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小七 141 0

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Sridhar Garige(我们的认知)的博客

几乎所有SAP HANA初学者都知道的问题和答案

我们从本世纪初甚至更早的时候就听说了HANA。起初我以为这只是一个新的数据库。想一想,可能是SAP不想和其他数据库供应商(竞争对手)分享市场收入,所以他们提出了自己的数据库。

后来我有了一个想法,HANA只针对BI/BW用户,那么ABAPer呢?以前每个人都谈论分析和建模,所以,我认为,对于BI/BW建模者来说,这是小菜一碟。那么ABAP…?

市场传言开始,ABAP将在不久的将来灭绝。我曾经想,如果ABAP将要消亡,电子商务数据分析,那么在整个宇宙中,谁会支持SAP实现历史上编写的成吨成吨的ABAP代码呢?在这些大型和小型SAP实施中花费的所有时间、精力和金钱将会发生什么变化?我花了更多的时间研究什么是HANA,而不是实际学习什么是HANA。互联网上充斥着关于HANA的信息,但要找到正确的答案来解决你的好奇心或疑问,是一项艰巨的任务。

我花了很多时间,从其他渠道收集了一些信息,以了解什么是HANA,谁需要它,为什么?

希望所有这些信息都能帮助您更好地理解它。

SAP HANA和其他关系数据库一样。在启动saphana之前拥有数据库概念和SQL的基本知识是一个优势,但这不是一个先决条件。学习SAP HANA时,您可以随时了解这些概念。

BI是SAP的数据仓库包实现工具。SAP BI中的数据仓库概念将有助于从HANA角度理解BW的实施方面。

但除非您计划成为HANA上的BW顾问,否则您不必学习BI。同样,BW和BO分别是业务仓库和业务对象。如果您以前有过BW经验,了解建模概念并将数据传输到SAP Business Suite系统到HANA将是您的儿戏。但是,即使我们目前没有接触到BW,我们也可以很容易地学习HANA建模概念。但对于那些关注BW在HANA专家中的角色的顾问来说,这是必须的。

到目前为止,我已经了解到BO是一个前端报告工具。具备报告工具方面的知识将是一个优势,但是,我们可以在学习HANA的同时学习BO概念。

但是,如果您已经具备BI/BW/BO知识,那么BW关于HANA的工作将是您的目标角色(如果您计划转向HANA)。

Q.学习HANA是否需要SAP ABAP技能?答:不

如果您是一名SAP ABAP程序员,那么实现业务逻辑和模型对您来说会很有趣。你一定已经听说过HANA上的SAP ABAP。让我们彻底制止阿巴珀正在消失的谣言吧。有了HANA,图数据库有哪些,ABAPer会更聪明,更受欢迎。只有HANA上的ABAP顾问需要ABAP知识作为先决条件。

问:HANA是功能人员还是技术人员或建模人员?答:所有。

问:SAP HANA声称速度很快。它是用哪种编程语言写的?AN:世界著名的C++。哈娜的HANA是关于RAM的,那么我们可以增加传统数据库的内存大小,并获得类似的性能吗?答:不,

如果我们增加传统数据库的内存大小,我们的性能肯定会更好,但这与我们在HANA中得到的不可比,因为HANA不仅仅是数据库。它是一种混合内存数据库,结合了小众硬件和软件创新,如下所述:

内存存储(RAM):从RAM本身处理数据比从硬盘访问数据快100万次。在实际场景中,可能要快10倍到3600倍。另外,在当今世界,RAM价格便宜,而且价格合理。

RAM中的读取时间:2 MB/ms/核(每核2兆字节/毫秒)。

因此要扫描1 GB的数据,返利机器人软件,淘客模板,大约需要0.5 s/核。对于100gb,需要50s/核。如果硬件中有50个核,扫描100gb数据只需要1秒。呵呵!!定量数字总是比句子段落更清楚。不是吗?

多核架构、分区和巨大的并行处理:服务器提供一个节点最多64核(甚至更多)。因此,在不同的节点上划分数据足迹并并行运行查询是HANA如此有效地使用的创新。这是硬件和软件创新的完美例子。

列式存储:连续内存分配使用顺序内存访问进行快速读取。记住,列存储不仅可以提高阅读速度。HANA建立的列存储是这样一种方式,读写都很有效。

快速聚合(通常聚合很昂贵),还支持并行处理。

在列存储中搜索必须比行存储快(如果您只选择一些列集,并非所有)。

数据压缩:通过压缩将数据占用最小化,即更少的数据移动意味着更快的性能。想法是去除重复数据,数据分析,为数据建立一个向量,并用一个整数指向它(整数比读取字符串便宜)。

Q.计算机体系结构正在改变吗?

答案:是的

问题。列存储实际上是如何使它更快的?

Ans:列存储分为三部分:

持久数据保存在主存中,所有缓冲区和事务更改保存在L2 Delta中,高插入/删除/更新等保存在L1 Delta中

因此L1、L2和主存的智能创新以及三者的结合,使数据读写,非常快速有效。

问:我们如何决定是行存储还是列存储?

行存储:

如果您想报告一个表的所有列,那么行存储更合适,因为重建完整的行是基于列的表最昂贵的操作之一。

列存储:

如果您想在表中存储大量需要聚合和分析的数据,那么就使用基于列的存储更适合。

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