ETL 中的 Clean Code：Python、Go 和 SQL 各自教你以不同方式思考
Source: Dev.to
Hey Devs 👋
有时候在数据工程领域，最大的收获并不是来自庞大的系统或炫酷的架构……而是来自更简单的东西：
在语言之间切换。
我在做一系列 ETL 任务——并不是什么大工程，只是使用 Python、Go 和 SQL 在不同阶段进行数据的搬运和转换。跳来跳去几天后，我突然领悟到：
“等等……每种语言都在迫使我以不同的方式编写 ETL。”
如果你稍微接触过 ETL，或者正在学习数据工程的基础，这篇文章或许能帮助你理解为什么在数据系统中人们经常混合使用多种语言。
🧩 触发点：一个简单任务教会我 3 种思维方式
它从一个小练习开始：
- 清洗原始数据 → Python
- 高效推送处理后的数据 → Go
- 在数据库内部塑形 → SQL
任务本身并不特殊——但每种语言让我的思考方式截然不同。
🐍 Python：表达式转换的语言
Python 让 ETL 变得 流畅。无论是清理行、规范化模式，还是将 CSV 转为 Parquet，Python 都鼓励：
- 可读的转换
- 快速的实验
- 处理脏数据
- “像解释一样写代码”
它是最容易表达 ETL 逻辑的地方。
使用 Python 时的思维方式：
“让我写出清晰、能够处理所有边界情况的代码。”
你关注的是正确性和可读性，而不是性能。
适合场景：
- 特征工程
- 数据清洗
- 格式转换
- 数据丰富化步骤
⚡ Go：强制结构与性能的语言
当任务是 快速搬运数据——不仅仅是转换——Go 就大显身手。它推动你走向：
- 严格的类型系统
- 可预测的内存使用
- 批处理
- 并发模式
- 可控的错误处理
它基本上重塑了你的 ETL 思维：
“让它高效、一致、快速。”
Python 更像是 讲故事，而 Go 更像是 建筑施工。
适合场景：
- 数据摄取脚本
- 连接器
- 大批量插入
- 用于数据搬运的 CLI 工具
(如果你向 ClickHouse 之类的系统写入，Go 会显得非常自然。)
🧾 SQL：意图语言，而非过程语言
SQL 提醒你，ETL 并不总是要一步步写代码。有时你只需要：
- 描述数据的形状
- 描述关系
- 描述你想要的干净输出
…然后引擎帮你完成其余工作。
SQL 强迫你采用另一种思维模型：
“告诉数据库你需要什么结果——而不是如何计算它。”
适合场景：
- 去重
- 聚合
- 连接标准化表
- 塑造分析数据集
通常，SQL 能用一条优雅的 SELECT 替代整段 Python 代码。
🧠 更大的收获：干净的 ETL 并非只靠一种语言
人们常问：
- “Python 足够做 ETL 吗？”
- “我应该转向 Go 吗？”
- “什么时候让 SQL 负责转换比较合适？”
在尝试将三者混合使用后，答案变得更简单：
干净的 ETL 来自于结合每种语言的优势。
- 使用 Python 进行转换
- 使用 Go 进行摄取 + 性能优化
- 使用 SQL 进行建模 + 结果塑形
你不需要一个巨大的流水线才能领悟——即使是一个小任务也能清晰地展示这些区别。
💬 轮到你了
如果你曾在 ETL 中切换过这些语言，欢迎分享：
- 哪些地方感觉自然？
- 哪些地方让你痛苦？
- 哪种语言推动你走向更清晰的设计？
如果你正在学习数据工程——尝试一次小型的多语言 ETL 实验吧。你会从中学到的东西，比任何教程都多。