在数据管理领域，企业长期以来一直在为提取、转换和加载（ETL）流程的复杂性和耗时性而苦苦挣扎。零 ETL 数据库是应对这一挑战的革命性解决方案，有望消除操作和分析数据系统之间的传统障碍。在本文中，我们将了解零 ETL 数据库的工作原理，并探讨传统数据库在现代数据处理中不断演变的作用。
了解零 ETL 数据库
零 ETL 数据库代表了我们对数据集成思考方式的根本性转变。这些数据库为数据访问和分析创建了直接路径，而不是在系统之间明确移动和转换数据。就像用自动化生产系统取代人工装配线一样--最终结果是一样的，但过程变得无缝而直接。
主要云提供商已开始在其产品中实施零 ETL 功能。Snowflake 提供本机应用程序集成，允许直接访问数据，而无需传统的 ETL 流程。Google BigQuery 提供简化的数据集成功能，而亚马逊 Redshift 则开发了与其 Aurora 数据库服务的零 ETL 集成。这些解决方案旨在实现实时分析，而无需数据移动的开销。
传统数据库作用
传统数据库仍然是零 ETL 架构的重要组成部分，通常充当主要数据源。
- PostgreSQL 具有企业级可靠性和复杂的数据处理能力，经常作为零 ETL 系统的源数据库。它的高级功能可与 Snowflake 和 Amazon Redshift 等平台直接集成，无需传统的数据移动即可进行分析查询。
- MySQL 通过本地连接器和实时变更数据捕获系统参与零 ETL 场景。例如，亚马逊的 Aurora MySQL 可以与 Redshift 共享数据，而无需明确的 ETL 流程，从而实现对运营数据的即时分析。这种集成保留了 MySQL 的优势，同时扩展了其分析能力。
- 通过 Atlas 数据联盟和变更流等功能，MongoDB 将其面向文档的方法引入了零 ETL 架构。这些功能允许应用程序直接从 MongoDB 访问和分析数据，而无需将数据提取到单独的分析系统。
- Redis 虽然主要作为高性能缓存而闻名，但在零 ETL 架构中发挥着独特的作用：它充当中间层，在不需要显式 ETL 流程的情况下加速数据访问。
优势与考虑因素
向零 ETL 方法过渡具有显著优势。企业可以实时分析数据，而无需等待 ETL 作业完成。这种即时性支持更快的决策和反应更迅速的业务运营。消除明确的 ETL 流程也降低了出错的可能性，减轻了数据团队的维护负担。
不过，实施零 ETL 解决方案需要仔细规划。企业必须考虑数据一致性要求、查询性能预期以及所选平台的具体功能。在这种情况下，传统数据库的作用变得更加重要，因为它们必须同时支持操作要求和实时分析访问。
使用 Navicat 的企业可在管理零 ETL 数据库的同时管理其本地和云数据库实例，为其数据基础架构创建统一的管理体验。
展望
随着零 ETL 数据库的不断发展，我们有望看到与传统数据库系统更紧密的集成。我们还可能看到，操作数据和分析数据之间的界限正在加速模糊。拥抱这些技术，同时通过 Navicat等工具保持其在传统数据库方面的专业知识的组织，将能够很好地应对未来的数据挑战。
