PostgreSQL में माइग्रेट करने के लिए सर्वश्रेष्ठ ETL उपकरण

ETL क्या है?

ईटीएल एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड को संदर्भित करता है, यह विभिन्न स्रोतों (जो विभिन्न रूपों में मौजूद हो सकता है) से डेटा निकालने के लिए लागू एक 3 चरण प्रक्रिया है, विश्लेषण के लिए लक्ष्य डेटाबेस में शुद्ध और लोड करता है। ETL डेटा वेयरहाउसिंग की दुनिया में एक लोकप्रिय प्रक्रिया है, जिसमें विभिन्न डेटा स्रोतों के डेटा को एकीकृत किया जाता है और व्यापार के लिए विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए लक्ष्य डेटाबेस में लोड किया जाता है। सरल मूल शब्दों में, ETL का उपयोग डेटा स्रोत जैसे डेटाबेस या फ़ाइल से डेटा निकालने के लिए किया जाता है और फिर साफ़ किया जाता है, व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुसार रूपांतरित किया जाता है और फिर लक्ष्य डेटाबेस में लोड किया जाता है।

ईटीएल प्रक्रिया विभिन्न उपकरणों के रूप में मौजूद है। वहाँ कुछ लोकप्रिय ईटीएल उपकरण हैं जो विभिन्न डेटा माइग्रेशन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए व्यवसायों द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। हालांकि ये उपकरण मौजूद हैं, इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि डेटा माइग्रेशन आवश्यकताओं को तुरंत पूरा किया जाएगा, यही वजह है कि डीबीए और डेवलपर्स अक्सर वास्तविक समय की जटिल डेटा माइग्रेशन चुनौतियों से निपटने के लिए कस्टम ईटीएल बनाने का विकल्प चुनते हैं।

ईटीएल क्यों?

जब भी डेटा माइग्रेशन की आवश्यकता होती है, तो सबसे पहली चीज जो डीबीए या डेवलपर्स ढूंढते हैं, वह है ईटीएल टूल। डेटा विभिन्न रूपों में मौजूद हो सकता है; आरडीबीएमएस डेटाबेस, फ्लैट फाइल, सीएसवी आदि में, और आवश्यकता होगी कि माइग्रेट किया जाए, इस सभी डेटा को एक ही डेटाबेस में एकीकृत किया जाए या यदि लक्ष्य डेटाबेस अलग है, तो डेटा परिवर्तन प्रक्रिया महत्वपूर्ण हो जाएगी। इन चुनौतियों का ईटीएल टूल द्वारा समाधान किया जा सकता है जो लागत और व्यावसायिक समय बचा सकते हैं। आज की दुनिया में ईटीएल विशिष्ट उपकरणों की कमी संगठनों को डेटा माइग्रेशन के लिए एक कुशल स्वचालित प्रक्रिया बनाने के लिए महत्वपूर्ण विकास प्रयास और धन खर्च कर सकती है। ओपन सोर्स वर्ल्ड के लिए धन्यवाद, कुछ लोकप्रिय ओपन सोर्स ईटीएल टूल हैं जो जटिल रीयल-टाइम डेटा माइग्रेशन चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं।

जबकि डेटा माइग्रेट करने के कई कारण हैं, मैं डेटा माइग्रेशन के लिए दो विशिष्ट आवश्यकताओं पर ध्यान देना चाहूंगा...

• विभिन्न स्रोतों (डेटाबेस, फ्लैट फाइल और सीएसवी) से डेटा को डेटा वेयरहाउसिंग वातावरण में एक एकल डेटाबेस में माइग्रेट करें, संभवतः एक ओपन सोर्स डेटाबेस जो निर्माण के लिए टीसीओ को काफी कम कर देगा डीडब्ल्यूएच वातावरण। यह एक व्यवहार्य विकल्प होगा क्योंकि रीयल-टाइम एप्लिकेशन मौजूदा वाणिज्यिक डेटाबेस का उपयोग करेंगे और DWH एक ओपन-सोर्स डेटाबेस पर डेटा की मेजबानी करेगा
• व्यावसायिक डेटाबेस से रीयल-टाइम डेटाबेस और एप्लिकेशन को माइग्रेट करें, व्यवसायों के लिए डेटा संचालन की बहुत कम लागत के लिए PostgreSQL जैसे ओपन सोर्स डेटाबेस में माइग्रेट करें।

इस ब्लॉग में मेरा ध्यान ETL टूल्स की पहचान करने पर होगा जो PostgreSQL डेटाबेस में डेटा माइग्रेशन करने में मदद कर सकते हैं।

PostgreSQL में माइग्रेट क्यों करें?

पोस्टग्रेएसक्यूएल एक सुविधा संपन्न, एंटरप्राइज क्लास, ओपन सोर्स डेटाबेस है जो पहला विकल्प है जो व्यवसाय अपनी विभिन्न रीयल-टाइम डेटा ऑपरेशन आवश्यकताओं के लिए चुन रहे हैं और विभिन्न मिशन महत्वपूर्ण वातावरण में कार्यान्वयन कर रहे हैं। इस अत्यधिक विश्वसनीय और कुशल RDBMS डेटाबेस की क्षमता को महसूस करने के बाद, अधिक से अधिक व्यवसाय अपने डेटाबेस और एप्लिकेशन को इसमें स्थानांतरित करने का विकल्प चुन रहे हैं। मौजूदा डेटाबेस को पोस्टग्रेएसक्यूएल में माइग्रेट करने से आईटी लागत में महत्वपूर्ण कमी आती है, जिसके कारण, "पोस्टग्रेएसक्यूएल में माइग्रेशन" इन दिनों काफी आम आवश्यकता है और डेटा माइग्रेशन की आवश्यकता आती है, जहां एक ईटीएल टूल की तलाश शुरू होती है।

जैसा कि ऊपर कहा गया है, काफी संख्या में वाणिज्यिक और ओपन-सोर्स ईटीएल उपकरण मौजूद हैं और लगभग सभी उपकरण पोस्टग्रेएसक्यूएल का समर्थन करते हैं।

प्रमुख ETL टूल क्या हैं?

Ora2pg

यदि आप Oracle डेटाबेस से PostgreSQL में डेटा माइग्रेट करने का इरादा रखते हैं, तो Ora2pg विकल्प है। यह एक पर्ल-आधारित ओपन सोर्स टूल है जिसे विशेष रूप से स्कीमा, डेटा को Oracle डेटाबेस से PostgreSQL में माइग्रेट करने के लिए विकसित किया गया है और दोनों डेटाबेस को बहुत अच्छी तरह से समझता है और किसी भी आकार के डेटा को माइग्रेट कर सकता है। बड़े आकार की बड़ी वस्तुओं को स्थानांतरित करना समय और हार्डवेयर के मामले में महंगा हो सकता है।

पेशेवर: Ora2pg एक बहुत लोकप्रिय टूल है जिसका उपयोग विशेष रूप से Oracle डेटाबेस को PostgreSQL में माइग्रेट करने के लिए किया जाता है। विंडोज और लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम का समर्थन करता है और टेक्स्ट इंटरफेस का उपयोग करता है। यह टूल दोनों डेटाबेस को बहुत अच्छी तरह समझता है और कार्यक्षमता के दृष्टिकोण से काफी विश्वसनीय है। जब हम उत्पादन के माहौल में डेटा माइग्रेट करते हैं, तो डेटा विश्लेषण (या डेटा विवेक) अभ्यास के परिणामस्वरूप "0" डेटा दोष होता है जो काफी उल्लेखनीय है। दिनांक/टाइमस्टैम्प और बड़ी वस्तुओं जैसे डेटा प्रकारों को माइग्रेट करने में बहुत कुशल। पृष्ठभूमि में शेल स्क्रिप्ट के माध्यम से कार्य शेड्यूल करना आसान है। जीथब पर किसी भी मुद्दे के लिए डेवलपर की प्रतिक्रिया अच्छी है।

विपक्ष: Ora2pg की स्थापना प्रक्रिया, जिसमें Perl मॉड्यूल, Oracle और Postgres क्लाइंट स्थापित करना शामिल है, OS संस्करण के आधार पर एक जटिल मामला बन सकता है और Windows OS पर ऐसा करते समय और भी जटिल हो सकता है। समानांतर में "बड़े ऑब्जेक्ट्स" के साथ बड़े आकार की तालिकाओं को माइग्रेट करते समय महत्वपूर्ण प्रदर्शन चुनौतियां हो सकती हैं (इसका मतलब है कि एक से अधिक थ्रेड्स के साथ एक ora2pg जॉब) जिससे महत्वपूर्ण डेटा माइग्रेशन रणनीति में बदलाव हो सकता है।

प्रतिभा

टैलेंड एक बहुत लोकप्रिय ईटीएल उपकरण है जिसका उपयोग किसी भी स्रोत (डेटाबेस या फ़ाइल) से किसी भी डेटाबेस में डेटा माइग्रेट करने के लिए किया जाता है। यह टूल PostgreSQL डेटाबेस को सपोर्ट करता है और कई व्यवसाय इस टूल का उपयोग डेटा को PostgreSQL में माइग्रेट करने के लिए करते हैं। इस टूल के वाणिज्यिक और ओपन-सोर्स दोनों संस्करण हैं और डेटा माइग्रेशन के लिए ओपन-सोर्स को मददगार होना चाहिए।

पेशेवर: टैलेंड एक जावा आधारित ईटीएल उपकरण है जिसका उपयोग डेटा एकीकरण के लिए किया जाता है और पोस्टग्रेएसक्यूएल का समर्थन करता है। एक आसान इंस्टाल टूल जीयूआई के साथ ओपन-सोर्स और कमर्शियल दोनों संस्करणों के साथ आता है। जावा को सपोर्ट करने वाले किसी भी प्लेटफॉर्म पर चल सकता है। डेवलपर्स कस्टम जावा कोड लिख सकते हैं जिसे टैलेंड में एकीकृत किया जा सकता है। यदि आपको किसी डेवलपर या DBA को डेटा को PostgreSQL में माइग्रेट करने के लिए इस टूल का उपयोग करने का निर्देश देना है तो यह कोई बड़ी बात नहीं है। डेटाबेस या फ़ाइल जैसे कई स्रोतों से डेटा माइग्रेट या एकीकृत कर सकता है।

विपक्ष: शेड्यूलिंग जॉब एक ​​चुनौती हो सकती है। प्रदर्शन में सुधार के लिए कई अनुकूलन विकल्पों के साथ उचित आकार की तालिकाओं को माइग्रेट करने के लिए अधिकतर उपयोग किया जा सकता है। लाखों पंक्तियों वाली विशाल आकार की तालिकाओं को माइग्रेट करने का एक बढ़िया विकल्प नहीं हो सकता है। बुनियादी परिचालन चुनौतियों में ला सकता है। विशेष रूप से कस्टम कोड को एकीकृत करते समय इस उपकरण को संभालने के लिए जावा विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। थोड़े समय के भीतर इस उपकरण पर आराम स्तर हासिल करना आसान नहीं है। डेटा माइग्रेशन जॉब को स्क्रिप्ट और शेड्यूल करना संभव नहीं है।

SQLINES

Sqlines एक अन्य ओपन-सोर्स ETL टूल है जो किसी भी डेटाबेस से डेटा को माइग्रेट कर सकता है। यह किसी भी वाणिज्यिक या ओपन सोर्स डेटाबेस से PostgreSQL डेटाबेस में डेटा माइग्रेट करने का एक और अच्छा विकल्प है। मैं व्यक्तिगत रूप से इस टूल से प्रभावित हूं। इसे C/C++ का उपयोग करके विकसित किया गया है और इंस्टॉलेशन प्रक्रिया के आसपास बिना किसी जटिलता के उपयोग करना बहुत आसान है (बस इंस्टॉलर को डाउनलोड करें और अनटार करें और आपका काम हो गया!)। चूंकि यह एक C/C++ आधारित टूल है, इसलिए बड़े आकार के डेटाबेस को माइग्रेट करते समय बड़े प्रदर्शन की जीत हो सकती है। मैं कहूंगा कि यह उपकरण विकसित हो रहा है और समर्थन के लिए सदस्यता लागत बहुत ही उचित है।

पेशेवर: जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, मैं इस तथ्य से प्रभावित हूं कि यह उपकरण C/C++ पर आधारित है जो एक बहुत बड़ा प्लस है। स्थापित करने और स्थापित करने के लिए काफी आसान और सरल। टेक्स्टुअल इंटरफ़ेस का उपयोग करता है जो बैश स्क्रिप्ट के माध्यम से नौकरियों को शेड्यूल करना वास्तव में आसान बनाता है। बड़े आकार के डेटा वॉल्यूम को संभाल सकता है। डेवलपर्स से समर्थन बहुत ही उचित कीमत पर अच्छा है। डेवलपर आपके विचारों को लेने और उन्हें लागू करने के लिए तैयार हैं जो इसे और भी बेहतर विकल्प बनाता है।

विपक्ष: इस उपकरण के बारे में बहुत से लोग नहीं जानते हैं और यह विकसित हो रहा है। खेलने के लिए कई कॉन्फ़िगरेशन विकल्प नहीं हैं। इस उपकरण को प्रतिस्पर्धी बनने के लिए जाने का कोई रास्ता है जो बहुत दूर नहीं है। आपको बुनियादी परिचालन चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है।

पेंटाहो

पेंटाहो एक और डेटा माइग्रेशन और इंटीग्रेशन टूल है जिसमें फिर से वाणिज्यिक और ओपन-सोर्स संस्करण हैं जो किसी भी डेटा स्रोत से किसी भी डेटाबेस में डेटा माइग्रेट कर सकते हैं। यह डेटा को PostgreSQL में माइग्रेट करने का भी एक विकल्प है। यह टूल डेटाबेस की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं के साथ एक बड़े स्थान पर भी काम करता है।

पेशेवर: पेंटाहो एक जावा आधारित उपकरण है, यह जीयूआई मोड में काम करता है और विंडोज, यूनिक्स और लिनक्स जैसे ऑपरेटिंग सिस्टम पर चल सकता है। बहुत बड़े स्थान पर काम करता है और डेटा परिवर्तन और विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्यों में बहुत अच्छा है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, डेटा स्टोर की विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है।

विपक्ष: एक सरल उपकरण नहीं है जो केवल डेटा निकाल सकता है और उसे लक्ष्य डेटाबेस में लोड कर सकता है। डेटा माइग्रेशन प्रक्रिया जटिल और समय लेने वाली हो सकती है। डेटा परिवर्तन, सफाई, एकीकरण और विज़ुअलाइज़ेशन पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करता है। बिना किसी डेटा ट्रांसफॉर्मेशन या क्लींजिंग एक्सरसाइज के सिर्फ एक डेटाबेस से दूसरे डेटाबेस में डेटा माइग्रेट करने के लिए टूल एक अच्छा विकल्प नहीं है। बड़ी मात्रा में डेटा माइग्रेट करते समय प्रदर्शन एक चुनौती हो सकता है।

कस्टम-निर्मित ईटीएल: यह कहना कोई अतिशयोक्ति नहीं है कि कस्टम ईटीएल एंड-टू-एंड कुशल और उच्च प्रदर्शन वाली ईटीएल प्रक्रिया को पूरा करने के सबसे सामान्य तरीकों में से एक है। डीबीए, डेवलपर्स इस स्थिति में उतरना कोई आश्चर्य की बात नहीं है। एकल ईटीएल के लिए डेटा जटिलता, डेटा आकार, पर्यावरणीय चुनौतियों को समझना असंभव होगा। उदाहरण:जब आप जटिल डेटा मॉडल वाले डेटा सेंटर में कई अलग-अलग डेटाबेस से डेटा को दूसरे डेटा सेंटर या सार्वजनिक क्लाउड में होस्ट किए गए PostgreSQL डेटाबेस में माइग्रेट कर रहे हैं। ऐसी स्थिति में केवल सर्वश्रेष्ठ ईटीएल का शिकार करना जंगली-हंस के पीछा में समाप्त हो सकता है। इसलिए, यदि आप एक पर्यावरण विशिष्ट और डेटा विशिष्ट ईटीएल प्रक्रिया का निर्माण करना चाहते हैं, तो कस्टम ईटीएल के लिए जाने का रास्ता है।

पेशेवर: जटिल वातावरण और जटिल डेटा वाले संगठनों के लिए एक बहुत अच्छा विकल्प जिसमें एक ईटीएल खोजना संभव नहीं है जो आपके सभी डेटा माइग्रेशन चिंताओं को संबोधित करता है। कार्यक्षमता और प्रदर्शन के मामले में बहुत फायदेमंद हो सकता है। जब उपकरण में बग और दोषों को ठीक करने की बात आती है तो समय और लागत कम हो सकती है। महत्वपूर्ण, जटिल और भारी बाध्य ईटीएल संचालन को अत्यधिक प्रदर्शनकारी और विश्वसनीय बनाया जा सकता है क्योंकि डेवलपर्स का उपकरण पर पूर्ण नियंत्रण होता है। लचीलेपन की कोई सीमा नहीं होती। एक अच्छा विकल्प है जब आप ईटीएल उपकरणों से परे क्षमताओं को देख रहे हैं और जटिलता के किसी भी स्तर को संबोधित कर सकते हैं। यदि आपने कस्टम ETL बनाने के लिए Java या Python जैसी तकनीकों को चुना है, तो वे PostgreSQL के साथ बहुत अच्छी तरह मेल खाते हैं।

विपक्ष: एक कस्टम ईटीएल बनाना बेहद समय लेने वाला हो सकता है। सभी डेटा माइग्रेशन आवश्यकताओं और अन्य डेटा चुनौतियों का समाधान करने के लिए महत्वपूर्ण डिज़ाइन और विकास प्रयासों की आवश्यकता है। नीचे कुछ चुनौतियाँ दी गई हैं जिनका कस्टम ईटीएल को सामना करना चाहिए, जिनके लिए महत्वपूर्ण विकास प्रयास और संवर्द्धन के लिए समय की आवश्यकता हो सकती है:

• पर्यावरण परिवर्तन
• ईटीएल संचालन को प्रभावित करने वाले बुनियादी ढांचे और डेटाबेस वास्तु परिवर्तन
• डेटा प्रकार में परिवर्तन
• डेटा वॉल्यूम वृद्धि जो डेटा माइग्रेशन प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है
• स्कीमा संरचना या डिज़ाइन में परिवर्तन
• ईटीएल में कोई भी महत्वपूर्ण कोड परिवर्तन, उत्पादन में जाने से पहले विकास और परीक्षण के अधीन होना चाहिए, इसमें महत्वपूर्ण समय लग सकता है

सामान्य तौर पर, ईटीएल विकास को परियोजना बजट का महत्वपूर्ण हिस्सा नहीं माना जाता है क्योंकि वे नियमित व्यावसायिक अनुप्रयोगों या डेटाबेस विकास प्रक्रिया का हिस्सा नहीं हैं। यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि व्यवसाय बजट, संसाधन या समय की चुनौतियों के रूप में कस्टम ईटीएल बनाने का विकल्प नहीं चुनते हैं।

सर्वश्रेष्ठ ETL टूल क्या है?

खैर, कोई सीधा जवाब नहीं है। यह सब आपकी आवश्यकताओं और पर्यावरण पर निर्भर करता है। PostgreSQL में डेटा माइग्रेट करने के लिए ETL चुनना विभिन्न कारकों पर निर्भर करता है, आपको डेटा माइग्रेशन को प्रभावित करने वाले कारकों को समझना होगा। उनमें से अधिकतर नीचे हैं...

• अपना डेटा समझें
• डेटा की जटिलता
• डेटा प्रकार
• डेटा स्रोत
• डेटा आकार
• स्रोत डेटा कैसा है? एक डेटाबेस में? एक फ्लैट फ़ाइल में? संरचित या असंरचित? आदि..आदि..
• आपके डेटा-माइग्रेशन अभ्यास में कौन से चरण शामिल होंगे? टूल से आपकी अपेक्षाएं।

यदि आप उपरोक्त जानते हैं, तो आप लगभग एक ईटीएल उपकरण चुनने की स्थिति में होंगे। उपरोक्त कारकों का विश्लेषण करने से आपको प्रत्येक ईटीएल उपकरण की विशेषताओं और क्षमताओं का मूल्यांकन करने में मदद मिलेगी। डेटा माइग्रेशन करने वाले तकनीकी विशेषज्ञ आम तौर पर एक ईटीएल टूल को देखेंगे जो कुशल, लचीला और उच्च प्रदर्शन करने वाला है।

दिन के अंत में यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि आप कई ईटीएल टूल का चयन करते हैं या यहां तक ​​कि खुद एक कस्टम टूल विकसित करते हैं।

ईमानदार होने के लिए, आपकी डेटा आवश्यकताओं को जाने बिना केवल एक ईटीएल उपकरण की सिफारिश करना मुश्किल है। इसके बजाय, मेरा सुझाव है कि एक कुशल और उच्च प्रदर्शन वाली डेटा माइग्रेशन प्रक्रिया को डिज़ाइन करने के लिए एक टूल में निम्नलिखित विशेषताएं होनी चाहिए...

• पर्याप्त कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों के साथ टेक्स्ट इंटरफ़ेस का उपयोग करना चाहिए
• एकाधिक CPU और मेमोरी का प्रभावी ढंग से उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक स्थानांतरित करने में सक्षम होना चाहिए
• यह अच्छा होगा यदि टूल को कई ऑपरेटिंग सिस्टम में स्थापित किया जा सकता है। कुछ PostgreSQL विशिष्ट उपकरण केवल Windows का समर्थन करते हैं जो लागत, दक्षता और प्रदर्शन के दृष्टिकोण से चुनौतियों का सामना कर सकते हैं
• स्रोत डेटा और लक्ष्य डेटाबेस को समझने में सक्षम होना चाहिए
• उपकरण को बैश या पायथन स्क्रिप्ट में प्लग करने, समानांतर में कई कार्यों को अनुकूलित और शेड्यूल करने के लिए पर्याप्त नियंत्रण के साथ लचीला कॉन्फ़िगरेशन विकल्प होना चाहिए
• उपकरण की डेटा माइग्रेशन क्षमताओं को समझने के लिए एक इष्टतम परीक्षण प्रक्रिया तैयार की जानी चाहिए

वहाँ जीयूआई उपकरण हैं जो एक-क्लिक में डेटा को सेटअप और माइग्रेट करना आसान है। ये उपकरण गैर-क्लाउड वातावरण में उचित आकार के डेटा को स्थानांतरित करने के लिए अच्छे हैं और बुनियादी ढांचे और हार्डवेयर क्षमता पर अत्यधिक निर्भर हैं। तेजी से डेटा माइग्रेशन के लिए इंफ्रा क्षमता बढ़ाने के अलावा और कोई विकल्प नहीं होगा और कई नौकरियों को चलाने के विकल्प भी धूमिल हैं।

PostgreSQL में डेटा माइग्रेट करते समय, मैं Talend या SQLines को देखना शुरू कर दूंगा। अगर मुझे Oracle से डेटा माइग्रेट करने की आवश्यकता है, तो, मैं Ora2pg को देखूंगा।