Las mejores herramientas ETL para migrar a PostgreSQL

¿Qué es ETL?

ETL se refiere a Extraer, Transformar y Cargar, es un proceso de 3 pasos aplicado para extraer los datos de varias fuentes (que pueden existir en varias formas), limpiar y cargar en una base de datos de destino para análisis. ETL es un proceso popular en el mundo del almacenamiento de datos en el que los datos internos de varias fuentes de datos se integran y cargan en una base de datos de destino para realizar análisis e informes para empresas. En términos básicos simples, ETL se usa para extraer los datos de una fuente de datos como una base de datos o un archivo y luego se limpian, se transforman de acuerdo con los requisitos comerciales y luego se cargan en la base de datos de destino.

El proceso ETL existe en forma de varias herramientas. Existen bastantes herramientas ETL populares que son ampliamente utilizadas por las empresas para abordar diferentes requisitos de migración de datos. Aunque estas herramientas existen, no hay garantía de que los requisitos de migración de datos se cumplan de inmediato, razón por la cual los administradores de bases de datos y los desarrolladores a menudo optan por crear ETL personalizados para superar los complejos desafíos de migración de datos en tiempo real.

¿Por qué ETL?

Siempre que existe un requisito para la migración de datos, lo primero que buscan los administradores de bases de datos o los desarrolladores es una herramienta ETL. Los datos pueden existir en diferentes formas; en la base de datos RDBMS, archivos planos, CSV, etc., y el requisito sería migrar, integrar todos estos datos en una sola base de datos o, si la base de datos de destino es diferente, el proceso de transformación de datos sería crítico. Estos desafíos pueden abordarse con herramientas ETL que pueden ahorrar costos y tiempo comercial. En el mundo actual, la falta de herramientas específicas de ETL puede costarles a las organizaciones un esfuerzo de desarrollo significativo y dinero para construir un proceso automatizado eficiente para la migración de datos. Gracias al mundo del código abierto, existen algunas herramientas ETL de código abierto populares que pueden abordar desafíos complejos de migración de datos en tiempo real.

Si bien existen varias razones para migrar los datos, me gustaría centrarme en dos requisitos típicos para la migración de datos...

• Migrar los datos de diferentes fuentes (base de datos, archivos planos y CSV) a una sola base de datos en un entorno de almacenamiento de datos, presumiblemente una base de datos de código abierto que reduciría significativamente el TCO para construir el Entornos DWH. Esta sería una opción viable ya que las aplicaciones en tiempo real utilizarán las bases de datos comerciales existentes y el DWH alojará los datos en una base de datos de código abierto
• Migre las bases de datos y aplicaciones en tiempo real de bases de datos comerciales a bases de datos de código abierto como PostgreSQL para lograr un costo mucho menor de las operaciones de datos para las empresas.

Mi enfoque en este blog sería identificar las herramientas ETL que pueden ayudar a realizar migraciones de datos a la base de datos PostgreSQL.

¿Por qué migrar a PostgreSQL?

PostgreSQL es una base de datos de código abierto de clase empresarial rica en características que es la primera opción que las empresas están optando por sus diversos requisitos de operación de datos en tiempo real y tiene implementaciones en varios entornos de misión crítica. Después de darse cuenta del potencial de esta base de datos RDBMS altamente confiable y eficiente, cada vez más empresas optan por migrar sus bases de datos y aplicaciones a ella. Migrar las bases de datos existentes a PostgreSQL trae reducciones significativas en los costos de TI debido a que, "Migraciones a PostgreSQL" es un requisito bastante común en estos días y viene el requisito de migración de datos, que es donde comienza la búsqueda de una herramienta ETL.

Como se dijo anteriormente, existe una gran cantidad de herramientas ETL comerciales y de código abierto y casi todas las herramientas son compatibles con PostgreSQL.

¿Cuáles son las mejores herramientas ETL?

Ora2pg

Ora2pg es LA OPCIÓN si tiene la intención de migrar los datos de la base de datos Oracle a PostgreSQL. Es una herramienta de código abierto basada en Perl especialmente desarrollada para migrar esquemas, datos de bases de datos Oracle a PostgreSQL y comprende ambas bases de datos muy bien y puede migrar datos de cualquier tamaño. La migración de objetos grandes de mayor tamaño puede ser costosa en términos de tiempo y hardware.

Ventajas: Ora2pg es una herramienta muy popular que se utiliza específicamente para migrar bases de datos Oracle a PostgreSQL. Admite los sistemas operativos Windows y Linux y utiliza una interfaz de texto. Esta herramienta comprende muy bien ambas bases de datos y es bastante confiable desde la perspectiva de la funcionalidad. Cuando migramos datos en un entorno de producción, el ejercicio de análisis de datos (o cordura de datos) resultó en "0" defectos de datos, lo cual es bastante notable. Bastante eficiente en la migración de tipos de datos como fecha/marca de tiempo y objetos grandes. Fácil de programar trabajos a través de un script de shell en segundo plano. La respuesta del desarrollador para cualquier problema en github es buena.

Desventajas: El procedimiento de instalación de Ora2pg, que incluye la instalación de módulos Perl, clientes Oracle y Postgres, puede volverse un asunto complejo dependiendo de la versión del sistema operativo y aún más complejo cuando se hace lo mismo en el sistema operativo Windows. Puede haber desafíos de rendimiento significativos al migrar tablas de gran tamaño con "Objetos grandes" en paralelo (esto significa un trabajo ora2pg con varios subprocesos), lo que puede generar un cambio significativo en la estrategia de migración de datos.

Talend

Talend es una herramienta ETL muy popular que se utiliza para migrar datos desde cualquier fuente (base de datos o archivo) a cualquier base de datos. Esta herramienta es compatible con la base de datos PostgreSQL y muchas empresas la utilizan para migrar datos a PostgreSQL. Hay versiones comerciales y de código abierto de esta herramienta y la de código abierto debería ser útil para las migraciones de datos.

Ventajas: Talend es una herramienta ETL basada en Java que se utiliza para integraciones de datos y es compatible con PostgreSQL. Una herramienta fácil de instalar viene con una GUI con versiones comerciales y de código abierto. Puede ejecutarse en cualquier plataforma que admita Java. Los desarrolladores pueden escribir código Java personalizado que se puede integrar en Talend. No es gran cosa si tiene que instruir a un desarrollador o un DBA para que use esta herramienta para migrar los datos a PostgreSQL. Puede migrar o integrar datos de múltiples fuentes como una base de datos o un archivo.

Desventajas: Programar trabajos puede ser un desafío. Se puede usar principalmente para migrar tablas de tamaño razonable sin muchas opciones de optimización en torno a la mejora del rendimiento. Puede que no sea una gran opción para migrar tablas de gran tamaño con millones de filas. Podría traer desafíos operativos básicos. Necesita experiencia en Java para manejar esta herramienta, especialmente al integrar el código personalizado. No es fácil ganar niveles de comodidad con esta herramienta en poco tiempo. No es posible crear secuencias de comandos y programar los trabajos de migración de datos.

SQLINAS

Sqlines es otra herramienta ETL de código abierto que puede migrar los datos hacia y desde cualquier base de datos. Esta es otra buena opción para migrar datos a bases de datos PostgreSQL desde prácticamente cualquier base de datos comercial o de código abierto. Personalmente estoy impresionado con esta herramienta. Está desarrollado usando C/C++ y es muy simple de usar sin complejidades en torno al proceso de instalación (simplemente descargue y descomprima el instalador y ¡listo!). Dado que esta es una herramienta basada en C/C++, podría haber grandes ganancias de rendimiento al migrar bases de datos de gran tamaño. Diría que esta herramienta está evolucionando y los costos de suscripción para el soporte son muy razonables.

Ventajas: Como se mencionó anteriormente, estoy impresionado con el hecho de que esta herramienta se basa en C/C++, lo cual es una gran ventaja. Bastante fácil y simple de instalar y configurar. Utiliza una interfaz de texto que facilita mucho la programación de trabajos a través de scripts bash. Puede manejar volúmenes de datos de gran tamaño. El soporte de los desarrolladores es bueno a un costo muy razonable. Los desarrolladores están abiertos a tomar sus ideas e implementarlas, lo que las convierte en una opción aún mejor.

Desventajas: No mucha gente conoce esta herramienta y está evolucionando. No hay muchas opciones de configuración para jugar. Hay un camino por recorrer para que esta herramienta se vuelva competitiva, que no está muy lejos. Es posible que se encuentre con desafíos operativos básicos.

Pentaho

Pentaho es otra herramienta de migración e integración de datos que nuevamente tiene versiones comerciales y de código abierto que pueden migrar datos desde cualquier fuente de datos a cualquier base de datos. Esta también es una opción para migrar datos a PostgreSQL. Esta herramienta es compatible con una amplia gama de bases de datos y opera en un espacio más grande con capacidades de visualización de datos también.

Ventajas: Pentaho es una herramienta basada en Java, funciona en modo GUI y puede ejecutarse en sistemas operativos como Windows, Unix y Linux. Opera en un espacio mucho más grande y es muy bueno para la transformación y visualización de datos. Como se mencionó anteriormente, admite una amplia gama de almacenes de datos.

Desventajas: no es una herramienta simple que simplemente puede extraer datos y cargarlos en la base de datos de destino. El proceso de migración de datos puede ser complejo y llevar mucho tiempo. Se centra en gran medida en la transformación, limpieza, integración y visualización de datos. La herramienta no es una buena opción para simplemente migrar datos de una base de datos a otra base de datos sin transformaciones de datos ni ejercicios de limpieza. El rendimiento puede ser un desafío al migrar grandes volúmenes de datos.

ETL personalizado: No es una exageración decir que los ETL personalizados son una de las formas más comunes de lograr un proceso ETL eficiente y de alto rendimiento de extremo a extremo. Los administradores de bases de datos, los desarrolladores que llegan a esta situación no son una sorpresa. Sería imposible que un solo ETL comprendiera la complejidad de los datos, la forma de los datos y los desafíos ambientales. Ejemplo:cuando está migrando datos de varias bases de datos diferentes en un centro de datos con modelos de datos complejos a una base de datos PostgreSQL alojada en otro centro de datos o nube pública. En tal situación, simplemente buscar el mejor ETL puede terminar en una persecución inútil. Por lo tanto, optar por ETL personalizado es el camino a seguir si va a crear un proceso ETL específico para el entorno y los datos.

Ventajas: Una muy buena alternativa para organizaciones con entornos complejos y datos complejos en los que simplemente no es posible encontrar un ETL que aborde todas sus inquietudes de migración de datos. Puede ser muy beneficioso en términos de funcionalidad y rendimiento. Puede reducir el tiempo y el costo cuando se trata de corregir errores y defectos en la herramienta. Las operaciones ETL críticas, complejas y con límites pesados ​​pueden tener un alto rendimiento y confiabilidad, ya que los desarrolladores tienen control total sobre la herramienta. La flexibilidad no tiene fronteras. Es una buena opción cuando busca capacidades más allá de las herramientas ETL y puede abordar cualquier nivel de complejidad. Si elige tecnologías como Java o Python para crear ETL personalizado, se combinan muy bien con PostgreSQL.

Desventajas: Crear un ETL personalizado puede llevar mucho tiempo. Se requieren importantes esfuerzos de diseño y desarrollo para abordar todos los requisitos de migración de datos y otros desafíos relacionados con los datos. A continuación se presentan algunos de los desafíos a los que deben enfrentarse los ETL personalizados, que pueden requerir un esfuerzo de desarrollo significativo y tiempo para las mejoras:

• Cambios ambientales
• Cambios en la infraestructura y la arquitectura de la base de datos que afectan las operaciones de ETL
• Cambios en el tipo de datos
• Crecimiento del volumen de datos que afecta significativamente el rendimiento de la migración de datos
• Estructura del esquema o cambios de diseño
• Cualquier cambio de código crítico en el ETL debe someterse a Desarrollo y Pruebas antes de pasar a producción, esto puede llevar mucho tiempo

En general, los desarrollos de ETL no se consideran la parte crítica del presupuesto del proyecto, ya que no forman parte de las aplicaciones comerciales habituales o del proceso de desarrollo de bases de datos. No es una sorpresa si las empresas no eligen crear un ETL personalizado cuando surgen desafíos de presupuesto, recursos o tiempo.

¿Cuál es la mejor herramienta ETL?

Bueno, no hay una respuesta directa. Todo depende de sus necesidades y del entorno. Elegir un ETL para migrar datos a PostgreSQL depende de varios factores, deberá comprender los factores que afectan la migración de datos. A continuación se muestran la mayoría de ellos...

• Comprenda sus datos
• Complejidad de los datos
• Tipos de datos
• Fuente de datos
• Tamaño de datos
• ¿Cómo son los datos de origen? en una base de datos? en un archivo plano? ¿Estructurado o no estructurado? etc.. etc..
• ¿Qué pasos implicará su ejercicio de migración de datos? Sus expectativas de la herramienta.

Si conoce lo anterior, entonces, casi estará en condiciones de elegir una herramienta ETL. El análisis de los factores anteriores lo ayudaría a evaluar las características y capacidades de cada herramienta ETL. Los expertos técnicos que realizan la migración de datos generalmente buscan una herramienta ETL que sea eficiente, flexible y de alto rendimiento.

Al final del día, no es una sorpresa si termina seleccionando varias herramientas ETL o incluso si termina desarrollando una herramienta personalizada usted mismo.

Para ser honesto, es difícil recomendar solo una herramienta ETL sin conocer sus requisitos de datos. En cambio, sugeriría que una herramienta debería tener las siguientes características para diseñar un proceso de migración de datos eficiente y de alto rendimiento...

• Debe estar usando una interfaz textual con suficientes opciones de configuración
• Debe poder migrar grandes cantidades de datos de manera eficiente mediante el uso efectivo de múltiples CPU y la memoria
• Sería bueno si la herramienta se pudiera instalar en varios sistemas operativos. Algunas herramientas específicas de PostgreSQL solo son compatibles con Windows, lo que puede plantear desafíos desde la perspectiva de los costos, la eficiencia y el rendimiento
• Debe poder comprender los datos de origen y la base de datos de destino
• Debe tener opciones de configuración flexibles con suficiente control para conectar la herramienta a un script bash o python, personalizar y programar múltiples trabajos en paralelo
• Se debe diseñar un proceso de prueba óptimo para comprender las capacidades de migración de datos de la herramienta

Existen herramientas GUI que son fáciles de configurar y migrar los datos con un solo clic. Estas herramientas son buenas para migrar datos de un tamaño razonable en un entorno que no sea de nube y dependen en gran medida de la infraestructura y la capacidad del hardware. No habrá muchas opciones además de aumentar la capacidad de infraestructura para una migración de datos más rápida y las opciones para ejecutar varios trabajos también son sombrías.

Al migrar datos a PostgreSQL, comenzaría a buscar Talend o SQLines. Si necesito migrar los datos de Oracle, buscaría Ora2pg.