传统上，ETL是大多数人使用的。ETL工具在自己的基础设施上运行，并在将数据写入目标数据库/文件之前使用自己的引擎进行转换。这是因为许多数据库的性能(以可接受的成本(不足以以所需的吞吐量转换数据。
我知道在ETL中，我们转换数据并在数据仓库中加载
在ELT中，我们将数据加载到数据仓库中，然后进行转换。
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除了以上两行，它们到底有什么不同？
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一个比另一个有什么优势？
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在ELT中，我看到有人说，我们利用数据仓库的力量来进行转换。为什么仓库提供转型优势？
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在我的用例中，我在源ADLS(源层(中有源数据，我使用azure Databricks将数据再次摄取到我的ADLS(原始层(中，然后获取原始层数据，使用azure Databricks转换数据，并再次存储在ADLS(最终层(中。现在将最后一层数据从ADLS复制到azure sql server数据库，如下所示。
来源ADLS->原始层ADLS[使用ADB复制所有内容(安装源(]
原始层ADLS->最终层ADLS[使用ADB转换]
最终层ADLS-->SQL Server数据库[使用ADF复制]它是ETL还是ELT？
@NickW答案是一个很好的总结。我想补充的是，这在很大程度上取决于你有什么天赋可以支持。如果你的大部分天赋都是基于SQL的，那么ELT(在存储过程中进行转换等(会更有意义，因为你的团队不必学习在ETL工具中对转换进行编码。如果你有ETL天赋，那么在那里进行转换可能更有意义，这将从你的数据仓库服务器上卸载处理。
这个架构问题可能更多地与你现有的天赋和技能有关。
随着RDBMS的性能提高(成本降低(，RDBMS可以承担转换工作负载，ETL工具不需要转换数据库外部的数据，因此转向ELT