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传统的数据处理系统通常会随着数据量的增长而变得举步维艰，导致查询速度缓慢和瓶颈，从而阻碍业务团队的敏捷性。借助 MPP，企业可以独立扩展计算和存储，从而在整个组织内实现更快的分析和更完善的决策。

这在企业分析领域尤为重要。不断增长的数据量要求系统不仅能够处理海量数据，还能以支持敏捷性和实时分析的方式进行处理。如果没有 MPP，这些需求将导致性能问题和速度下降，从而可能扰乱运营和决策。

随着数据架构的发展，ELT（提取、加载、转换）已成为管理 智利 whatsapp 数据库 和处理大型数据集的首选方法。与传统的 ETL（提取、转换、加载）不同，ELT 是先提取数据，然后在外部进行转换，然后再加载到数据仓库中，而 ELT 则直接将原始数据加载到数据仓库中，然后再进行转换。这种方法尤其适合旨在高效处理大规模数据工作负载的 MPP 系统。

通过将转换逻辑直接推送到 MPP 数据仓库（而不是在系统之间移动数据），组织可以减少数据移动量，从而降低延迟并提高可扩展性。与 MPP 的并行处理功能相结合，转换任务可以分布在多个节点上，从而显著缩短处理和分析数据的时间。这两者结合在一起被称为“下推”架构。

ELT 在 MPP 环境中的主要优势之一是最大限度地降低复杂性。所有操作都集中在一个系统中进行，无需跨平台管理多个步骤，从而实现更高效的工作流程并减少出错的机会。此外，由于 MPP 系统专为高并发性和高吞吐量而设计，它们可以同时处理多个 ELT 进程的并行执行，从而进一步加速整体数据管道。