu erhalten. Sie werden PostgreSQL als relationales Datenbankmanagementsystem verwenden und erfahren, wie man jeden Schritt von ETL- und ELT-Pipelines in der realen Welt mit PostgreSQL in seinen eigenen Projekten, Anwendungen und Infrastrukturen ausführt. Insgesamt werden Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen ETL und ELT kennenlernen, sowie das Extrahieren, Transformieren und Laden innerhalb von PostgreSQL, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, wie Sie Ihre Datenpipelines für den Erfolg strukturieren.


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