ETL表示提取、转换和加载；ELT表示提取、加载和转换。都是用于数据集成。

两者区别

ETL和ELT在数据集成过程中有着明显的区别。

ETL

ETL，即抽取、转换、加载，是从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。这种过程通常用于大规模数据处理和分析，例如，从多个业务系统中提取数据，然后转换和加载到数据仓库中，以进行深入分析和报告生成。

在使用ETL的时候，数据在传输到数据仓库的过程中被转换。但是随着复杂性的增加、数据量的增加，数据加载过程会变得非常慢。因为，ETL需要在将数据加载到数据仓库之前进行数据转换，可能需要在数据仓库之外使用其他工具、资源和服务器。

ELT

ELT，即抽取、加载、转换，也是从一个或多个数据源中抽取数据，然后将其加载到目标数据仓库中。与ETL不同，ELT不需要进行数据格式的转换，而是在目标数据仓库中进行数据转换。这样做的优点是可以加快抽取的效率，但也意味着在数据变得有用之前还有很多工作要做。ELT对远程资源的要求较少，只需要它们的原始数据即可。

ELT的工作原理是从多个数据源收集信息，将其加载到数据仓库(或者数据湖)中，然后将其转换为可操作的商业智能的过程。这个过程包括抽取、加载和转换三个步骤。

在抽取阶段，通常会采用增量抽取的方法，对于一些维表数据量比较小的也会采用全量抽取。在加载阶段，ELT将所有数据都加载到数据仓库中，然后统一进行转换。这样做可以加快抽取的效率，但也意味着在数据变得有用之前还有很多工作要做。在转换阶段，数据湖或数据仓库对数据进行规范化，将部分或全部数据保留在湖仓中，并可用于定制报告。

比较

 ETL的手动加载过程较慢，需要更多的资源，产生瓶颈效应，数据流更慢，导致成本增加。        随着云计算、人工智能等技术在数据集成过程的应用，ELT已成为首选的操作顺序，更好地利用更少的资源在多个平台上处理更大的、更复杂的数据。通过自动化系统，ELT可以直接在数据仓库中转换数据，避免了ETL的低效。

尽管ELT和ETL在数据处理过程中有所不同，但它们的目的都是为了将原始数据转换为更有用的形式，以支持企业决策和数据分析。根据特定的业务需求和现有的技术架构，可以选择更适合的数据集成方法。