ETL, abreviatura de extraer transformar y cargar, es el proceso de mover datos desde una o varias fuentes hasta un sistema de destino mediante las fases de extracción transformación y carga. En teoría el flujo lógico debe seguir el orden extraer luego transformar y finalmente cargar en el destino normalmente una base de datos pero en la práctica muchas veces se invierte y surge ELT o LET donde los datos originales se cargan primero en el destino antes de ser transformados o incluso extraídos correctamente.
¿Por qué ocurre esto con frecuencia? Una razón es la capacidad de cálculo desigual entre fuentes. Bases de datos tradicionales ofrecen recursos de cómputo mientras ficheros APIs o servicios web tienen poca o nula capacidad de procesamiento. Cargar primero los datos a la base de datos parece la solución más sencilla para aprovechar su poder de cálculo. Cuando además hay múltiples bases de datos implicadas la extracción y transformación cruzada se complica y la opción de ELT o LET se impone por conveniencia.
Sin embargo ELT y LET generan problemas claros. La carga inicial de grandes volúmenes de datos crudos eleva el coste temporal porque mover gigas de información sin filtrar consume ventanas ETL y recursos de I O. Si el proceso supera la ventana de ejecución prevista el negocio se ve afectado. Además el almacenamiento de datos no transformados incrementa la presión sobre la capacidad y el rendimiento de la base de datos y complica la escalabilidad especialmente con estructuras multinivel tipo JSON o XML que requieren múltiples tablas relacionadas.
La solución pasa por devolver al proceso su orden razonable realizando E y T fuera de la base de datos cuando sea posible. Si se dispone de una capacidad de cálculo externa adecuada no hace falta cargar primero todo en el RDBMS. Herramientas de cómputo fuera de la base de datos permiten extraer transformar y luego cargar solo los datos ya preparados minimizando la carga y el consumo de recursos en el destino.
Una alternativa efectiva son motores especializados que conectan a orígenes diversos y ejecutan transformaciones de forma eficiente sin imponer carga al destino. Estos motores soportan parsing de JSON y XML y operaciones mixtas entre ficheros bases de datos y APIs permiten agrupaciones agregaciones ordenaciones joins complejos y manejo por cursor para grandes volúmenes. Con procesamiento paralelo y formatos de almacenamiento binario optimizados se reduce el número de pasadas sobre la información y se preserva la ventana ETL.
Algunas técnicas que ayudan a restaurar el verdadero ETL son el uso de cursors para procesar datos que exceden memoria disponible la aplicación de algoritmos de merge ordenado para joins entre tablas primarias y subtables que bajan la complejidad de O N por M a O N más M y el empleo de almacenamiento columnar o row wise según el tipo de acceso. Todo ello reduce E y T en la base de datos evitando SPs monolíticos y mejorando rendimientos.
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