在大数据时代，找到合适的 MySQL ETL 工具对于管理和分析数据至关重要。理想情况下，您需要一个能够让您轻松控制数据流、符合安全标准、与流行应用程序轻松集成并帮助团队中的每个成员构建数据管道而无需学习如何编码的解决方案。
有这么多用于 MySQL 数据仓库和数据库的 ETL 工具，您需要一个指南来帮助您选择适合您公司的选项是可以理解的。您探索的 ETL 解决方案越多，您选择的软件就越有可能使您的员工和经理能够从可靠的数据中做出明智、明智的选择。
为了帮助您选择适合您的 ETL 解决方案，这里汇总了一些可用的顶级 ETL 工具。
MySQL 数据仓库的 8个 ETL 工具：
DataExpress
Pentaho Kettle
csv2db
Apatar
Domo
AWS Glue
Benetel
Apache Spark
DataExpress
提供了许多使 MySQL 用户受益的功能。
它符合 HIPAA 和金融行业的安全要求。 DataExpress 还允许您创建数据传输计划。
设置时间表后，它将自动将数据从您的数据库传输到您的分析应用程序。
制作 DataExpress 的公司 DATA443 Risk Mitigation 有几个版本供您考虑。 不幸的是，这些选项迫使您承诺使用非常具体的软件形式。 你没有太多的灵活性。
此外，DATA443 风险缓解侧重于安全性。
这意味着 DataExpress 超出了大多数监管准则。
这也意味着 ETL 不是开发人员的主要关注点。
Pentaho Kettle
Pentaho Data Integration（或 Kettle）具有出色的用户界面，可以让没有经验的用户构建数据管道。您无需了解 SQL 或其他语言即可开始使用。这些特性使其成为商业智能和 MySQL ETL 的不错选择。
另一方面，它的一些最重要的缺陷包括：
限制您的设计的有限模板。
数据库连接超时之前令人沮丧的短暂时间。
无法真正识别问题的难以辨认的错误代码。
此选项的价格点意味着 Pentaho Kettle 可能并不适合所有人。
csv2db
如果您的需求有限，需要将 CSV 文件添加到 MySQL 数据库，那么
csv2db 可以为您工作。该工具只做一件事，但它做得非常好。
用户需要一些编码经验才能开始。 CSV2db 不是销售团队可以使用的解决方案类型。它专为希望以快速、简单的方式管理数据的技术专家而设计。
Apatar
Apatar 在 MySQL ETL 和商业智能数据分析方面相当简单。其为商业用户设计的开源软件提供对数据质量工具、集成工具等的访问。您不需要编码或数据管理经验即可使用该工具。但是，如果您确实知道如何编写脚本，则可以从 Apatar 获得更多的灵活性和自定义。
同样重要的是要注意 Apatar 没有得到很多更新。不要期望它与最新的应用程序集成。
Domo
您可能以前听说过 Domo。选择 Domo 有一些明显的优势。它比大多数 MySQL ETL 工具做得更多。例如，您可以使用它来分析和可视化数据。其他流行的用例包括将 Domo 数据引入 Amazon Redshift 并将 Domo 数据加载到 Google BigQuery。
通过包含数据分析和可视化功能，Domo 将自己定位为用户友好的选项。不幸的是，这正是该软件的不足之处。实际上，Domo 有一个陡峭的学习曲线和一个对新用户没有多大意义的用户界面。虽然它似乎是商业智能的绝佳选择，但它缺乏营销和销售专家做出数据驱动决策所需的直观功能。
AWS Glue
Amazon Web Services 是一项基于云的服务，提供
AWS Glue，这是一种利用 Python 作为其基础语言的实时 ETL 工具。当您想要完全无服务器时，AWS 是理想的选择。然而，这将是有代价的。您将按小时收费，以一秒为增量。
Benetl
Benetl 是一个免费的 MySQL ETL 工具。然而，它仍然是有代价的。您需要在编码和数据库管理方面拥有丰富的经验才能从 Benetl 获得任何东西。除了可以让您编写命令的屏幕之外，它几乎没有用户界面。要将 Benetl 连接到 MySQL，您需要下载核心软件未包含的驱动程序。对于没有计算机科学学位的人来说，即使创建 Benetl 帐户似乎也是不可能的。
Benetl 也只管理 csv、txt 和 xls 文件，这可能会给您和您的团队带来问题。
除非您是数据专家，否则您可能需要重新考虑 Benetl。尽管没有前期成本，但学习曲线非常陡峭，您最终可能会花费大量时间（以及金钱）试图弄清楚它。最好为适合您员工的软件付费。
Apache Spark
Apache Spark 是一个“闪电般快速”的统一分析引擎，能够快速高效地处理大型数据集。以速度着称的 Apache Spark 可以将工作负载的运行速度提高 100 倍。虽然功能强大，但 Apache Spark 不提供自动优化过程。如果自动化对您很重要，这是您需要考虑的事情，因为您需要手动优化代码。
这个开源 ETL 工具也不适合多用户环境，并且不提供自己的文件管理系统。