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2021-09-28 16:12人工智能 人已围观

简介从业者视角,建模HANA与BW7 适用于:本文档适用于SAP HANA平台上的所有系统。 摘要本文档提供了HANA的介绍性和实用概述。它将提供一个概念上的比较以及实际的说明。 作者简介 他拥有...

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从业者视角,建模HANA与BW7

适用于:本文档适用于SAP HANA平台上的所有系统。

摘要本文档提供了HANA的介绍性和实用概述。它将提供一个概念上的比较以及实际的说明。

作者简介

他拥有ERP(金融重点)硕士学位、管理学士学位(澳大利亚)和商业信息技术文凭(新加坡)。他熟悉咨询和支持环境,以及各种项目领导和顾问角色。他位于新加坡,会说英语和汉语,会说德语。

闲暇时,他喜欢将自己的经验和知识记录到概念模型中。像往常一样,大数据库,pdf版本是scribd格式的(https://www.scribd.com/doc/248694989/practices-Perspective-HANA-vs-BW7-modeling)

这是他的第三份白皮书。希望对社区有帮助

从业者视角,建模HANA vs BW7

介绍什么是HANA?尽管HANA受到了媒体的关注,但随着定义的日益扩大,它只会带来更多的混乱。我把哈纳比作一头众所周知的大象,它有许多真理的版本,因为那些没有亲眼见过它的人。本文试图提供HANA的介绍性和实践性概述。

除了回答什么是HANA,还试图回答以下问题:•它与传统数据库有什么不同?•BW和HANA是否可以共存?•加入HANA技术对BI架构有何影响?

定义什么是HANA?术语HANA是"高性能分析设备"的缩写。

SAP®将HANA定义为"一种现代内存平台,可作为本地设备或云中部署。作为一个应用装置,SAP HANA结合了SAP的软件组件,这些组件在SAP硬件合作伙伴提供的经验证的硬件上进行了优化"。简而言之,HANA是SAP的内存解决方案。这是一个数据库。你可以在它上面运行BW,也可以在它上面运行ERP(或其他业务套件)。

但是内存数据库和传统数据库有什么不同呢?

SAP HANA将其大部分数据保存在内存中以实现高性能。但是,它仍然使用持久性存储在发生故障时提供回退。SAP承诺遵守传统数据库的ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)期望。在正常的数据库操作过程中,数据会以称为保存点的固定间隔自动从内存保存到磁盘。如果发生故障,例如电源故障,物联网平台,数据库将以与任何基于磁盘的数据库相同的方式重新启动,并通过重放自上一个保存点以来的重做日志将其恢复到上次一致状态。

SAP建议日志文件卷为HANA内存的3倍到5倍。在HANA框中,我们可以选择将所有表加载到其中,也可以选择选择性加载(因为HANA框仍有大小限制)。在启动时,所有基于行的表都被完全加载,但基于列的表是按需加载的(默认设置)。

SAP HANA不仅是一项创新技术,它还打包了其他工具(例如用于建模的HANA Studio、用于特定业务需求的HANA设备)

HANA有哪些好处?HANA的速度优势从100倍到100000倍不等,在这样的性能改进下,组织可以体验到前所未有的支持。HANA的性能是通过几个因素来实现的:(有关各个因素的详细信息,请参阅)

HANA上的BW是什么?如前所述,HANA是BW或ERP可以选择运行的数据库。由于BW的速度性能、可扩展性和敏捷性,将BW迁移到HANA是一个合乎逻辑的步骤建模。从根据个人经验,BEx报告可以提高500倍–3000倍。

BW对HANA有什么好处?我们有两个选择来利用韩亚的高市盈率性能:1)基于优化的多维数据集使用BW–无需建模,多维数据集可以迁移2)使用BW和HANA建模选项。

HANA优化的infocubes与传统的BW7具有不同的结构infocubes.infocubes在BW中,使用BW扩展星型模式和2个事实表来建模(具有读优化分区的E表和具有写/删除优化分区的F表)、"维度表"分组特征集和共享主数据表。此模式针对经典RDBMS技术进行了优化。利用HANA技术,模式可以简化为一个事实表(HANA可以在这个布局上同样快速地执行读、写和删除操作),直接连接到主数据表。

HANA优化的infocubes消除了不必要的连接和表,带来了更好的性能。无需建模。

然而,为了利用内存动态优势,我们需要应用HANA建模。HANA建模由"视图"组成,这些视图在后台生成实时SQL语句。优点在于它的非持久性:数据是读取的,而不是分段的,这种数据建模的灵活性与本地HANA DB在内存速度上的结合。

HANA建模概念

HANA建模使用3个信息"视图",好的云服务器,即:(1)属性视图(2)分析视图(3)计算视图

HANA建模的信息视图与MasterData和InfoCube的BW7概念平行。在属性视图级别,我们可以组合多个主数据表并指定一个主键。在这个阶段,我们可以做主数据报告。在在分析视图层次上,我们可以结合多个事务数据表作为基础,用属性视图丰富它。在这个阶段,我们已经可以实现分析报告。如果存在更复杂的场景,大数据分析网站,例如合并两个"infocubes",我们可以创建一个计算视图。

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