Les meilleurs outils ETL pour migrer vers PostgreSQL

Qu'est-ce que l'ETL ?

ETL fait référence à Extraire, Transformer et Charger, il s'agit d'un processus en 3 étapes appliqué pour extraire les données de diverses sources (qui peuvent exister sous différentes formes), nettoyer et charger dans une base de données cible à des fins d'analyse. ETL est un processus populaire dans le monde de l'entreposage de données où les données provenant de diverses sources de données sont intégrées et chargées dans une base de données cible pour effectuer des analyses et des rapports pour les entreprises. En termes de base simples, ETL est utilisé pour extraire les données d'une source de données comme une base de données ou un fichier, puis nettoyées, transformées en fonction des besoins de l'entreprise, puis chargées dans la base de données cible.

Le processus ETL existe sous la forme de divers outils. Il existe un certain nombre d'outils ETL populaires qui sont largement utilisés par les entreprises pour répondre à différentes exigences de migration de données. Bien que ces outils existent, rien ne garantit que les exigences de migration des données seront satisfaites immédiatement, c'est pourquoi les administrateurs de base de données et les développeurs choisissent souvent de créer des ETL personnalisés pour surmonter les défis complexes de la migration des données en temps réel.

Pourquoi ETL ?

Chaque fois qu'il y a un besoin de migration de données, la première chose que les DBA ou les développeurs recherchent est un outil ETL. Les données peuvent exister sous différentes formes; dans la base de données RDBMS, les fichiers plats, les fichiers CSV, etc., et l'exigence serait de migrer, d'intégrer toutes ces données dans une seule base de données ou si la base de données cible est différente, le processus de transformation des données deviendrait critique. Ces défis peuvent être relevés par des outils ETL qui peuvent économiser des coûts et du temps pour les entreprises. Dans le monde d'aujourd'hui, le manque d'outils spécifiques ETL peut coûter aux organisations des efforts de développement et de l'argent importants pour créer un processus automatisé efficace pour la migration des données. Grâce au monde open source, il existe des outils ETL open source populaires qui peuvent relever des défis complexes de migration de données en temps réel.

Bien qu'il existe diverses raisons de migrer les données, je voudrais me concentrer sur deux exigences typiques pour la migration des données...

• Migrer les données de différentes sources (base de données, fichiers plats et CSV) vers une seule base de données dans un environnement d'entreposage de données, probablement une base de données open source, ce qui réduirait considérablement le coût total de possession pour la construction du environnements DWH. Ce serait une option viable car les applications en temps réel utiliseront les bases de données commerciales existantes et le DWH hébergera les données sur une base de données open source
• Migrez les bases de données et les applications en temps réel des bases de données commerciales vers des bases de données open source telles que PostgreSQL pour réduire considérablement le coût des opérations de données pour les entreprises.

Mon objectif dans ce blog serait d'identifier les outils ETL qui peuvent aider à effectuer des migrations de données vers la base de données PostgreSQL.

Pourquoi migrer vers PostgreSQL ?

PostgreSQL est une base de données open source de classe entreprise riche en fonctionnalités qui est la première option que les entreprises optent pour leurs diverses exigences d'exploitation de données en temps réel et a des implémentations dans divers environnements critiques. Après avoir réalisé le potentiel de cette base de données RDBMS hautement fiable et efficace, de plus en plus d'entreprises choisissent d'y migrer leurs bases de données et leurs applications. La migration des bases de données existantes vers PostgreSQL entraîne des réductions significatives des coûts informatiques, grâce auxquelles les "migrations vers PostgreSQL" sont une exigence assez courante de nos jours et il y a l'exigence de la migration des données, c'est là que commence la recherche d'un outil ETL.

Comme indiqué ci-dessus, il existe un certain nombre d'outils ETL commerciaux et open source et presque tous les outils prennent en charge PostgreSQL.

Quels sont les meilleurs outils ETL ?

Ora2pg

Ora2pg est L'OPTION si vous avez l'intention de migrer les données de la base de données Oracle vers PostgreSQL. Il s'agit d'un outil open source basé sur Perl spécialement développé pour migrer le schéma, les données des bases de données Oracle vers PostgreSQL et comprend très bien les deux bases de données et peut migrer des données de n'importe quelle taille. La migration d'objets volumineux de plus grande taille peut être coûteuse en termes de temps et de matériel.

Avantages : Ora2pg est un outil très populaire utilisé pour migrer spécifiquement des bases de données Oracle vers PostgreSQL. Prend en charge les systèmes d'exploitation Windows et Linux et utilise une interface textuelle. Cet outil comprend très bien les deux bases de données et est assez fiable du point de vue des fonctionnalités. Lorsque nous avons migré des données dans un environnement de production, l'exercice d'analyse des données (ou d'intégrité des données) a abouti à "0" défaut de données, ce qui est assez remarquable. Assez efficace pour migrer des types de données comme la date/l'horodatage et les grands objets. Planification facile des tâches via un script shell en arrière-plan. La réponse du développeur pour tout problème sur github est bonne.

Inconvénients : La procédure d'installation d'Ora2pg, qui comprend l'installation des modules Perl, des clients Oracle et Postgres, peut devenir une affaire complexe en fonction de la version du système d'exploitation et encore plus complexe lorsque vous faites la même chose sur le système d'exploitation Windows. Il peut y avoir des problèmes de performances importants lors de la migration de tables de grande taille avec des « objets volumineux » en parallèle (cela signifie un travail ora2pg avec plusieurs threads), ce qui peut entraîner un changement important de la stratégie de migration des données.

Talend

Talend est un outil ETL très populaire utilisé pour migrer des données de n'importe quelle source (base de données ou fichier) vers n'importe quelle base de données. Cet outil prend en charge la base de données PostgreSQL et de nombreuses entreprises utilisent cet outil pour migrer des données vers PostgreSQL. Il existe des versions commerciales et open source de cet outil et la version open source devrait être utile pour les migrations de données.

Avantages : Talend est un outil ETL basé sur Java utilisé pour les intégrations de données et prend en charge PostgreSQL. Un outil facile à installer est livré avec une interface graphique avec des versions open source et commerciales. Peut fonctionner sur n'importe quelle plate-forme prenant en charge Java. Les développeurs peuvent écrire du code Java personnalisé qui peut être intégré à Talend. Ce n'est pas grave si vous devez demander à un développeur ou à un DBA d'utiliser cet outil pour migrer les données vers PostgreSQL. Peut migrer ou intégrer des données provenant de plusieurs sources comme une base de données ou un fichier.

Inconvénients : La planification des travaux peut être un défi. Peut principalement être utilisé pour migrer des tables de taille raisonnable avec peu d'options d'optimisation autour de l'amélioration des performances. Peut ne pas être une bonne option pour migrer des tables de grande taille avec des millions de lignes. Pourrait apporter des défis opérationnels de base. Nécessite une expertise Java pour gérer cet outil, en particulier lors de l'intégration du code personnalisé. Pas facile de gagner en confort sur cet outil en peu de temps. Il n'est pas possible de créer des scripts et de planifier les tâches de migration de données.

SQLINES

Sqlines est un autre outil ETL open source qui peut migrer les données vers et depuis n'importe quelle base de données. C'est une autre bonne option pour migrer des données vers des bases de données PostgreSQL à partir de pratiquement n'importe quelle base de données commerciale ou open source. Je suis personnellement impressionné par cet outil. Il est développé en C/C++ et est très simple à utiliser sans aucune complexité autour du processus d'installation (téléchargez et décompressez simplement le programme d'installation et vous avez terminé !). Comme il s'agit d'un outil basé sur C/C++, il pourrait y avoir de gros gains de performances lors de la migration de bases de données de grande taille. Je dirais que cet outil évolue et que les frais d'abonnement au support sont très raisonnables.

Avantages : Comme mentionné ci-dessus, je suis impressionné par le fait que cet outil est construit sur la base de C/C++, ce qui est un énorme plus. Assez facile et simple à installer et à configurer. Utilise une interface textuelle qui facilite la planification des tâches via des scripts bash. Peut gérer des volumes de données de grande taille. Le support des développeurs est bon à un coût très raisonnable. Les développeurs sont ouverts à prendre vos idées et à les mettre en œuvre, ce qui en fait une option encore meilleure.

Inconvénients : Peu de gens connaissent cet outil et il évolue. Il n'y a pas beaucoup d'options de configuration à jouer. Il y a du chemin à parcourir pour que cet outil devienne compétitif, ce qui n'est pas loin. Vous pourriez rencontrer des défis opérationnels de base.

Pentaho

Pentaho est un autre outil de migration et d'intégration de données qui a à nouveau des versions commerciales et open source qui peuvent migrer des données de n'importe quelle source de données vers n'importe quelle base de données. C'est également une option pour migrer les données vers PostgreSQL. Cet outil prend en charge une large gamme de bases de données et fonctionne sur un espace plus grand avec également des capacités de visualisation de données.

Avantages : Pentaho est un outil basé sur Java, il fonctionne en mode graphique et peut fonctionner sur des systèmes d'exploitation tels que Windows, Unix et Linux. Fonctionne sur un espace beaucoup plus grand et est très bon à des fins de transformation et de visualisation de données. Comme mentionné ci-dessus, prend en charge une large gamme de magasins de données.

Inconvénients : n'est pas un simple outil qui peut simplement extraire des données et les charger dans la base de données cible. Le processus de migration des données peut être complexe et prendre du temps. Se concentre fortement sur la transformation, le nettoyage, l'intégration et la visualisation des données. L'outil n'est pas un bon choix pour simplement migrer des données d'une base de données vers une autre base de données sans aucune transformation de données ni exercice de nettoyage. Les performances peuvent être un défi lors de la migration de gros volumes de données.

ETL personnalisé : Il n'est pas exagéré de dire que les ETL personnalisés sont l'un des moyens les plus courants d'accomplir un processus ETL efficace et hautement performant de bout en bout. Les administrateurs de base de données et les développeurs qui se retrouvent dans cette situation ne sont pas une surprise. Il serait impossible pour un seul ETL de comprendre la complexité des données, la forme des données, les défis environnementaux. Exemple :lorsque vous migrez des données à partir de plusieurs bases de données différentes dans un centre de données avec des modèles de données complexes vers une base de données PostgreSQL hébergée dans un autre centre de données ou un cloud public. Dans une telle situation, la simple chasse au meilleur ETL peut se retrouver dans une chasse à l'oie sauvage. Donc, opter pour un ETL personnalisé est la voie à suivre si vous souhaitez créer un processus ETL spécifique à l'environnement et aux données.

Avantages : Une très bonne alternative pour les organisations avec des environnements complexes et des données complexes où il n'est tout simplement pas possible de trouver un ETL qui réponde à tous vos problèmes de migration de données. Peut être très bénéfique en termes de fonctionnalités et de performances. Peut réduire le temps et les coûts lorsqu'il s'agit de corriger les bogues et les défauts de l'outil. Les opérations ETL critiques, complexes et lourdes peuvent être rendues hautement performantes et fiables car les développeurs ont un contrôle total sur l'outil. La flexibilité n'a pas de frontières. Est une bonne option lorsque vous recherchez des capacités au-delà des outils ETL et peut traiter n'importe quel niveau de complexité. Si vous avez choisi des technologies comme Java ou Python pour créer un ETL personnalisé, elles se marient très bien avec PostgreSQL.

Inconvénients : La création d'un ETL personnalisé peut prendre énormément de temps. Des efforts de conception et de développement importants sont nécessaires pour répondre à toutes les exigences de migration des données et à d'autres défis liés aux données. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des défis auxquels les ETL personnalisés doivent faire face, ce qui peut nécessiter des efforts de développement importants et du temps pour les améliorations :

• Changements environnementaux
• Modifications de l'infrastructure et de l'architecture de la base de données ayant un impact sur les opérations ETL
• Modifications des types de données
• Croissance du volume de données ayant un impact significatif sur les performances de migration des données
• Modifications de la structure du schéma ou de la conception
• Toute modification de code critique apportée à l'ETL doit être soumise au développement et aux tests avant de passer en production, cela peut prendre beaucoup de temps

En général, les développements ETL ne sont pas considérés comme la partie critique du budget du projet car ils ne font pas partie des applications commerciales régulières ou du processus de développement de bases de données. Ce n'est pas une surprise si les entreprises ne choisissent pas de créer un ETL personnalisé alors que des problèmes de budget, de ressources ou de temps surgissent.

Quel est le meilleur outil ETL ?

Eh bien, il n'y a pas de réponse simple. Tout dépend de vos besoins et de l'environnement. Le choix d'un ETL pour la migration des données vers PostgreSQL dépend de divers facteurs, vous devrez comprendre les facteurs ayant un impact sur la migration des données. Vous trouverez ci-dessous la plupart d'entre eux...

• Comprendre vos données
• Complexité des données
• Types de données
• Source des données
• Taille des données
• Comment sont les données sources ? dans une base de données ? dans un fichier plat ? Structuré ou non structuré ? etc.. etc..
• Quelles étapes votre exercice de migration de données impliquera-t-il ? Vos attentes vis-à-vis de l'outil.

Si vous connaissez ce qui précède, vous serez presque en mesure de choisir un outil ETL. L'analyse des facteurs ci-dessus vous aiderait à évaluer les caractéristiques et les capacités de chaque outil ETL. Les experts techniques effectuant la migration de données recherchent généralement un outil ETL efficace, flexible et hautement performant.

En fin de compte, ce n'est pas une surprise si vous finissez par sélectionner plusieurs outils ETL ou même si vous finissez par développer vous-même un outil personnalisé.

Pour être honnête, il est difficile de recommander un seul outil ETL sans connaître vos besoins en données. Au lieu de cela, je suggérerais qu'un outil ait les caractéristiques suivantes pour concevoir un processus de migration de données efficace et hautement performant...

• Doit utiliser une interface textuelle avec suffisamment d'options de configuration
• Doit être capable de migrer efficacement de grandes quantités de données en utilisant efficacement plusieurs processeurs et la mémoire
• Ce serait bien si l'outil pouvait être installé sur plusieurs systèmes d'exploitation. Certains outils spécifiques à PostgreSQL ne prennent en charge que Windows, ce qui peut poser des problèmes en termes de coûts, d'efficacité et de performances
• Doit être capable de comprendre les données source et la base de données cible
• Doit avoir des options de configuration flexibles avec suffisamment de contrôle pour connecter l'outil à un script bash ou python, personnaliser et planifier plusieurs tâches en parallèle
• Un processus de test optimal doit être conçu pour comprendre les capacités de migration de données de l'outil

Il existe des outils d'interface graphique faciles à configurer et à migrer les données en un seul clic. Ces outils conviennent à la migration de données de taille raisonnable dans un environnement non cloud et dépendent fortement de la capacité de l'infrastructure et du matériel. Il n'y aura pas beaucoup d'options autres que l'augmentation de la capacité infra pour une migration de données plus rapide et les options pour exécuter plusieurs tâches sont également sombres.

Lors de la migration de données vers PostgreSQL, je commencerais par regarder Talend ou SQLines. Si j'ai besoin de migrer les données d'Oracle, alors, je regarderais Ora2pg.