Sự khác biệt giữa ETL và ELT

Last updated on January 21st, 2026 at 09:36 am

ETL và ELT thường xuyên được sử dụng trong kho dữ liệu (DataWarehouse). Hãy cùng Inda Academy tìm hiểu sữ khác biệt giữa chúng nhé!

ETL là gì?

ETL là tên viết tắt của Extract, Transform và Load. Trong hệ thống DataWarehouse, một công cụ ETL trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn RDBMS khác nhau sau đó chuyển đổi dữ liệu như áp dụng các biến đổi dữ liệu ( tính toán, nối chuỗi v.v. ) và sau đó tải dữ liệu vào hệ thống Data Warehouse. ETL là những luồng từ “nguồn” tới ”đích”. Trong quá trình ETL, engine chuyển đổi sẽ xử lý mọi thay đổi dữ liệu.

ELT là gì?

ELT là một phương pháp khác để tiếp cận công cụ chuyển động dữ liệu trong Data Warehouse. Thay vì chuyển đổi dữ liệu trước khi viết, ELT cho phép “hệ thống đích” chuyển đổi trước. Dữ liệu đầu tiên được sao chép vào “đích” và sau đó được chuyển đổi tại đó. ELT thường được sử dụng với các database No-SQL như Hadoop, Data Appliance hoặc Cloud Installatio.

Sự khác nhau giữa ETL và ELT

ETL và ELT khác nhau ở những điểm sau:

	ETL	ELT
1. Quy trình	Dữ liệu được chuyển đổi từ server staging sau đó được transfer tới Datawarehouse DB	Dữ liệu vẫn còn trong DB của Datawarehouse
2. Code Usage	Được sử dụng cho:-Những biến đổi chuyên sâu về tính toán-Lượng data nhỏ	Được sử dụng cho lượng data rất lớn
3. Biến đổi dữ liệu	Các biến đổi được thực hiện trong ETL server/staging	Các biến đổi được thực hiện bên trong “hệ thống đích”
4. Thời gian load	Dữ liệu trước tiên được load vào staging sau đó mới load vào “đích”. Cần nhiều thời gian	Dữ liệu được load vào “đích” chỉ 1 lần sau đó mới biến đổi. Nhanh hơn
5. Thời gian biến đổi	Quá trình ETL bắt buộc cần quá trình “Tranform” hoàn tất. Khi kích thước dữ liệu tăng lên, thời gian chuyển đổi cũng tăng theo.	. Trong quá trình ELT, tốc độ không bao giờ phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu.
6. Thời gian bảo trì	Nhu cầu bảo trì là rất cao vì cần phải chọn dữ liệu để load và transform	Nhu cầu bảo trì là rất thấp vì dữ liệu luôn có sẵn
7. Độ phức tạp khi bắt đầu	Ở giai đoạn đầu thực hiện rất dễ dàng	Để thực hiện quá trình ELT, cần phải có những kiến thức rất sâu về các tools và kĩ năng chuyên môn
8. Hỗ trợ Data warehouse?	Mô hình ETL được sử dụng cho dữ liệu on-premise, quan hệ và có cấu trúc	Được sử dụng cho cơ sở hạ tầng cloud có thể support các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
9. Hỗ trợ Data Lake	Không support	Cho phép sử dụng Data Lake với dữ liệu phi cấu trúc
10. Độ phức tạp	Quá trình ETL chỉ load những dữ liệu quan trọng, như đã được xác định trước từ thời điểm design	Quá trình này bao gồm tất cả quá trình phát triển từ output-backward và load những dữ liệu liên quan
11. Chi phí	Chi phí rất cao cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ	Chi phí đầu vào thấp khi sử dụng các phần mềm online làm Services Platforms
12. Lookups	Trong quá trình ETL, cả 2 bảng Facts và Dimensions cần có sẵn trong Staging	Tất cả dữ liệu đều sẽ có sẵn vì Extract và Load được thực hiện chỉ trong 1 hành động
13. Aggregations	Độ phức tạp tăng lên với dữ liệu thêm vào trong dataset	Sức mạnh của target platform có thể xử lí một lượng dữ liệu đáng kể 1 cách nhanh chóng
14. Tính toán	Ghi đè lên cột đang có hoặc cần cắm cờ và đẩy sang “đích”	Dễ dàng thêm cột đã được tính toán vào bảng hiện có.
15. Maturity	ETL đã được sử dụng trong hơn 2 thập kỷ. Nó có bộ tài liệu tốt và dễ dàng để thực hành	Khái niệm tương đối mới và khá phức tạp để triển khai
16. Hardware	Hầu hết các tools đều có yêu cầu về hardware riêng biệt, tương đối đắt tiền	Chi phí cho phần cứng hệ thống điện toán đám mây không phải là vấn đề to tát
17. Hỗ trợ dữ liệu phí cấu trúc	Chủ yếu hỗ trợ dữ liệu quan hệ cấu trúc	Có hỗ trợ sẵn cho dữ liệu phi cấu trúc

Tổng quan

• ETL là viết tắt của Extract, Transform và Load trong khi ELT là viết tắt của Extract, Load, Transform.
• Trước tiên, ETL load data vào staging server sau đó mới mới sang “đích” trong khi ELT load thẳng dữ liệu vào trực tiếp “đích”.
• Mô hình ETL được sử dụng cho dữ liệu on-premises, dữ liệu có cấu trúc và quan hệ trong khi ELT được sử dụng cho các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trên hệ thống đám mây mở rộng.
• Với dữ liệu nhỏ thì ETL chủ yếu được sử dụng , trong khi ELT được sử dụng cho lượng dữ liệu lớn.
• ETL không cung cấp hỗ trợ Lake Data trong khi ELT cung cấp hỗ trợ Lake Data.
• ETL rất dễ thực hiện trong khi ELT yêu cầu các kỹ năng thích hợp để thực hiện và duy trì.

Các xu hướng nổi bật của ETL và ELT hiện nay

1. ELT trở thành chuẩn kiến trúc trong Data Warehouse hiện đại
Sự phổ biến của cloud data warehouse khiến ELT dần thay thế ETL truyền thống trong nhiều hệ thống. Doanh nghiệp ưu tiên đưa dữ liệu thô vào kho trước, sau đó xử lý bằng SQL và compute nội bộ để tận dụng khả năng mở rộng, linh hoạt trong việc tái sử dụng dữ liệu và giảm độ phức tạp hạ tầng.

2. Streaming và CDC làm mờ ranh giới giữa batch và real-time
ETL/ELT không còn chỉ vận hành theo batch. Các pipeline ngày càng tích hợp CDC và streaming để cập nhật dữ liệu gần real-time, đáp ứng nhu cầu phân tích hành vi, vận hành sản phẩm và ra quyết định nhanh hơn.

3. Data Warehouse chuyển từ nơi “xem dữ liệu” sang trung tâm kích hoạt hành động
Thông qua Reverse ETL, dữ liệu sau khi được transform trong DWH được đẩy ngược trở lại các hệ thống vận hành như CRM, marketing hay customer support. Điều này giúp DWH trở thành trung tâm dữ liệu dùng để hành động, không chỉ phục vụ báo cáo.

4. DataOps, data quality và governance được tích hợp trực tiếp vào ETL/ELT
ETL/ELT hiện đại gắn liền với version control, kiểm thử dữ liệu, monitoring và quản trị metadata. Chất lượng dữ liệu không còn là bước xử lý sau cùng, mà trở thành một phần bắt buộc trong thiết kế pipeline để đảm bảo hệ thống dữ liệu ổn định và đáng tin cậy.

Tham khảo : https://www.guru99.com/etl-vs-elt.html

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Môn học DWH/ETL
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp