ELT（Extract-Load-Transform）是数据仓库中的核心数据处理流程，负责将数据从源系统抽取后直接加载至目标数据库，再通过数据库引擎完成转换。该架构由Oracle、Teradata等厂商推广，与传统ETL（Extract-Transform-Load）相比，ELT通过将转换步骤后置，利用数据库的并行处理与分布式计算能力提升效率，适用于大数据量及实时分析场景 。
随着云计算与分布式技术的发展，ELT逐渐取代传统ETL成为主流数据处理方案。其流程采用"抽取-加载-转换"顺序，支持数据在目标库内完成清洗与加工，减少数据迁移开销，并通过临时表机制优化处理流程 。现代云数据仓库（如Azure Synapse、ByConity）基于存算分离架构与分布式引擎，进一步提升了ELT在实时性、扩展性及容错能力方面的表现，成为支撑数据湖集成与复杂分析的关键技术 。
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