SAP NetWeaver BW Performanceoptimierung - beck

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SAP PRESS
SAP NetWeaver BW – Performanceoptimierung
Bearbeitet von
Thomas Schröder
erweitert 2013. Buch. 1062 S. Hardcover
ISBN 978 3 8362 1993 8
Format (B x L): 16 x 24 cm
Wirtschaft > Betriebswirtschaft: Theorie & Allgemeines > Wirtschaftsinformatik, SAP,
IT-Management
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Thomas Schröder
SAP NetWeaver® BW –
Performanceoptimierung
Bonn Boston
Auf einen Blick
Grundlagen ..............................................................
37
Einführung in Data Warehousing und
SAP NetWeaver BW 7.3 ....................................................
39
2
Grundlagen der SAP NetWeaver BW-Architektur ..............
77
3
Einführung in das In-Memory-Computing mit
SAP HANA ........................................................................
93
TEIL I
1
4
Grundlagen der SAP-Speicherkonfiguration ....................... 119
5
SAP NetWeaver BW-Sizing ............................................... 141
6
SAP NetWeaver BW-Datenmodell .................................... 183
TEIL II
Analyse von SAP NetWeaver BW-Systemen
und -Anwendungen ................................................. 271
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware .............. 273
8
Analyse der Systemlast ...................................................... 343
9
Indizes und Datenbankstatistiken ...................................... 433
10
Information Lifecycle Management und Archivierung ........ 503
TEIL III Optimierung von SAP NetWeaver
BW-Systemen und -Anwendungen ....................... 539
11
Reporting-Performance ..................................................... 541
12
Performanceoptimierung durch Aggregate ........................ 623
13
SAP NetWeaver Business Warehouse Accelerator ............. 681
14
Performanceoptimierung von InfoProvidern ...................... 739
15
Performanceoptimierung von Extraktions- und
Ladeprozessen .................................................................. 785
TEIL IV SAP NetWeaver BW-Performanceoptimierung
mit SAP HANA ......................................................... 845
16
Architektur von SAP HANA ............................................... 847
17
SAP NetWeaver BW auf SAP HANA .................................. 873
18
Datenmodellierung in SAP HANA ..................................... 913
19
SAP HANA-Administration ................................................ 965
Inhalt
Einleitung .................................................................................
23
Teil I Grundlagen
1
Einführung in Data Warehousing und SAP
NetWeaver BW 7.3 ................................................
1.1
1.2
1.3
1.4
2
Grundlagen der SAP NetWeaver
BW-Architektur ......................................................
2.1
2.2
2.3
3
Einführung in das Data Warehouse .........................
Unterschiede zwischen operativen und
dispositiven Systemen .............................................
Aufbau von Data-Warehouse-Systemen ..................
Überblick über SAP NetWeaver BW 7.3 ..................
1.4.1
Administration und Customizing ...............
1.4.2
Datenextraktion in SAP NetWeaver BW ....
1.4.3
Datenablage in SAP NetWeaver BW ..........
1.4.4
Metadaten-Management ..........................
1.4.5
Analyse und Reporting ..............................
1.4.6
Datenfortschreibung in SAP NetWeaver
BW 7.3 ......................................................
1.4.7
Unterstützung von Ausnahmeaggregationen
in SAP NetWeaver BW Accelerator 7.20 ...
Begriffsklärungen ....................................................
SAP NetWeaver Application Server .........................
Softwarekomponenten des SAP NetWeaver
BW-Systems ............................................................
Einführung in das In-Memory-Computing mit
SAP HANA ..............................................................
3.1
3.2
3.3
3.4
3.5
39
39
43
45
48
49
51
55
69
70
74
76
77
77
79
87
93
Frühere In-Memory-Lösungen von SAP .................. 93
Begriffsklärungen .................................................... 97
Technologische Grundlagen .................................... 98
SAP HANA-Softwareversionen ................................ 102
T-Shirt Sizing für SAP HANA ................................... 104
9
Inhalt
3.6
3.7
3.8
4
Grundlagen der SAP-Speicherkonfiguration .......... 119
4.1
4.2
5
119
121
121
122
130
133
134
Sizing-Methoden .....................................................
Sizing-Berechnungen ...............................................
Sizing-Prozess ..........................................................
SAP Quick Sizer .......................................................
SAP Application Performance Standard (SAPS) ........
CPU-Sizing ..............................................................
Memory-Sizing ........................................................
Sizing für SAP NetWeaver BW auf SAP HANA .........
5.8.1
Sizing für SAP NetWeaver BW auf
SAP HANA mit dem SAP Quick Sizer .........
5.8.2
Sizing mit Datenbankskripten für
SAP NetWeaver BW auf SAP HANA ..........
5.8.3
Sizing für SAP NetWeaver BW auf
SAP HANA mit ABAP-Report .....................
5.8.4
T-Shirt-Sizing für SAP NetWeaver BW
auf SAP HANA ...........................................
144
146
147
149
163
167
168
169
171
175
177
181
SAP NetWeaver BW-Datenmodell ........................ 183
6.1
6.2
10
Begriffserklärungen ..................................................
Funktionsweise des SAP-Speichermanagements ......
4.2.1
Benutzerkontext und Moduskontext ..........
4.2.2
SAP-Speichertypen ....................................
4.2.3
Reihenfolge der Speicherbelegung .............
4.2.4
Zero Administration Memory Management
unter Microsoft Windows ..........................
4.2.5
SAP-Profilparameter ..................................
SAP NetWeaver BW-Sizing ................................... 141
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
5.6
5.7
5.8
6
Einsatzszenarien für SAP HANA ............................... 105
SAP HANA-Datentransfer ........................................ 110
SAP HANA-Frontend-Werkzeuge ............................ 115
Star-Schema-Datenmodell .......................................
Erweitertes Star-Schema-Datenmodell in
SAP NetWeaver BW ................................................
6.2.1
Faktentabellen in SAP NetWeaver BW .......
6.2.2
Dimensionstabellen in
SAP NetWeaver BW ..................................
184
185
188
189
Inhalt
6.3
6.4
6.5
6.6
6.7
6.8
6.9
6.10
6.11
6.12
6.13
6.14
6.15
6.2.3
Zeiten ........................................................
6.2.4
Kennzahlen ...............................................
6.2.5
Einheiten ...................................................
Modellierung des SAP NetWeaver
BW-Datenmodells (Standard-InfoCube) ..................
6.3.1
Stammdatentabellen in
SAP NetWeaver BW ..................................
6.3.2
SID-Tabellen in SAP NetWeaver BW .........
6.3.3
Externe Hierarchien in
SAP NetWeaver BW ..................................
Realtimefähige InfoCubes .......................................
DataStore-Objekte ..................................................
6.5.1
Standard-DataStore-Objekte .....................
6.5.2
DataStore-Objekte für direktes
Schreiben ..................................................
6.5.3
Schreiboptimierte DataStore-Objekte ........
VirtualProvider ........................................................
InfoSets ..................................................................
MultiProvider .........................................................
HybridProvider .......................................................
CompositePovider ..................................................
TransientProvider ....................................................
Semantisch partitionierte Objekte (SPO) .................
Kennzahlenmodell und Kontenmodell ....................
Modellierungsaspekte aus Performancesicht ...........
Empfehlungen zur Verwendung neuer
InfoProvider-Typen .................................................
190
191
198
199
205
213
219
229
231
232
234
235
236
239
244
250
251
254
256
258
260
268
Teil II Analyse von SAP NetWeaver BW-Systemen
und -Anwendungen
7
Analyse von Datenbank, Speicher
und Hardware ......................................................... 273
7.1
7.2
7.3
Allgemeine Datenbankaspekte in
SAP NetWeaver BW ...............................................
7.1.1
BW-Tabellentypen ....................................
7.1.2
Indextypen in SAP NetWeaver BW ............
7.1.3
Star-Transformation ...................................
Übersicht SAP-Performanceanalysewerkzeuge ........
Analyse der Datenbank ...........................................
7.3.1
Begriffserklärungen ....................................
274
274
276
277
279
281
281
11
Inhalt
7.3.2
7.3.3
7.3.4
7.3.5
7.3.6
7.3.7
7.4
7.5
7.6
7.7
7.8
7.9
8
285
293
298
299
301
302
307
308
309
310
314
315
318
321
322
323
324
327
332
333
335
336
339
340
Analyse der Systemlast .......................................... 343
8.1
8.2
12
Speicherbereiche der Datenbank ...............
Analyse der Shared SQL Area .....................
Analyse der Table Scans .............................
Analyse der Sortiervorgänge ......................
Analyse der Datenbankpuffer .....................
Analyse von Speicherplatz, Tabellen
und Indizes ................................................
7.3.8
Überprüfung der Datenbankparameter ......
7.3.9
DBA-Einplanungskalender .........................
Analyse der SAP-Speicherbereiche ..........................
7.4.1
Analyse der SAP-Puffer ..............................
7.4.2
Analyse des SAP-Speichers ........................
7.4.3
Analyse des allokierten Speichers und
des Hauptspeichers ....................................
7.4.4
Analyse des Auslagerungsspeichers ............
7.4.5
Analyse der Profilparameter des
SAP-Memory-Management-Monitors ........
Analyse der Hardware .............................................
7.5.1
Analyse eines CPU- bzw. Hauptspeicherengpasses ..................................................
7.5.2
Analyse von Schreib-/
Leseproblemen (I/O) ..................................
Analyse der SAP-Workprozesse ...............................
Analyse der Benutzermodi .......................................
Speicherverbrauch von Benutzer und Modi
analysieren ..............................................................
Kontinuierliche Systemüberwachung
(Monitoring) ...........................................................
7.9.1
Zentraler Überwachungsmonitor
im CCMS ...................................................
7.9.2
SAP Solution Manager ...............................
7.9.3
SAP Solution Manager End-to-End
Diagnostics ................................................
Grundlagen und Begriffe .........................................
8.1.1
Ablauf eines Transaktionsschrittes im
SAP-System ...............................................
8.1.2
Verteilung der Antwortzeiten ....................
Systemlastmonitor ...................................................
344
344
348
350
Inhalt
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
8.8
9
SAP-Systemlastanalyse ............................................
BW-Systemlastanalyse ............................................
8.4.1
BW-Laufzeitstatistiken ...............................
8.4.2
Event-Konzept der BW-Statistikdaten .......
8.4.3
Pflege der BW-Statistikeigenschaften ........
8.4.4
Analyse der Statistikdaten von
MultiProvider-Querys ................................
8.4.5
Löschung von BW-Statistikdaten ...............
Werkzeuge für die Analyse der Statistikdaten .........
8.5.1
Analyse der Statistikdaten mit der
Transaktion SE16 .......................................
8.5.2
Analyse der Statistikdaten mit dem
Systemlastmonitor (Transaktion ST03N) ....
8.5.3
Analyse der Statistikdaten mit dem
Query-Monitor (Transaktion RSRT) ............
8.5.4
Analyse der Statistikdaten mit
Querys des technischen Contents ..............
8.5.5
Analyse der Statistikdaten mit
BEx Web Analyzer .....................................
8.5.6
Analyse der Statistikdaten mit dem
Analyse- und Service-Toolset
(Transaktion ST13) ....................................
8.5.7
Anwendungsanalyse (Transaktion ST14) ....
8.5.8
Analyse der Statistikdaten mit dem
BW Administration Cockpit .......................
8.5.9
Auswertungsstrategien und Tipps ..............
Technischer Content ...............................................
Übernahme des technischen Contents ....................
8.7.1
Übernahme des technischer Contents
mit BW-Content-Sammelanschluss ............
8.7.2
Prozessketten des technischen Contents ...
Werkzeuge zur Laufzeitanalyse von
BW-Prozessen .........................................................
354
357
358
361
364
368
369
372
373
379
387
389
390
391
393
398
402
409
419
421
425
427
Indizes und Datenbankstatistiken ......................... 433
9.1
9.2
Grundlagen der Datenbank-Speicherverwaltung .....
Grundlagen zu Indizes und Ausführungsplänen .......
9.2.1
Einführungsbeispiel ...................................
9.2.2
Tabellen-/Indexzugriffsalgorithmen ...........
9.2.3
Join-Algorithmen .......................................
434
436
436
440
442
13
Inhalt
9.3
9.4
9.5
9.6
9.7
9.8
9.9
Strukturtypen von Indizes ........................................
Indizierungsschema in SAP NetWeaver BW .............
9.4.1
Indizierung bei Standard-InfoCubes ...........
9.4.2
Indizierung bei realtimefähigen
InfoCubes ..................................................
9.4.3
Indizierung partitionierter
InfoCubes (Oracle) .....................................
9.4.4
Indizierung von DataStore-Objekten ..........
9.4.5
Indizierung der Stammdatentabellen
(X/Y-Tabellen) ...........................................
Star-Join-Ausführungsplan .......................................
Administration der Indizes ......................................
9.6.1
Indizes überprüfen .....................................
9.6.2
Indizes aufbauen ........................................
9.6.3
Indexqualität überprüfen ...........................
Datenbankoptimierer ..............................................
Datenbankstatistiken ...............................................
Administration der Datenbankstatistiken .................
9.9.1
Administration der Datenbankstatistiken
mit BRCONNECT .......................................
9.9.2
Administration der Datenbankstatistiken
mit dem DBA-Einplanungskalender ...........
9.9.3
Administration der Datenbankstatistiken
mit Transaktion DB20 ................................
9.9.4
Administration der Datenbankstatistiken
für InfoCubes .............................................
443
450
450
459
460
461
463
464
471
471
477
482
485
488
491
491
493
498
500
10 Information Lifecycle Management und
Archivierung ........................................................... 503
10.1 Archivieren und Löschen von Standard-InfoCubes
und DataStore-Objekten .........................................
10.1.1 Durchführung der Archivierung .................
10.1.2 Durchführung des Löschens .......................
10.1.3 Wiederherstellung archivierter Daten ........
10.2 Löschen von Stammdaten .......................................
10.3 Löschen von PSA-Daten und Change-Log ...............
10.4 Archivieren und Löschen von RequestInformationen .........................................................
10.4.1 Durchführung der Archivierung .................
10.4.2 Durchführung des Löschens .......................
10.4.3 Zurückladen von RequestVerwaltungsdaten ......................................
14
508
511
513
515
517
521
524
527
528
529
Inhalt
10.5 Löschen von BW-Statistikdaten .............................. 531
10.6 Archivieren und Löschen von
Anwendungs-Logs .................................................. 533
10.7 Tipps zur Optimierung und zu regelmäßigen
Wartungsarbeiten in SAP NetWeaver BW ............... 535
Teil III Optimierung von SAP NetWeaver
BW-Systemen und -Anwendungen
11 Reporting-Performance .......................................... 541
11.1 Schnittstellen des Analytic Servers ..........................
11.2 OLAP-Cache ...........................................................
11.2.1 Hauptspeicher-Cache ................................
11.2.2 Persistenter Cache .....................................
11.2.3 Cache-Modus ............................................
11.2.4 Cache-Invalidierung und Delta-Caching .....
11.2.5 Cache-Partitionierung ................................
11.3 OLAP-Cache-Monitor .............................................
11.3.1 Cache-Verdrängung und -Auslagerung ......
11.3.2 Cache-Struktur ..........................................
11.3.3 OLAP-Eigenschaften für InfoCubes ............
11.4 Query-Monitor der Analytical Engine ......................
11.4.1 Query-Eigenschaften .................................
11.4.2 Debug-Optionen .......................................
11.4.3 Performanceinformationen im
Query-Monitor ..........................................
11.4.4 Technische Informationen im
Query-Monitor ..........................................
11.5 BW-Trace-Tool .......................................................
11.5.1 Aufzeichnung von Traces ...........................
11.5.2 Abspielen eines aufgezeichneten Trace ......
11.6 Computer Aided Test Tool (CATT) ..........................
11.7 BEx Information Broadcaster ...................................
11.8 MultiProvider-Querys .............................................
11.9 Frontend-Performance und Netzwerk .....................
11.9.1 BEx Analyzer .............................................
11.9.2 Hinweise zur Performanceoptimierung ......
11.9.3 Web-Reporting .........................................
11.9.4 Hardware- und Softwareempfehlungen
für das SAP NetWeaver BW-Frontend .......
541
548
550
552
553
556
558
561
564
565
568
569
570
580
583
585
588
588
590
592
597
599
611
612
615
620
620
15
Inhalt
12 Performanceoptimierung durch Aggregate ........... 623
12.1 Grundlagen .............................................................
12.1.1 Aggregate auf Merkmalen ..........................
12.1.2 Aggregate auf Navigationsattributen ..........
12.1.3 Aggregate auf Hierarchieknoten .................
12.1.4 Aggregate auf Festwerten ..........................
12.1.5 Ausnahmeaggregationen in InfoCubes .......
12.1.6 Line-Item-Aggregate (flache Aggregate) .....
12.2 Automatische Erstellung von Aggregaten ................
12.2.1 Aggregate vorschlagen aus BW-Statistik ....
12.2.2 Aggregat vorschlagen aus
Query-Definition .......................................
12.3 Manuelle Erstellung von Aggregaten .......................
12.3.1 Analyse der Query mit dem
Query-Monitor (RSRT) ...............................
12.3.2 Prüfung und Bewertung von Aggregaten ...
12.4 Pflege von Aggregaten ............................................
12.4.1 Roll-up von Aggregaten .............................
12.4.2 Prüfung des Aggregatbaums
(Roll-up-Hierarchie) ...................................
12.4.3 Zusammenfassung von Aggregaten/
Optimierung ..............................................
12.4.4 Abschaltung von Aggregaten .....................
12.4.5 Datenbeladung und Roll-up von
Aggregaten auswerten/überwachen ...........
12.4.6 Hierarchie-/Attributänderungen .................
12.4.7 Parametrisierung des Hierarchie-/
Attributänderungslaufs ..............................
12.4.8 Hierarchie-/Attributänderungslauf
auswerten/überwachen .............................
12.5 Performanceeinstellungen für die Verwaltung
von Aggregaten .......................................................
12.5.1 Delta-Verfahren/Neuaufbau .......................
12.5.2 Blockgrößen für den Neuaufbau von
Aggregaten ................................................
12.5.3 Präanalyse des Aggregate-Füllens ..............
12.5.4 Parallelisieren von Verwaltungsprozessen
der Aggregate ............................................
16
626
627
630
633
636
638
640
642
644
645
648
649
653
655
655
662
664
665
666
668
670
671
672
673
674
676
678
Inhalt
13 SAP NetWeaver Business Warehouse Accelerator 681
13.1 Grundlagen des SAP NetWeaver BW Accelerators ..
13.2 Architektur des SAP NetWeaver BW Accelerators ...
13.3 Verbindung von SAP NetWeaver BW Accelerator
und SAP NetWeaver BW ........................................
13.4 InfoCube-Architektur im SAP NetWeaver
BW Accelerator .......................................................
13.4.1 Faktentabellen im SAP NetWeaver
BW Accelerator .........................................
13.4.2 Dimensionstabellen im SAP NetWeaver
BW Accelerator .........................................
13.4.3 Stammdatentabellen im SAP NetWeaver
BW Accelerator .........................................
13.4.4 Attribute und Texte im SAP NetWeaver
BW Accelerator .........................................
13.4.5 Hierarchien im SAP NetWeaver
BW Accelerator .........................................
13.4.6 Indizes des SAP BusinessObjects
Explorers ...................................................
13.4.7 InfoCubes mit Datenpersistenz im
SAP NetWeaver BW Accelerator ...............
13.4.8 BWA-/HANA-Operationen ........................
13.5 Administration des SAP NetWeaver
BW Accelerators .....................................................
13.5.1 Erstellen, Füllen und Löschen von
BWA-Indizes .............................................
13.5.2 Hierarchie- und Attributänderungen
(Change-Run) ............................................
13.6 Optimieren von BWA-Indizes .................................
13.6.1 BWA-Delta-Index ......................................
13.6.2 Neuaufbau von BWA-Indizes ....................
13.6.3 Verteilung von BWA-Indizes .....................
13.6.4 Globale Parameter von BWA-Indizes .........
13.7 Analysieren und Testen von BWA-Indizes ...............
13.7.1 Überwachung des BWA-Indizierungsprozesses ...................................................
13.7.2 Laufzeitanalyse im Query-Monitor
(Transaktion RSRT) ....................................
13.7.3 Test- und Prüfprogramme
(RSRV-Checks) ...........................................
13.7.4 BWA-Datenkonsistenz-Checkcenter ..........
682
687
692
694
694
695
696
698
699
699
701
702
706
707
712
713
713
717
719
720
723
724
726
728
735
17
Inhalt
14 Performanceoptimierung von InfoProvidern ......... 739
14.1 Komprimierung von InfoCubes ................................
14.2 Partitionierung von InfoCubes .................................
14.2.1 Partitionierung auf Datenbankebene –
Range-Partitionierung ................................
14.2.2 Partitionierung auf Datenbankebene –
Clustering ..................................................
14.2.3 Repartitionierung der RangePartitionierung ...........................................
14.2.4 Monitoring und Fehlerbehandlung der
Repartitionierung .......................................
14.2.5 Partitionierung auf Applikationsebene –
logische Partitionierung .............................
14.2.6 Partitionierung auf Applikationsebene –
semantisch partitioniertes Objekt (SPO) .....
14.3 Performanceoptimierung von DataStoreObjekten .................................................................
14.3.1 Vermeidung der SID-Ermittlung .................
14.3.2 Clustering auf der Tabelle für die
aktiven Daten (A-Tabelle) ..........................
14.3.3 Indizierung ................................................
14.3.4 Eindeutige Datensätze ...............................
14.3.5 Unterdrückung der Optimizer-Statistiken ...
14.3.6 Einstellungen zu den Laufzeitparametern ...
14.4 Performanceoptimierung von PSA-Tabellen ............
740
744
745
753
759
765
767
771
775
776
776
778
778
779
780
783
15 Performanceoptimierung von Extraktions- und
Ladeprozessen ........................................................ 785
15.1 Datenquellen und deren Anbindung .......................
15.2 Datenfluss in SAP NetWeaver BW ...........................
15.3 Techniken zur Kommunikation zwischen
SAP ERP und SAP NetWeaver BW ...........................
15.4 Übertragungstechniken ...........................................
15.4.1 Application Link Enabling (ALE) .................
15.4.2 Intermediate Document (IDoc) ..................
15.4.3 Business Application Programming
Interface (BAPI) .........................................
15.5 Persistent Staging Area (PSA) ..................................
18
786
791
796
798
798
799
799
800
Inhalt
15.6 Performanceoptimierung für Datenextraktionsund Staging-Prozesse ..............................................
15.6.1 Einstellungen zur Datenpaketgröße ...........
15.6.2 Performanceoptimierung durch
Parallelisierung in der Datenextraktion ......
15.6.3 Performanceoptimierung durch
Parallelisierung in der Datentransformation
15.6.4 Performanceoptimierung bei
3.x-DataSources ........................................
15.6.5 Performanceaspekte bei der
Fortschreibung von InfoCubes ...................
15.7 Monitoring von Extraktions- und
Datentransferprozessen ...........................................
15.7.1 Monitoring der Datenextraktion ................
15.7.2 Monitoring der Datentransferprozesse ......
15.8 Fehlersuche, Simulation und Debugging von
Datentransferprozessen ...........................................
15.8.1 Simulation von Datentransferprozessen .....
15.8.2 Debugging von Datentransferprozessen ....
803
807
813
817
819
823
829
830
838
840
840
843
Teil IV SAP NetWeaver BW-Performanceoptimierung
mit SAP HANA
16 Architektur von SAP HANA .................................... 847
16.1 Grundlagen der In-Memory-Technologie ................
16.1.1 Entwicklung der In-Memory-Technologie
16.1.2 In-Memory-Technologie bei
Data-Warehouse-Systemen .......................
16.1.3 Zeilen- und spaltenbasierte Speicherung
von Daten .................................................
16.1.4 Parallelisierung ..........................................
16.1.5 Komprimierung .........................................
16.1.6 Partitionierung ..........................................
16.1.7 Delta-Logik ...............................................
16.2 Komponenten von SAP HANA ................................
16.2.1 Architekturkomponenten der
SAP HANA-Datenbank ..............................
16.2.2 Softwarekomponenten von SAP HANA .....
847
847
852
854
858
859
862
864
866
866
868
19
Inhalt
17 SAP NetWeaver BW auf SAP HANA ...................... 873
17.1 SAP HANA-spezifische BW-Erweiterungen ..............
17.1.1 SAP HANA-optimierter InfoCube ...............
17.1.2 SAP HANA-optimiertes
DataStore-Objekt ......................................
17.2 Konvertierung von Standard-InfoProvidern
in SAP HANA-optimierte InfoProvider .....................
17.2.1 Konvertierung von InfoCubes ....................
17.2.2 Konvertierung von DataStore-Objekten .....
17.2.3 Empfehlungen zur Nutzung von
SAP HANA-optimierten InfoCubes und
DataStore-Objekten ...................................
17.3 Austausch von Daten zwischen SAP NetWeaver
BW und SAP HANA ................................................
17.3.1 BW-Daten in SAP HANA konsumieren ......
17.3.2 SAP HANA-Datenmodelle in SAP
NetWeaver BW konsumieren .....................
17.3.3 Daten aus SAP NetWeaver BW und
SAP HANA zusammenführen .....................
17.4 Empfehlungen für die Vorbereitung der Migration
von SAP NetWeaver BW auf SAP HANA .................
17.4.1 PSA-Daten .................................................
17.4.2 Change-Log-Daten ....................................
17.4.3 Statistikdaten des technischen Contents ....
17.4.4 Aggregate ..................................................
17.4.5 Weitere Bereiche zur Datenbereinigung .....
874
875
881
885
885
887
888
889
890
894
902
907
908
908
909
909
909
18 Datenmodellierung in SAP HANA .......................... 913
18.1 Modellierungswerkzeuge in SAP HANA ..................
18.1.1 SAP HANA Studio ......................................
18.1.2 SAP HANA Information Composer .............
18.2 Grundlegende Konzepte der Datenmodellierung
in SAP HANA ..........................................................
18.3 Erstellung von Informationsmodellen in SAP HANA
18.3.1 Attribute Views definieren .........................
18.3.2 Analytic Views definieren ..........................
18.3.3 Calculation Views definieren ......................
18.4 Weiterführende Konzepte der Datenmodellierung
in SAP HANA ..........................................................
18.4.1 Berechnete Attribute .................................
18.4.2 Berechnete Kennzahlen .............................
20
914
914
916
917
919
920
927
932
938
938
939
Inhalt
18.4.3 Hierarchien ................................................
18.4.4 Filter und Variablen ...................................
18.4.5 SQL, SQLScript und Prozeduren ................
18.4.6 Währungsumrechnung ..............................
18.4.7 Analytische Berechtigungen in SAP HANA
18.5 Empfehlungen für die Entwicklung von
SAP HANA-Informationsmodellen ..........................
18.5.1 Anwendungsempfehlungen .......................
18.5.2 Performanceempfehlungen ........................
941
944
949
954
956
958
958
960
19 SAP HANA-Administration .................................... 965
19.1 Speichermanagement in SAP HANA ....................... 965
19.2 Monitoring in SAP HANA ....................................... 968
19.2.1 Monitoring der Speicherauslastung ........... 970
19.2.2 Monitoring des Plattensystems .................. 974
19.2.3 Monitoring der Systemperformance .......... 976
19.3 Berechtigungs- und Benutzeradministration in
SAP HANA .............................................................. 980
19.3.1 Systembenutzer ......................................... 981
19.3.2 Benutzerauthentifizierung ......................... 982
19.3.3 Benutzerberechtigungen (Privilegien) ........ 983
19.3.4 Rollen ....................................................... 985
19.4 Software-Updates und Lizenzschlüssel .................... 985
19.4.1 Erstinstallation von SAP HANA Studio
und Client ................................................. 986
19.4.2 Aktualisierung des SAP HANA Studios ...... 987
19.5 DBA Cockpit beim Einsatz von SAP HANA .............. 989
19.6 Betrieb und Administration von SAP NetWeaver
BW auf SAP HANA ................................................. 995
19.6.1 Behandlung aktiver und nicht aktiver Daten 996
19.6.2 Auslösen des Delta-Merges ....................... 1000
19.6.3 Statistiken zur Pflege eines
HANA-Indexes .......................................... 1001
Anhang .......................................................................... 1003
A.1
A.2
A.3
A.4
Übersicht der Schnittstellen in
SAP NetWeaver BW ...............................................
Übersicht der Systemlastmonitor-Analysesichten ....
ABAP-Programme in SAP NetWeaver BW ..............
Jobpräfixe in SAP NetWeaver BW ...........................
1003
1004
1006
1011
21
Inhalt
A.5
A.6
A.7
A.8
A.9
A.10
A.11
A.12
A.13
Transaktionen in SAP NetWeaver BW ..................... 1011
BW-relevante Transaktionen im ERP-System ........... 1020
ERP- und BW-Systemtabellen ................................. 1021
A.7.1 Administration ........................................... 1021
A.7.2 Modellierung ............................................. 1024
Temporäre Tabellen in SAP NetWeaver BW ............ 1026
SAP HANA-Systemtabellen und MonitoringViews (Auswahl) ...................................................... 1028
Tabellen des Statistikservers in
SAP HANA (Auswahl) .............................................. 1029
SAP-Hinweise .......................................................... 1030
A.11.1 SAP Support Packages und Add-ons .......... 1031
A.11.2 SAP-Speichermanagement ......................... 1031
A.11.3 Migration Übertragungs- und Fortschreibungsregeln SAP NetWeaver
BW 7.x ...................................................... 1031
A.11.4 Datenbankeinstellungen für
SAP NetWeaver BW .................................. 1031
A.11.5 Systemlastanalyse ...................................... 1032
A.11.6 Systemeinstellungen .................................. 1033
A.11.7 SAP HANA ................................................. 1033
A.11.8 Optimierungs- und Wartungsarbeiten in
SAP NetWeaver BW .................................. 1034
A.11.9 Reporting-Performance .............................. 1034
A.11.10 SAP NetWeaver Business Warehouse
Accelerator ................................................ 1034
Online-Ressourcen .................................................. 1035
A.12.1 SAP HANA ................................................. 1035
A.12.2 SAP und SAP NetWeaver BW .................... 1035
BW-Performance-Review-Checkliste ....................... 1036
A.13.1 Checkliste für den Untersuchungsbereich
Softwareanalyse ......................................... 1036
A.13.2 Checkliste für den Untersuchungsbereich
Performanceüberblick ................................ 1036
A.13.3 Checkliste für den Untersuchungsbereich
Hardware ................................................... 1037
A.13.4 Checkliste für den Untersuchungsbereich
Anwendungsanalyse .................................. 1039
Die Autoren .............................................................................1043
Index .......................................................................................1045
22
Einleitung
Seit der Einführung von SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP
NetWeaver BW) im Jahr 1998 hat sich das Produkt vielseitig verändert. Mit Release SAP NetWeaver BW 7.3 wurden die Möglichkeiten
für die Entwicklung von performanten BI-Applikationen für Reporting, Analyse und Planung erheblich erweitert – insbesondere in Verbindung mit der Technologie SAP HANA.
Systeme für Business Intelligence (BI-Systeme) sind heute als Basistechnologie der analytischen Informationsversorgung in einem
Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Unternehmen stehen vor
der Herausforderung, immer größere Datenmengen in immer kürzerer Zeit verarbeiten und analysieren zu müssen, um schnell und zeitnah über Informationen für die Kontrolle und Steuerung zu verfügen.
Als zentrale Instrumente für die Datenerfassung und -sammlung,
Speicherung, Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung auch
großer Datenmengen müssen heutige BI-Systeme Anforderungen
erfüllen können, die sich stetig ändern und wachsen. Über die Realisierung lokaler Anforderungen der Informationsversorgung hinaus
müssen sie heute meist unternehmensweit und global verfügbar
sein. Umfangreicher werdende gesetzliche Rahmenbedingungen für
die Informationsversorgung von staatlichen Institutionen und Regularien von Analysten und Unternehmen lassen die Anforderungen an
BI-Systeme zusätzlich steigen.
Immer größere Datenmengen, auch außerhalb der eigentlichen
Unternehmensgrenzen, sollen für Auswertungen erschlossen werden
und müssen zeitnah verarbeitet werden können. Laut einer Studie des
Beratungs- und Marktforschungsunternehmens IDC wächst das weltweite digitale Datenvolumen jedes Jahr um 57%, was mehr als einer
Verdoppelung alle zwei Jahre entspricht. Treiber für dieses Datenwachstum sind laut der IDC-Studie zu 70% vor allem Privatpersonen,
die durch die Nutzung von Social Networks, Telefonie, Internet und
Bildern digitale Daten erzeugen. Hierzu zählen insbesondere maschinell erzeugte Daten durch Telekommunikationsverbindungen (CDR =
Call Detail Records), Webzugriffsstatistiken für die Auswertung des
23
Anforderungen
Einleitung
Nutzungsverhalten von Anwendern im Internet, Internetdaten aus
sozialen Netzwerken oder die Datenerfassung von RFID-Sensoren
(Radio Frequency Identification) in logistischen Prozessen für das
Monitoring von Warenströmen, um nur einige wenige Beispiele zu
nennen
Bei der Verarbeitung und Analyse solcher häufig auch als Big Data
bezeichneten Datenmengen stoßen klassische relationale Datenbanksysteme und Datenmanagement-Werkzeuge an ihre Grenzen. Schwierigkeiten bestehen hier vor allem bei der parallelen Verarbeitung vieler
Datensätze und vieler Spalten, dem schnellen Import großer Datenmengen, der sofortigen Auswertung der Daten (sogenannte RealtimeAnalysen), bei kurzen Antwortzeiten im Sekundenbereich auch bei
komplexen Abfragen sowie der Möglichkeit, viele Abfragen durch eine
große Anzahl von Benutzern parallel verarbeiten zu können.
Eine gute Abfrage- und Systemperformance ist immer noch die
Anwenderanforderung Nummer eins. So benennen Anwender schon
seit Jahren immer wieder eine niedrige Geschwindigkeit bei
Berichtslaufzeiten als größtes Problem bei BI-Projekten. Zudem
wächst die Komplexität von BI-Systemen, weil immer mehr Daten
für immer mehr Anwender für Auswertungszwecke aufbereitet werden müssen.
Performance
Der Begriff Performance ist den meisten Systemnutzern ebenso geläufig, wie er schwierig zu fassen ist. Unter Performance wird in diesem
Buch die Eigenschaft eines Datenverarbeitungssystems verstanden,
die Anforderungen an Datendurchsatz und Antwortzeit zu erfüllen.
Die Anforderungen an die Performance in BI-Systemen werden dabei
durch die betriebswirtschaftlichen Prozesse selbst, die zu verarbeitenden Datenmengen in einer Zeitperiode und den Bedarf an einer
zeitnahen Analysemöglichkeit der Daten eines Unternehmens
bestimmt. Eine mögliche Anforderung kann z.B. sein, dass jede
Nacht mehr als eine Million Vertriebsbelegpositionen verarbeitet
werden müssen, um am nächsten Morgen für die Auswertung zur
Verfügung zu stehen. Das Beispiel soll zeigen, dass es für Performance keine absoluten Richtwerte geben kann, sondern dass Performance die Fähigkeit ist, unter gegebenen Anforderungen vom
Anwender akzeptierte Antwortzeiten oder einen bestimmten Datendurchsatz zu erreichen. Lange Berichtslaufzeiten oder lange Laufzeiten für die Datenaktualisierung können letztlich die Nutzbarkeit des
24
Einleitung
Systems so verschlechtern, dass die zeitnahe Verfügbarkeit unternehmenskritischer Informationen gefährdet ist. Das System findet dann
nicht die Akzeptanz der Anwender oder wird sogar abgelehnt.
Die erste Version von SAP NetWeaver BW wurde bereits 1998 auf
den Markt gebracht. Seit dieser Zeit hat SAP seine Softwarelösungen
für Business Intelligence mehrfach grundlegend überarbeitet und
durch Zukäufe erweitert.
Mit Einführung des Releases SAP NetWeaver BW 7.3 hat SAP verschiedene Bereiche der SAP NetWeaver-Plattform und ihrer BWKomponenten für eine verbesserte Skalierbarkeit, gesteigerte Systemperformance und optimierte Administrations- und Entwicklungsumgebung überarbeitet. Ziel dieser Verbesserungen war es, den
Anforderungen an global verfügbare BI-Systeme zur Verwaltung
auch sehr großer Datenmengen mit flexiblen und schnellen Analysemöglichkeiten gerecht zu werden.
Im Folgenden sind insbesondere solche Neuerungen in SAP NetWeaver BW 7.3 für Entwicklung und Administration benannt, die verbesserte Performance- und Skalierungsmöglichkeiten unterstützen.
왘 Mit dem Semantic Partitioned Object (SPO) wird ein neuer Modellierungstyp für partitionierte Datenmodelle inklusive Wizardbasierter Erstellung von Datenmodellen und Datenflüssen sowie
der Integration in Datenmodelle und Reporting zur Verfügung
gestellt.
왘 HybridProvider ermöglichen die Integration aktueller und historischer Daten inklusive automatisierter Datenbewirtschaftung und
unterstützen das Reporting operativer Daten in Echtzeit.
왘 Für den Business Warehouse Accelerator (BWA) können InfoCubes
nun ausschließlich im BWA gespeichert werden, ohne Speicherung der Daten im SAP NetWeaver BW-System (InfoCube mit
Datenpersistenz im BWA).
왘 Die DataStore-Objekte (DSO) unterstützen das Layered Scalable
Architecture-Konzept (LSA), einen Architekturansatz für ein einheitliches Vorgehen zum Aufbau eines unternehmensweiten Data
Warehouses (Enterprise Data Warehouse, EDW). Die LSA ist ein
von SAP eingeführtes Referenzmodell, in dem die Daten in verschiedenen Schichten und unterschiedlicher Datengranularität
bezüglich ihrer semantischen Bedeutung (z.B. Länder, Marktberei-
25
Innovationen in
SAP NetWeaver
7.3
Einleitung
che, Zeiträume etc.) und Verwendungshäufigkeit (z.B. aktuelle
Daten, historische Daten, Altdaten) mit unterschiedlichen Speicherkonzepten (z.B. Echtzeitzugriff, InfoCube, Nearline Storage,
Archiv) abgelegt werden.
왘 Performanceverbesserungen in Datentransferprozessen (DTP)
durch den neuen Verarbeitungstyp Extraktion und Verarbeitung parallel bei der Extraktion aus dem Change-Log eines Standard-DataStore-Objekts
왘 Unterstützung der Datenbankpartitionierung von DataStoreObjekten über Zeitmerkmale
왘 Für DataStore-Objekte und Stammdatenobjekte steht die neue
Laufzeitoption Eindeutige Datensätze zur Verfügung, wodurch
Datensätze schneller verbucht werden können, da nicht mehr
geprüft wird, ob der Satz bereits vorhanden ist.
왘 In Transformationen steht der neue Regeltyp Nachlesen aus
DataStore-Objekt zur Verfügung. Das Nachlesen von Daten
erfolgt durch einen Massenzugriff von der Datenbank über die disjunkten Schlüssel eines kompletten Datenpakets und Pufferung
für die Weiterverarbeitung.
Mit SAP NetWeaver BW 7.3 stehen neue InfoProvider-Typen auch
für die nicht physische (datenfreie) Speicherung von Daten in SAP
NetWeaver BW zur Verfügung:
왘 Mit dem Analytical Index (AI) wird ein Datencontainer im Analyseprozessdesigner bereitgestellt, dessen Daten im BWA oder in
der HANA-Datenbank abgelegt werden und der mittels einer BW
Query analysiert werden kann.
왘 Der CompositeProvider ermöglicht die Zusammenführung von
Daten aus mehreren analytischen Indizes oder weiteren InfoProvidern per Union- oder Join-Operation für Reporting und Analyse
und ist ein Schlüsselobjekt für die Zusammenführung von Daten
aus HANA-Informationsmodellen und BW-InfoProvidern.
왘 Die TransientProvider sind InfoProvider, die nicht in SAP NetWeaver BW modelliert werden und den Zugriff auf ERP-Daten
und Daten in SAP HANA ohne Replikation der Daten in das BWSystem unterstützen.
왘 Mit dem Business Warehouse Accelerator (BWA) und SAP HANA
stellt SAP zwei Technologien für die In-Memory-basierte Speiche-
26
Einleitung
rung und Analyse auch großer Datenmengen zur Verfügung. Der
Business Warehouse Accelerator in der Version 7.20 sowie SAP
HANA für SAP NetWeaver BW werden in diesem Buch in jeweils
eigenen Kapiteln behandelt.
SAP NetWeaver BW 7.3 bietet mit einer Vielzahl von Neuerungen
sehr flexible Möglichkeiten zur Konzeption und Realisierung von BIApplikationen. BI-Verantwortliche stellt dies aber vor die Herausforderung, Performanceaspekte schon frühzeitig während der Konzeptions- und Implementierungsphase zu berücksichtigen, um die
Machbarkeit einer Applikation auch bezüglich der Performanceauswirkungen zu bewerten und mit Erwartungshaltungen umzugehen.
Der Prozess der Performanceoptimierung sollte deshalb frühzeitig in
BI-Projekten berücksichtigt werden und umfasst in der Regel drei
wesentliche Phasen (siehe Abbildung 1):
왘 Performanceziele
Die erste Phase umfasst das Verständnis der Performanceziele
einer BI-Anwendung, um beispielsweise festzulegen, welche
Datenladezeiten und Berichtslaufzeiten erforderlich sind, um die
Erfüllung der Anforderungen an die Informationsversorgung
sicherzustellen. Grundlage hierfür sind die Geschäftsanforderungen an die Informationsversorgung im Unternehmen, wie z.B. die
Anforderungen an die Aktualität der Daten, der Zeitraum von Planungs- und Berichtsperioden, die Anzahl der BI-Anwender oder
die Häufigkeit der Ausführung von Berichten. Die Betrachtung der
quantitativen Kapazitätsanforderungen hilft sicherzustellen, dass
das System die Anforderungen an Datendurchsatz, Anzahl der
Anwender und Laufzeiten erfüllen kann.
왘 Performanceanalyse und -überwachung
Die zweite wichtige Phase ist die stetige Performanceanalyse und
-überwachung. Im laufenden Betrieb sollte die Performance des
BW-Systems und einzelner Applikationen stetig überwacht werden, insbesondere von solchen Applikationen, die für die Informationsversorgung geschäftskritisch sind.
In vielen BW-Projekten wird immer wieder beobachtet, dass BIVerantwortliche wohl um die Sensibilität des Themas Performance wissen, im laufenden Systembetrieb aber nicht die Möglichkeiten des systematischen Performance-Monitorings nutzen,
sondern häufig nur reaktiv nach Rückmeldungen seitens der
27
Prozess der
Performanceoptimierung
Einleitung
Anwender fallweise die Performance einer Applikation untersuchen. Dies ist sicherlich auch auf die Heterogenität und die Spezifika von BI-Applikationen zurückzuführen. Da aber Data-Warehouse-Anwendungen immer unternehmenskritischer und wichtiger für die Entscheidungsfindung werden, ist das systematische
Monitoring der Systemverfügbarkeit und -performance mehr als
gerechtfertigt.
왘 Performanceoptimierung
Die dritte Phase umfasst die Optimierung von BI-Systemen und
Applikationen. Dies betrifft zum einen die technische Optimierung von Systemen, z.B. wenn physische Systemkomponenten
wie Prozessoren (CPU), Hauptspeicher (RAM) oder Festplattenkapazität für höhere Last ausgelegt werden müssen. Des Weiteren
müssen Systemparameter wie die Anzahl der Workprozesse oder
die Konfiguration von Speicherbereichen an veränderte Lastanforderungen angepasst werden. Eine schlechte Performance wird in
häufigen Fällen auch durch ineffiziente Datenmodelle oder falsche
Applikationseinstellungen verursacht. Das Redesign von Datenmodellen, Fortschreibungsprogrammen oder Berichten ist deshalb
ein wesentlicher Bestandteil der dritten Phase der Optimierung
von BI-Systemen und Applikationen.
Performanceziele
Performanceoptimierung
Performanceanalyse
Verständnis der geschäftlichen
Anforderungen an Informationsprozesse im Unternehmen
proaktive Performanceüberwachung von geschäftskritischen Applikationen
technische Optimierung von
Systemen bezüglich Hardwareauslegung und Systemkonfiguration
Festlegung der Performanceziele bezüglich Antwortzeiten,
Durchlaufzeiten etc.
fallweise Performanceanalyse von Applikationen
und Prozessen
Optimierung von Applikationen
bezüglich Programmen, Datenmodellen, Berichten etc.
Abbildung 1 Prozess der Performanceoptimierung
Zielgruppen des
Buches
Bei der Eingrenzung des Themas Performanceoptimierung in SAP
NetWeaver BW hat sich sehr früh gezeigt, dass sich die Adressaten
für ein solches Buch aus verschiedenen Interessentenkreisen zusammensetzen, die im Rahmen der Konzeption, der Entwicklung und des
Betriebs von SAP NetWeaver BW-Systemen mit dem Thema Performance betraut sind.
28
Einleitung
Das Buch richtet sich zum einen an BW-Berater und -Entwickler,
deren Aufgabe (unter anderem) die Konzeption und Realisierung von
BW-Applikationen ist. Ihnen soll das Buch eine Hilfestellung sein, um
frühzeitig die Auswirkungen der Design- und Realisierungsmaßnahmen zu bewerten, eine systematische Performanceanalyse durchzuführen und die BI-seitigen Optimierungsmöglichkeiten anzuwenden.
Zum anderen richtet sich das Buch an all diejenigen, die mit der
Betreuung des Betriebs eines SAP NetWeaver BW-Systems beauftragt
sind. Diese Zielgruppe ist häufig einer der ersten Adressaten, an die
Rückmeldungen aufgrund von Performanceproblemen im laufenden
Betrieb gerichtet werden. Da sich das Nutzungsprofil und Lastverhalten eines BW-Systems von dem eines ERP-Systems unterscheidet,
will das Buch diesem Anwenderkreis helfen, die Grundlagen und
spezifischen Eigenschaften des BW-Systems und seine Optimierungsmöglichkeiten zu vermitteln.
Das Buch ist in vier Teile gegliedert (siehe Abbildung 2):
Aufbau des Buches
1. Vermittlung von theoretischen Grundlagen zum Verständnis des
SAP NetWeaver BW-Systems und der theoretischen Grundlagen
der Performanceoptimierung
2. Vermittlung der Methoden und Werkzeuge für eine systematische
Performanceanalyse
Einleitung in die Thematik
Einleitung
I Grundlagen
II Analyse
III Optimierung
IV SAP HANA
Kapitel 1: Einführung
SAP NetWeaver BW 7.3
Kapitel 7: Analyse von
Datenbank, Speicher
und Hardware
Kapitel 11: ReportingPerformance
Kapitel 16: SAP HANAArchitektur
Kapitel 12: Aggregate
Kapitel 17: SAP NetWeaverBW auf HANA
Kapitel 2: Grundlagen
der BW-Architektur
Kapitel 3: Einführung
in SAP HANA
Kapitel 4: Grundlagen der
SAP-Speicherkonfiguration
Kapitel 5: SAP NetWeaver
BW-Sizing
Kapitel 8: Analyse der
Systemlast
Kapitel 9: Indizes und
Datenbankstatistiken
Kapitel 10: Information
Lifecycle Management und
Archivierung
Kapitel 6: SAP NetWeaver
BW-Datenmodell
Kapitel 13: BW Accelerator
Kapitel 14: Performanceoptimierung von
InfoProvidern
Kapitel 15: Performanceoptimierung von
Extraktions- und Ladeprozessen
Kapitel 18: SAP HANADatenmodellierung
Kapitel 19: SAP HANAAdministration
Abbildung 2 Aufbau und Übersicht der Buchkapitel
29
Einleitung
3. detaillierte Darstellung der Maßnahmen zur Performanceoptimierung und Vermittlung von Designtipps
4. Darstellung der Einsatzmöglichkeiten von SAP NetWeaver BW auf
SAP HANA
Teil I: Grundlagen
Der erste Teil des Buches ist eine Einführung in die Grundlagen zu
Theorie und Aufbau von SAP NetWeaver BW und SAP HANA, die
Speicherverwaltung in SAP-Systemen, das Sizing sowie die Datenhaltung in BW-Systemen.
In Kapitel 1, »Einführung in Data Warehousing und SAP NetWeaver
BW 7.3«, werden zunächst die Grundlagen des Data-WarehouseKonzepts im Allgemeinen und der Aufbau von SAP NetWeaver BW
vermittelt sowie die Änderungen und neuen Funktionen im Release
7.3 behandelt.
Kapitel 2, »Grundlagen der SAP NetWeaver BW-Architektur«, erläutert die Grundlagen der SAP NetWeaver BW-Architektur im Hinblick
auf die Softwarekomponenten des BW-Systems und des SAP NetWeaver Application Servers.
Kapitel 3, »Einführung in das In-Memory-Computing mit SAP
HANA«, führt in das Thema SAP HANA ein, die In-Memory-Technologie von SAP für Datenspeicherung und Computing. Es werden die
Grundlagen der HANA-Architektur vermittelt: Sie lernen MassiveParallel-Processing-Architekturen, Konzepte der Datenkomprimierung sowie die zeilen- und spaltenbasierte Speicherung von Daten in
SAP HANA kennen.
Kapitel 4, »Grundlagen der SAP-Speicherkonfiguration«, führt Sie in
die SAP-Speicherkonfiguration des BW-Systems ein. Sie lernen die
wichtigsten SAP-Speicherbereiche kennen und erhalten Hinweise zur
Konfiguration des BW-Systems.
In Kapitel 5, »SAP NetWeaver BW-Sizing«, wird der Prozess des SAP
NetWeaver BW-Sizings vorgestellt. Ein korrektes Sizing ist die
Grundlage für eine ausreichende Systemperformance. Erläutert werden verschiedene Sizing-Methoden, die Grundlagen des Sizings
sowie der SAP Quick Sizer, ein Werkzeug zum Sizing von SAP-Systemen. Das Kapitel ist in dieser Auflage um eine differenzierte Betrach-
30
Einleitung
tung der Sizing-Prozesse für SAP NetWeaver BW, BWA und SAP
HANA erweitert worden.
In Kapitel 6, »SAP NetWeaver BW-Datenmodell«, finden Sie eine
Einführung in das SAP NetWeaver BW-Datenmodell. Das Verständnis von Aufbau und Funktionsweise des BW-Datenmodells ist eine
wichtige Grundlage für die Analyse von Performanceproblemen, für
die Ursachenforschung und für die Optimierung der BW-ReportingApplikationen. Das Kapitel ist insbesondere um die mit SAP NetWeaver BW 7.3 verfügbaren Modellierungsmöglichkeiten mit nicht physischen Datenzielen sowie um die Möglichkeiten der Optimierung
von DataStore-Objekten und Stammdaten erweitert worden.
Teil II: Analyse von SAP NetWeaver BW-Systemen und
-Anwendungen
Im zweiten Teil des Buches werden die Bereiche und Werkzeuge für
die Analyse von Performanceproblemen umfassend beschrieben. Er
richtet sich an diejenigen Leser, die mit der Analyse von Performanceengpässen in BW-Systemen betraut sind und die hierfür verfügbare
Werkzeuge und Monitore kennen müssen.
Kapitel 7, »Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware«, führt
Sie in die Analyse eines SAP NetWeaver BW-Systems ein. Sie lernen
die SAP-Performancemonitore kennen und finden Hinweise zur Konfiguration des Systems.
Kapitel 8, »Analyse der Systemlast«, zeigt die Anwendung des Systemlastmonitors zur Analyse der allgemeinen Systemlast, die Anwendung des technischen Contents und der Monitore zur Analyse der
durch BW-Anwendungen verursachten Systemlast.
Kapitel 9, »Indizes und Datenbankstatistiken«, führt Sie in die Analyse und Administration von Indizes und Datenbankstatistiken ein.
Aktuelle Indizes und Datenbankstatistiken sind eine Voraussetzung
für performantes Systemverhalten.
In Kapitel 10, »Information Lifecycle Management und Archivierung«, lernen Sie das Konzept und die Werkzeuge des Information
Lifecycle Managements und der Archivierung kennen. Diese dienen
als Lösungen zur Verwaltung historischer Datenbestände und zur
kontinuierlichen Bereinigung der aktiven Datenbestände eines BW-
31
Einleitung
Systems. Das Kapitel ist in dieser Auflage um Hinweise zu stark wachsenden Tabellen und zur Optimierung des Datenvolumens in SAP
NetWeaver BW erweitert worden.
Teil III: Optimierung von SAP NetWeaver BW-Systemen und
-Anwendungen
Der dritte Teil des Buches behandelt die Möglichkeiten zur Optimierung von BW-Anwendungen. Es werden zahlreiche Maßnahmen aufgezeigt, wie Sie die Performance hinsichtlich des Datenladeprozesses
und Berichtslaufzeiten systematisch verbessern, welche Systemeinstellungen hierfür erforderlich sind und was beim Design von BWAnwendungen zu berücksichtigen ist.
Kapitel 11, »Reporting-Performance«, stellt Ihnen die Design- und
Optimierungsmaßnahmen für eine gute Reporting-Performance vor.
Es werden die BW-seitigen Einstellungen des OLAP-Prozessors und
des Query-Monitors sowie Optimierungsmaßnahmen der QueryEinstellungen erläutert. Das Kapitel ist in dieser Auflage um Hinweise
und Einstellungen für die Integration mit SAP BusinessObjectsReporting-Werkzeugen erweitert worden.
Kapitel 12, »Performanceoptimierung durch Aggregate«, führt Sie in
die Erstellung und Administration von Aggregaten ein, eine der
wichtigsten Performancemaßnahmen zur Optimierung von Reporting-Antwortzeiten. Es werden die theoretischen Grundlagen der
Aggregate in SAP NetWeaver BW vermittelt und Methoden zur Entwicklung geeigneter Aggregate gezeigt.
Kapitel 13, »SAP NetWeaver Business Warehouse Accelerator«, ist
der Theorie, der Administration, dem Monitoring und der Anwendung des SAP NetWeaver BW Accelerators (BWA) gewidmet, der InMemory-Technologielösung auf Basis massiv paralleler Rechner zur
Optimierung der Lesezeiten von Daten. Das Kapitel ist für diese Auflage vollständig überarbeitet worden und berücksichtigt die Neuerungen im Einsatz von BWA-Release 7.20.
Kapitel 14, »Performanceoptimierung von InfoProvidern«, beschreibt verschiedene Maßnahmen zur Performanceoptimierung der
BW-InfoProvider. Hierzu zählen z.B. Methoden zur Komprimierung
und Partitionierung von InfoCubes, die Optimierungsmaßnahmen
zur Reduzierung des Datenbestandes im BW-System darstellen. Neu
in dieser Auflage sind in diesem Kapitel Hinweise zur Performance-
32
Einleitung
optimierung von DataStore-Objekten und für die Verarbeitung von
Stammdaten.
Kapitel 15, »Performanceoptimierung von Extraktions- und Ladeprozessen«, betrachtet die Performanceaspekte von Extraktions-,
Lade- und Datentransferprozessen. Dabei wird die Verwendung des
Lademonitors erklärt und Maßnahmen zur Optimierung der Prozesse des Datenmanagements aufgezeigt.
Teil IV: SAP NetWeaver BW-Performanceoptimierung mit SAP HANA
Der vierte Teil des Buches – neu in dieser Auflage – beinhaltet Informationen zu SAP HANA, zum Einsatz von SAP HANA im Zusammenhang mit SAP NetWeaver BW sowie zu den damit verbundenen
Änderungen und Neuerungen sowohl im Bereich der Administration
als auch des Monitorings.
Kapitel 16, »Architektur von SAP HANA«, beschreibt die Grundlagen
zu SAP HANA. Hier werden die Architekturprinzipien zur zeilen- und
spaltenbasierten Speicherung von Daten, die Parallelisierung von
Rechenoperationen sowie die Komprimierung und Partitionierung
von Daten beschrieben. Das Kapitel enthält unter anderem eine
Übersicht über Schnittstellen zu SAP HANA, Business Content und
semantische Funktionen sowie eine Einführung in das SAP HANA
Studio.
Kapitel 17, »SAP NetWeaver BW auf SAP HANA«, widmet sich den
BW-spezifischen Erweiterungen in SAP HANA. Hierzu gehören insbesondere die HANA-optimierten DataStore-Objekte und InfoCubes
sowie der analytische Index und die Verwendung von CompositeProvidern und VirtualProvidern in SAP HANA.
Kapitel 18, »Datenmodellierung in SAP HANA«, beschreibt die
Grundlagen und Techniken der Datenmodellierung in SAP HANA. Es
werden die Datenmodellierungswerkzeuge in SAP HANA, die
Modellierungskonzepte und -techniken zur Erstellung von Informationsmodellen sowie das Publizieren von HANA-Datenmodellen in
SAP NetWeaver BW beschrieben.
Kapitel 19, »SAP HANA-Administration«, gibt abschließend eine
Übersicht über die wichtigsten Administrationsaufgaben in SAP
HANA. Das DBA Cockpit für SAP HANA sowie die Werkzeuge für das
Monitoring von SAP HANA werden beschrieben.
33
Einleitung
Das Buch schließt mit einem Anhang ab, der unter anderem eine
Zusammenstellung der wichtigsten performancerelevanten SAP-Hinweise für die weitere Recherche und die Beschreibung wichtiger SAP
NetWeaver BW-Systemtabellen und -Programme enthält.
Hinweise zur
Benutzung
des Buches
Dieses Buch soll Ihnen eine Hilfestellung in der täglichen Praxis sein.
Es ist deshalb nicht erforderlich, das Buch von Anfang bis Ende zu
lesen, sondern der Aufbau ermöglicht den direkten Einstieg in verschiedene Kapitel, abhängig von Wissensstand und Informationsbedarf des Lesers.
Denjenigen Leserinnen und Lesern, die sich zunächst in die Grundlagen des SAP NetWeaver BW-Systems einarbeiten möchten und sich
für die Neuerungen im Release SAP NetWeaver BW 7.3 interessieren, seien zunächst Kapitel 1, »Einführung in Data Warehousing und
SAP NetWeaver BW 7.3«, Kapitel 2, »Grundlagen der SAP NetWeaver BW-Architektur«, Kapitel 4, »Grundlagen der SAP-Speicherkonfiguration«, und Kapitel 6, »SAP NetWeaver BW-Datenmodell«, zur
Lektüre empfohlen.
Alle Leserinnen und Leser, die bereits über Vorkenntnisse im SAP NetWeaver BW-System verfügen und sofort in die Analyse der Systemperformance einsteigen möchten, sollten mit Kapitel 7, »Analyse von
Datenbank, Speicher und Hardware«, Kapitel 8, »Analyse der Systemlast«, und Kapitel 9, »Indizes und Datenbankstatistiken«, beginnen.
Für diejenigen Leserinnen und Leser, die bereits die »Knackpunkte«
ihres Systems lokalisiert haben und Praxisunterstützung für Maßnahmen zur Performanceoptimierung suchen, empfiehlt sich ein direkter
Einstieg in Kapitel 11, »Reporting-Performance«, Kapitel 12, »Performanceoptimierung durch Aggregate«, Kapitel 14, »Performanceoptimierung von InfoProvidern«, und Kapitel 15, »Performanceoptimierung von Extraktions- und Ladeprozessen«.
Lesern, die sich für die Performanceoptimierung im laufenden Betrieb
interessieren, seien Kapitel 10, »Information Lifecycle Management
und Archivierung«, und Kapitel 13, »SAP NetWeaver Business Warehouse Accelerator«, empfohlen.
Dem Thema SAP HANA sind in diesem Buch fünf neue Kapitel
gewidmet, von den Grundlagen zu SAP HANA in Kapitel 3, »Einführung in das In-Memory-Computing mit SAP HANA«, bis hin zu Administration und Monitoring. Leser, die sich insbesondere für die
neuen Möglichkeiten durch SAP HANA interessieren, können nach
34
Einleitung
der Lektüre des Grundlagenkapitels direkt mit Teil IV dieses Buches
fortfahren.
Ein besonderes Anliegen dieses Buches ist es, allen BW-Verantwortlichen Hilfestellung zu geben, um Performanceaspekte in SAP NetWeaver BW systematisch zu untersuchen. All denjenigen, die einen
schnellen Überblick über den Performancezustand ihres SAP NetWeaver BW-Systems benötigen, sei die Lektüre von Anhang A.13,
»BW-Performance-Review-Checkliste«, empfohlen.
In diesem Buch finden Sie mehrere Orientierungshilfen, die Ihnen
die Arbeit mit dem Buch erleichtern sollen.
In hervorgehobenen Informationskästen sind Inhalte zu finden, die
wissenswert und hilfreich sind, aber etwas außerhalb der eigentlichen Erläuterung stehen. Damit Sie die Informationen in den Kästen
sofort einordnen können, haben wir die Kästen mit Symbolen
gekennzeichnet:
Die mit diesem Symbol gekennzeichneten Tipps geben Ihnen spezielle Empfehlungen, die Ihnen die Arbeit erleichtern können.
In Kästen, die mit diesem Symbol gekennzeichnet sind, finden Sie
Informationen zu weiterführenden Themen oder wichtigen Inhalten,
die Sie sich merken sollten.
Dieses Symbol weist Sie auf Besonderheiten hin, die Sie beachten sollten. Es warnt Sie außerdem vor häufig gemachten Fehlern oder Problemen, die auftreten können.
Danksagung
Dieses Buch, nunmehr in der dritten Auflage verfügbar, wäre nicht
ohne die Unterstützung und Mitwirkung zahlreicher Freunde und
Kollegen entstanden, die mich durch die tägliche Projektarbeit, durch
Anfragen, Hinweise und Diskussionen zu einer Neuauflage dieses
Buches angeregt haben. Daher möchte ich mich an dieser Stelle ganz
besonders bei den folgenden Personen für ihre Mitarbeit, stetige
Unterstützung und Hilfe und vor allem für ihre Geduld ganz herzlich
bedanken:
Danken möchte ich den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern von Galileo Press, hier insbesondere Herrn Tomas Wehren für die erneute
35
Orientierungshilfen
Einleitung
Förderung dieses Buchprojekts und Frau Janina Schweitzer vom SAP
PRESS-Lektorat, die mich von der ersten Diskussion des Konzeptvorschlags bis zur Fertigstellung professionell betreut hat. Ihr danke ich
für die stets gute, schnelle und sympathische Zusammenarbeit und
für ihre Geduld.
Ich danke meinem Arbeitgeber, der Capgemini Deutschland GmbH,
und hier ganz besonders Herrn Kai-Oliver Schäfer für die Unterstützung des Buchprojekts sowie meinen Kolleginnen und Kollegen,
ganz besonders Herrn Sanjeev Kumar, für die Betreuung unserer BWSysteme.
Herrn Manish Madhav und den Mitarbeitern seines Teams aus dem
Capgemini Business Information Management Center of Excellence
in Mumbai möchte ich für die stets schnelle und professionelle
Unterstützung und Betreuung bei Anfragen zu unseren BW- und
HANA-Systemen danken.
Mein besonderer Dank gilt meinem Kollegen Herrn Dr. Stefan Hartmann, der mit seiner umfangreichen Praxiserfahrung in SAP HANA
vielerlei Anregungen und tatkräftige Unterstützung zum Gelingen
der neuen Kapitel zu SAP HANA als Koautor dieses Buches beigetragen hat.
Ein ganz großer Dank gilt nicht zuletzt Ihnen, liebe Leser, die mich
durch die positiven Rückmeldungen zur vorangegangenen Auflage
und die Nachfrage nach Erneuerung wieder zu diesem »Freizeitprojekt« motiviert haben.
Thomas Schröder
[email protected]
36
In diesem Kapitel finden Sie Informationen zur systematischen Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware in
SAP-Systemen. Sie lernen Methoden der Überwachung von
Datenbank- und Speicherparametern sowie Möglichkeiten
zur Identifizierung von Performanceproblemen kennen.
7
Analyse von Datenbank, Speicher
und Hardware
Der Schwerpunkt dieses Kapitels liegt auf der Systemanalyse von Performanceparametern, die Ihnen Hinweise auf kritische Zustände des
Gesamtsystems geben sollen. Hierzu zählen insbesondere die Analyse der dem SAP-System zugrunde liegenden Datenbank, des Speichers und der Hardware. Die Analyse dieser Bereiche gibt Ihnen Aufschluss darüber, wie Ihr BW-System die verfügbaren Speicher-,
Datenbank- und Hardwareressourcen nutzt und an welchen Stellen
eventuell Ressourcenengpässe auftreten können.
Von der Systemanalyse ist die Applikationsanalyse zu differenzieren,
die Ihnen Hinweise zur Performance Ihrer analytischen Anwendungen gibt. Analysen in diesem Bereich haben immer eine bestimmte
Applikation zum Inhalt, z.B. eine Query, eine Planungsanwendung
oder ein ABAP-Programm, um Informationen über Laufzeit und
Durchsatz zu gewinnen. Detaillierte Informationen zu Analysewerkzeugen und Vorgehensweisen für die Applikationsanalyse finden Sie
in Kapitel 8, »Analyse der Systemlast«.
Da sich die Nutzung eines BW-Systems hinsichtlich Speicher- und
Datenbanknutzung von dem Auslastungsprofil eines OLTP-Systems
(SAP ERP) unterscheidet, werden in diesem Kapitel, wo immer es
möglich ist, Hinweise gegeben, wie ein BW-System bezüglich Speicher-, Datenbank- und Hardwareressourcen zu parametrisieren ist.
Die hier angegebenen Werte können dabei aber nur grobe Richtwerte sein und sollten als initiale Einstellungen vor Produktivstart
verstanden werden. Die Parametrisierung Ihres Systems sollte nach
Produktivstart gegebenenfalls korrigiert und an die tatsächlichen
Anforderungen angepasst werden.
273
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
Insbesondere ersetzen die hier beschriebenen Systemwerte nicht die
Serviceleistungen des SAP-Supports, wie z.B. den SAP GoingLive
Check oder den EarlyWatch-Alert-Service für BW-Systeme.
Zur besseren Orientierung unterscheiden wir bei den Möglichkeiten
der Analyse Ihres SAP NetWeaver BW-Systems zwei Anwendungsbereiche:
왘 Der eine Anwendungsbereich hat die fallweise Analyse von Performanceproblemen zur Identifizierung von Ursachen für Performanceengpässe im Fokus. Hierzu gibt es eine Reihe von SAP-Performanceanalysewerkzeugen, die Sie in der Analyse von verschiedenen Bereichen Ihres SAP NetWeaver BW-Systems unterstützen,
wie z.B. Speicher- oder CPU-Auslastung.
왘 Darüber hinaus unterstützt SAP NetWeaver das Monitoring Ihrer
BW-Applikationen und die regelmäßige und kontinuierliche Systemüberwachung. Die Systemüberwachung prüft die Verfügbarkeit
und Performance aller Komponenten. Im Fall von Fehlern oder
Abweichungen wird ein Alarm ausgelöst.
Die Werkzeuge zur Einrichtung der kontinuierlichen Systemüberwachung werden ebenfalls in diesem Kapitel vorgestellt.
7.1
Allgemeine Datenbankaspekte in
SAP NetWeaver BW
Bevor die Werkzeuge zur Analyse der Datenbank- und Hardwareperformance vorgestellt werden, werden Ihnen zunächst einige Besonderheiten datenbankbezogener Performanceaspekte in SAP NetWeaver Business Warehouse (BW) vermittelt, um die Analyseaktivitäten
auf die wichtigsten BW-Objekte zu lenken. Dazu zählen unter anderem die wichtigsten BW-Tabellentypen, temporäre Tabellen zur Zwischenspeicherung von Ergebnissen, das Indexschema in SAP NetWeaver BW sowie der Star-Transformation-Join, eine für Querys auf
Oracle-Datenbanken typische Join-Operation.
7.1.1
Namenskonventionen
BW-Tabellentypen
Bei der Analyse von Datenbankproblemen in SAP NetWeaver BW
sollten Sie zunächst die Analyseaktivitäten auf die wichtigsten performancerelevanten BW-Tabellentypen richten. Tabelle 7.1 zeigt die
Namenskonvention der Tabellentypen in SAP NetWeaver BW.
274
Allgemeine Datenbankaspekte in SAP NetWeaver BW
7.1
BW-Bereich
Tabellentyp
Namenskonvention
SAP-Content
Namenskonvention
Kunden-Content
InfoCubes
(relational)
F-Faktentabellen
/BI0/F<Cube>
/BIC/F<Cube>
E-Faktentabellen
/BI0/E<Cube>
/BIC/E<Cube>
Fact View
BW ≤ 3.5; UNION ALLView (über E- und
F-Faktentabelle):
BW ≤ 3.5; UNION ALLView (über E- und
F-Faktentabelle):
/BI0/V<Cube>
/BIC/V<Cube>
Dimensionstabellen
/BI0/D<Cube>
/BIC/D<Cube>
InfoCubes
(HANAoptimiert)
Faktentabelle
/BI0/F<Cube>
/BIC/F<Cube>
Dimensionstabelle (Paket)
/BI0/D0<Cube>P
/BIC/D<Cube>P
Gültigkeitstabelle (nur gültig bei Bestands-InfoCubes)
/BI0/L0<Cube>
/BIC/L<Cube>
Aggregate
Aggregattabellen
F-Faktentabellen
–
/BIC/F1*
Aggregattabellen
E-Faktentabellen
–
/BIC/E1*
Aggregate zu
Dimensionstabellen
–
/BIC/D1*
SID-Tabellen
/BI0/S<Merkmal>
/BIC/S<Merkmal>
SID-Tabellen (Navigationsattribute, zeitunabhängig)
/BI0/X<Merkmal>
/BIC/X<Merkmal>
SID-Tabellen (Navigationsattribute, zeitabhängig)
/BI0/Y<Merkmal>
/BIC/Y<Merkmal>
Attribute (zeitunabhängig)
/BI0/P<Merkmal>
/BIC/P<Merkmal>
Attribute (zeitabhängig)
/BI0/Q<Merkmal>
/BIC/Q<Merkmal>
Hierarchien
/BI0/H<Merkmal>
/BIC/H<Merkmal>
Texte
/BI0/T<Merkmal>
/BIC/T<Merkmal>
DataStoreChange-Log
Objekt (DSO)
DSO aktive Daten
und Change-Log
DSO neue Daten
(relational)
/BI0/B0000*
/BIC/B0000*
/BI0/A<Name>0
/BIC/A<Name>0
/BI0/A<Name>40
/BIC/A<Name>40
DSO und
Change-Log
(HANAoptimiert)
aktive Daten
/BI0/A0<Name>00
/BIC/A<Name>00
neue Daten
/BI0/A0<Name>40
/BIC/A<Name>40
Change-Log-DataSource
80<Name>
8<Name>
Delta-Index
/BI0/A0<Name>70
/BIC/A<Name>70
History-Index
/BI0/A0<Name>80
/BIC/A<Name>80
Stammdaten
Tabelle 7.1 Übersicht über Tabellentypen in SAP NetWeaver BW
275
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
BW-Bereich
Tabellentyp
Namenskonvention
SAP-Content
Namenskonvention
Kunden-Content
PSA
PSA-Tabellen
/BIC/B0000*
Temporäre
Tabellen
Query-Zwischenergebnisse /BI0/01*
(werden einmalig verwendet
und nach Verwendung automatisch gelöscht)
–
Hierarchie-Zwischenergeb- /BI0/02*
nisse (werden mitsamt ihrem
Inhalt wiederverwendet)
–
Query-Views (nur bis
Release SAP BW 3.x gültig)
/BI0/03*
–
Query-Zwischenergebnisse
(werden wiederverwendet,
aber nicht aus dem ABAP
Dictionary gelöscht)
/BI0/06*
–
/BI0/0P*
materialisierte Teilergebnisse von komplexen Querys
–
/BI0/0D*
Open Hub (enthalten
gespeicherte Ergebnisse aus
Open-Hub-Lesevorgängen)
–
Tabelle 7.1 Übersicht über Tabellentypen in SAP NetWeaver BW (Forts.)
7.1.2
Indextypen
und Namenskonventionen
Indextypen in SAP NetWeaver BW
Die wichtigsten Tabellentypen in SAP NetWeaver BW werden standardmäßig mit Indizes bei der Anlage der BW-Objekte erstellt.
Tabelle 7.2 gibt einen Überblick über die wichtigsten Indextypen.
Ausführliche Informationen zur Administration und Analyse von
Indizes in SAP NetWeaver BW finden Sie in Kapitel 9, »Indizes und
Datenbankstatistiken«.
Tabellentyp
Indextyp
Namenskonvention
F-Faktentabelle
1. Normale Cubes: Bitmap-Indizes
(non-unique) auf jeder Dimensionsspalte zur Query-Unterstützung
KEY_<cube><suffix>, Indizes 010,
020 etc.
2. Ausnahme: B-Tree-Indizes (nonunique) für »High Cardinality«Dimensionsspalten
Tabelle 7.2 Übersicht über Indextypen in SAP NetWeaver BW
276
Allgemeine Datenbankaspekte in SAP NetWeaver BW
Tabellentyp
Indextyp
Namenskonvention
1. Realtimefähiger InfoCube: BTree-Indizes (non-unique) auf
jeder Dimensionsspalte
KEY_<cube><suffix>, Indizes 010,
020 etc.
2. B-Tree-Typ ist nötig zur besseren
Unterstützung paralleler Schreibund Lesezugriffe.
E-Faktentabelle
Bitmap-Indizes (non-unique) auf
jeder Dimensionsspalte zur QueryUnterstützung
KEY_<cube><suffix>, Indizes 010,
020 etc.
1. B-Tree-Index (non-unique) über P-Index
alle Dimensionsspalten zur Unterstützung der Komprimierung
2. Ausnahme: B-Tree-Indizes (nonunique) für »High Cardinality«Dimensionsspalten
Dimensions- B-Tree-Index (unique) auf DIM-IDtabellen
Spalte
Index 0
B-Tree-Index (non-unique) über alle Index 010
SID-Spalten
SID-Tabellen B-Tree-Index (unique) auf
Merkmalsspalte
SIDTabellen
(Navigationsattribute)
/BIC/<merkmal>,
Index 0
B-Tree-Index (unique) auf SIDSpalte
Index 001
B-Tree-Index (unique) auf SID- und
OBJVERS-Spalte
Index 0
Optional: weitere Indizes auf
Merkmalsspalten
Tabelle 7.2 Übersicht über Indextypen in SAP NetWeaver BW (Forts.)
7.1.3
Star-Transformation
Die Star-Transformation ist eine Join-Operation auf Oracle-Datenbanken, die von vielen Querys beim Zugriff auf InfoCubes genutzt
wird. Durch die Star-Transformation werden Abfragen mit Selektionen über mehrere Dimensionen ausgeführt. Dabei werden zunächst
die Einschränkungen auf den Dimensionstabellen durch den Query
Optimizer evaluiert und kombiniert, bevor dann auf die meist sehr
große Faktentabelle zugegriffen wird, um darin relativ schnell die
passenden Datensätze zu finden. Voraussetzung dafür sind BitmapIndizes auf allen Fremdschlüsselattributen der Faktentabelle.
277
7.1
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
Weitere Informationen
Weitere Informationen zu den Star-Transformationen finden Sie in
Abschnitt 9.6.2, »Indizes aufbauen«.
Ausführungsplan
Der Ausführungsplan einer Star-Transformation mit Bitmap-Index ist
in Abbildung 7.1 vereinfacht dargestellt.
TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID
(Fact Table)
BITMAP CONVERSION TO ROWIDs
BITMAP AND
BITMAP MERGE
BITMAP KEY ITERATION
BUFFER SORT
TABLE ACCESS FULL
(Dimension Table)
BITMAP INDEX RANGE SCAN
(Fact Table Index)
BITMAP MERGE
BITMAP KEY ITERATION
BUFFER SORT
TABLE ACCESS FULL
(Dimension Table)
BITMAP INDEX RANGE SCAN
(Fact Table Index)
Abbildung 7.1 Star-Transformation im Ausführungsplan
Die einzelnen Schritte werden dabei wie folgt durchlaufen:
1. Zunächst werden die passenden Dimensionsdatensätze anhand
der Selektionsbedingungen in den Dimensionstabellen gelesen 1.
2. Anschließend wird mit den passenden Dimensionsdatensätzen auf
die Bitmap-Indizes der Fremdschlüssel der Faktentabelle zugegriffen 2.
3. Außerdem werden die Bitmaps der korrespondierenden Faktentabellen-Datensätze ermittelt 3.
4. Dann werden die Bitmaps mit den passenden FaktentabellenDatensätzen aller im Rahmen der Star-Transformation enthaltenen
Dimensionstabellen verknüpft 4.
5. Es folgt die Umwandlung der Bitmaps in ROWIDs 5.
278
Übersicht SAP-Performanceanalysewerkzeuge
6. Im letzten Schritt werden anhand der ROWIDs die passenden
Datensätze aus der Faktentabelle gelesen 6.
Oracle bestimmt die im Rahmen einer Star-Transformation verwendeten Dimensionen automatisch. Dabei werden die Dimensionen
mit der höchsten erwarteten Selektivität genutzt, sodass die Treffermenge auf der Faktentabelle möglichst klein ist.
Die zentrale Voraussetzung für die Durchführung der Star-Transformation sind Bitmap-Indizes auf der Faktentabelle. Liegen keine
Bitmap-Indizes vor, kann keine Star-Transformation ausgeführt werden. Dies ist dann der Fall, wenn B-Tree- statt Bitmap-Indizes angelegt
sind, z.B. bei der Definition von »High Cardinality«-Dimensionen
oder in Realtime-InfoCubes, in denen die Indizes der F-Faktentabellen
generell als B-Tree-Indizes angelegt werden (Vermeidung potenzieller
Deadlocks bei parallelen Updates von realtimefähigen InfoCubes). Nur
auf den E-Faktentabellen werden Bitmap-Indizes verwendet.
7.2
Bitmap-Indizes
Übersicht SAP-Performanceanalysewerkzeuge
Die in diesem Kapitel vorgestellten Werkzeuge zur Performanceanalyse sind Bestandteil der SAP-Performancemonitore. Für die Überwachung und Performanceanalyse umfasst das SAP-Basis-System eine
Reihe von Monitoring- und Analyseprogrammen, die ständig durch
SAP weiterentwickelt werden. Die Monitoring-Werkzeuge zur Performanceanalyse können Sie mit Transaktion STUN aufrufen. Tabelle
7.3 gibt Ihnen einen Überblick über die wichtigsten Monitore zur
Basis- und Anwendungsanalyse.
Anwendungs- Monitor/Werkzeug Beschreibung
bereich
(Transaktion)
Datenbank
Performance (ST04)
왘 Auslastung der Datenbankpuffer
왘 Datenbanksperren und Wartesituationen
왘 Schreib- und Lesezugriffe auf die
Festplatten
왘 Überwachung von SQLAnweisungen
Tabelle 7.3 Übersicht über SAP-Performancemonitore
279
Monitore
7.2
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
Anwendungs- Monitor/Werkzeug Beschreibung
bereich
(Transaktion)
Datenbankmonitor
(DB02)
왘 allgemeine Performanceanalyse
왘 Plattenkapazität der Datenbank
왘 Planung und Überwachung von
Jobs
왘 Diagnosewerkzeuge für fehlende
Tabellen und Indizes
Speicher
Datenbank-Parametereinstellungen
(DB03)
Überwachung der Änderung von
Datenbankparametern
DBA-Einplanungskalender (DB13)
Einplanung von Datenbankaktionen
SAP-Speicherkonfigurationsmonitor (ST02)
Auslastung der SAP-Puffer und
weiterer Speicherbereiche
Betriebssystemmonitor (ST06)
왘 Auslastung des physischen
Hauptspeichers
왘 Monitoring Paging 24-h-Profil
Hardware
(CPU und
Platten)
Betriebssystemmonitor (ST06)
왘 Auslastung der CPU
왘 Festplattenzugriffszeiten
왘 Netzwerk
왘 24-h-Profil für CPU, Speicher,
Swap Space, Festplattenzugriffszeiten, Netzwerk
Prozesse,
Workprozess-ÜberBenutzer und sicht lokal (SM50)
Anwendungen Workprozess-Übersicht global (SM66)
Auslastung der SAP-Workprozesse
globale Workprozess-Übersicht
SAP-Instanzen
(SM51)
Übersicht SAP-Instanzen
(SAP-Server)
Benutzerliste lokal
(SM04)
Übersicht Benutzer
Benutzerliste global
(AL08)
Liste aller angemeldeten Anwender
nach Anzahl aktiver Anwender,
interaktiver Anwender und RFCAnwender
Tabelle 7.3 Übersicht über SAP-Performancemonitore (Forts.)
280
Analyse der Datenbank
Anwendungs- Monitor/Werkzeug Beschreibung
bereich
(Transaktion)
Prozesse,
Workload-Monitor
Benutzer und (ST03, ST03N,
Anwendungen ST03G)
Übersicht über Lastverteilung im
SAP- und BW-System zur Analyse
von Transaktionen, Programmen,
Benutzern und BW-Systemlast
durch Lade- und Leseprozesse
Workload-Monitor
Analyse und Identifikation von
für Einzelsatzstatistik Prozessen und Usern mit hoher
(STAD, STATTRACE) Systemlast
Anwendungsmonitor Benutzerverteilung (ST07)
Überwachung des Ressourcenverbrauchs und der Benutzer nach
SAP-Modulen
Analyse- und
Sammlung verschiedener Tools für
Service-Tools (ST13) Analyse von Business-Applikationen (z.B. SEM-BPS, BI-IP und
SEM-BCS)
Anwendungsanalyse (ST14)
Monitoring und Analyse von Business-Applikationen für SEM, BW,
Basis und Security
Performanceanalyse- Analysen für SQL-, Enqueue-, RFCTraces (ST05)
und Tabellenpuffer-Trace
Laufzeitanalyse
(SE30)
Laufzeitanalyse für Transaktionen,
Programme, Funktionsbausteine
Tabelle 7.3 Übersicht über SAP-Performancemonitore (Forts.)
In den folgenden Ausführungen werden die wichtigsten SAP-Analysewerkzeuge für die Performanceanalyse erklärt.
7.3
Analyse der Datenbank
Bevor wir die Verwendung der Werkzeuge zur Analyse von Datenbankparametern und Performance der Datenbank beschreiben, müssen zunächst die in diesem Zusammenhang verwendeten Begriffe
erläutert werden.
7.3.1
Begriffserklärungen
Die Begriffe Rechner, Applikationsserver, Datenbankserver, SAPInstanz und Datenbankinstanz werden in diesem Buch wie folgt verwendet:
281
7.3
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
왘 Ein Rechner ist eine physische Maschine (= physische Hardware)
mit CPU, Hauptspeicher, IP-Adresse etc.
왘 Ein Applikationsserver ist ein Rechner, auf dem eine oder mehrere
SAP-Instanzen laufen.
왘 Eine SAP-Instanz oder SAP-Applikationsinstanz ist eine abgeschlossene administrative Einheit auf einem Rechner, bestehend aus
Workprozessen, Dispatcher zur Verwaltung der Workprozesse
und SAP-Puffern im Shared Memory des Rechners, auf die Workprozesse zugreifen. Die SAP-Instanz kann eine ABAP- oder JavaApplikationsinstanz (SAP-J2EE-Engine) sein. Es können mehrere
SAP-Instanzen auf einem physischen Rechner installiert sein. Jede
SAP-Instanz hat einen eigenen Dispatcher, Workprozesse und
Speicherbereiche (Puffer).
왘 Ein Datenbankserver ist ein Rechner, auf dem eine oder mehrere
Datenbankinstanzen laufen.
왘 Die Datenbank ist die physische Datenbasis, z.B. in Form von
Dateien und Tabellen. In den nachfolgenden Ausführungen soll
zwischen relationalen Datenbanksystemen und In-MemoryDatenbanken, z.B. SAP HANA, differenziert werden. Als relationales Datenbanksystem werden hier solche Datenbanken bezeichnet, deren Daten in relationalen Tabellen und Dateien in einem
Plattensystem gespeichert werden. In-Memory-Datenbanksysteme wie SAP HANA sind streng genommen auch relationale
Datenbanksysteme, speichern die Daten aber im Hauptspeicher
(RAM) des Datenbankservers sowie in einem Dateisystem.
왘 Eine Datenbankinstanz ist eine abgeschlossene administrative Einheit auf einem Rechner, bestehend aus Datenbankprozessen und
Datenbankpuffern im Shared Memory des Rechners, die den Zugriff auf eine Datenbank ermöglicht. Als Datenbankserver wird der
Rechner bezeichnet, auf dem eine oder mehrere Datenbankinstanzen laufen. Datenbank- und SAP-Instanz können auch parallel auf einem Rechner laufen. In der Regel läuft im SAP-Umfeld auf
einer Datenbank nur eine Datenbankinstanz. Auf ein Datenbanksystem können auch mehrere Datenbankinstanzen zugreifen (parallele Datenbanksysteme).
Unterstützte
Datenbanken
SAP NetWeaver BW ist auf verschiedenen relationalen Datenbanksystemen lauffähig (Informationen zu SAP NetWeaver BW auf SAP HANA
als In-Memory-Datenbank finden Sie in Kapitel 3, »Einführung in das
282
Analyse der Datenbank
In-Memory-Computing mit SAP HANA«, Kapitel 16, »Architektur von
SAP HANA«, und Kapitel 17, »SAP NetWeaver BW auf SAP HANA«).
Insgesamt werden von SAP NetWeaver BW zurzeit acht relationale
Datenbanksysteme unterstützt (Stand Dezember 2012):
왘 Oracle (siehe auch SAP-Hinweis 1547947)
왘 Microsoft SQL Server 2008
왘 Microsoft SQL Server 2012 (siehe auch SAP-Hinweis 1651862)
왘 SAP MaxDB (vormals SAP DB)
왘 IBM DB2
왘 IBM DB2 für z/OS
왘 IBM DB2 für Linux, UNIX und Windows
왘 Sybase ASE
Aktuelle Informationen zu den unterstützten Datenbanken
Die jeweils aktuell von SAP NetWeaver BW unterstützten Datenbankversionen können Sie der Product Availability Matrix (PAM) im SAP Support Portal unter der URL https://websmp104.sap-ag.de/pam entnehmen
(S-User erforderlich).
Auch wenn die Architektur der Datenbanksysteme unterschiedlich
ist, verfügt das dem BW-System zugrunde liegende SAP-System über
einen zentralen Datenbankmonitor, der die Analyse von Performancedaten des basierenden Datenbanksystems ermöglicht. Der
Datenbankmonitor greift dabei zum einen auf Performancedaten
zurück, die das Datenbanksystem erstellt und die auch über die
datenbankeigenen Monitoring-Werkzeuge zugänglich sind. Zum
anderen wird ein Teil der Performancedaten direkt vom SAP-System
gesammelt.
Sie können den Datenbankmonitor mit Transaktion DBACOCKPIT
aufrufen. Das DBA Cockpit ist der zentrale Einstiegspunkt für die
Administration, Konfiguration und das Monitoring der Datenbank
und wurde mit SAP NetWeaver 7.0 SP12 grundlegend überarbeitet.
Es setzt sich aus den folgenden drei Bereichen zusammen:
왘 Die Auswahl des Systems und der korrespondierenden Datenbanksysteme erfolgt im oberen linken Menübereich (1 in Abbildung 7.2).
Sie können hier mehrere Systeme und Datenbanken verwalten.
283
DBA Cockpit
7.3
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
왘 Darunter finden Sie das Navigationsmenü für die Auswahl der verschiedenen Administrationsfunktionen 2.
왘 Der eigentliche Analysemonitor zur Anzeige der Inhalte und
Ergebnisse befindet sich im rechten Bildschirmbereich 3.
Abbildung 7.2 DBA Cockpit (Pflege Systemkonfiguration)
Transaktionscodes
Das DBA Cockpit vereint verschiedene Monitoring- und Administrationswerkzeuge. Die Transaktionscodes, mit denen diese Werkzeuge
aufgerufen wurden, verzweigen nun zu den einzelnen Funktionen
im DBA Cockpit im Navigationsmenü:
왘 Datenbankperformance (ST04)
왘 Datenmanagement/Space Overview (DB02)
왘 Datenbanksperren (DB01)
왘 Sicherungsprotokolle/Backup-Logs (DB12)
왘 DBA-Einplanungskalender (DB13, DB13C)
왘 Datenbankjobs (DB24)
Die aufgeführten Funktionen könen direkt im DBA Cockpit aufgerufen werden, die Transaktionscodes sind aber nach wie vor verfügbar.
Die nachfolgende Erklärung der Speicherbereiche erfolgt am Beispiel
eines Oracle-Datenbanksystems; die Begrifflichkeiten können für
andere Datenbanksysteme differieren.
DBA Cockpit für Oracle
Weitere Informationen zum DBA Cockpit für ein Oracle-Datenbanksystem finden Sie in SAP-Hinweis 1028624.
284
Analyse der Datenbank
7.3.2
7.3
Speicherbereiche der Datenbank
Die Analyse der Datenbankpuffer rufen Sie im DBA Cockpit mit dem
Menüpunkt Performance Overview (siehe Abbildung 7.3) auf.
Abbildung 7.3 Analyse der Datenbankpuffer (Performance Overview)
Datenbankpuffer sind Bereiche im Hauptspeicher, in denen bereits
selektierte Daten (Tabelleninhalte, Indizes etc.) vorgehalten werden.
Bei erneutem Zugriff auf diese Daten müssen diese nicht mehr vom
Plattensystem gelesen werden, sondern können aus dem Datenbankpuffer abgerufen werden. Die Datenbankpuffer reduzieren somit die
erforderlichen Plattenzugriffe und beschleunigen den Datenzugriff,
da der Zugriff auf ein im Hauptspeicher persistiertes Objekt ca. zehn
bis 100 Mal schneller ist als ein Lesezugriff auf das Plattensystem des
Datenbankservers.
Die Bezeichnungen der Puffer eines Datenbanksystems differieren je
nach Hersteller. Die im Folgenden beschriebenen Speicherbereiche
sind am Beispiel des Datenbanksystems Oracle erklärt. Im OracleDatenbanksystem wird unterschieden zwischen Shared Memory –
also einem Speicherbereich, der von allen Oracle-Prozessen angesprochen werden kann – und prozesslokalem Speicher, der jeweils
genau einem Prozess zugeordnet ist.
285
Datenbankpuffer
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
System Global
Area (SGA)
Die System Global Area (SGA) ist ein Speicherbereich im Shared
Memory, der beim Start der Datenbankinstanz im Hauptspeicher des
Datenbankservers allokiert wird. Die wichtigsten Speicherbereiche
der SGA sind:
왘 der Data Buffer (auch als Buffer Pool oder Data Cache bezeichnet),
in dem die Datenblöcke gepuffert werden
왘 der Shared Pool (auch als Shared SQL Area, Shared Cursor Cache oder
Library Cache bezeichnet), in dem geparste SQL-Statements und
Oracle-DDIC-Informationen gespeichert werden
왘 Java Pool, ein spezieller Pufferbereich für Java-Programme
왘 Large Pool, ein Puffer für spezielle Daten (z.B. bei Verwendung
eines Multi-Threaded Servers, des Recovery Managers (RMAN)
mit mehreren I/O-Slaves oder Aktivierung von PARALLEL_
AUTOMATIC_TUNING)
왘 Streams Pool (für Oracle ≥ 10g): Pool für Oracle-Streams
왘 der Log Buffer (auch als Redo Buffer bezeichnet), in dem die RedoLog-Daten gespeichert werden
Seit der Datenbankversion Oracle 9i kann die Speicherverwaltung
der SGA dynamisch konfiguriert und die vorhandenen Pufferbereiche können dynamisch verändert werden (vergrößert und auch verkleinert). Damit können Sie die Speicherverwaltung z.B. optimal an
verschiedene Arbeitslasten anpassen.
Parameter der SGA
Die Parameter, die die Speicherbereiche der SGA bestimmen, sind in
Tabelle 7.4 aufgelistet.
Speicherbereich Parameter
Bedeutung
Buffer Pool
DB_BLOCK_BUFFERS
Pufferung von Datenblöcken
Shared Pool
SHARED_POOL_SIZE
Speicherung geparster SQLStatements und Oracle-DDICInformationen
Large Pool
LARGE_POOL_SIZE
Puffer für spezielle Daten
Streams Pool
(Oracle >= 10g)
STREAMS_POOL_SIZE Pool für Oracle-Streams
Redo Buffer
LOG_BUFFER
Pufferung Redo-Log-Daten
Tabelle 7.4 Speicherbereiche und Parameter der System Global Area (SGA)
286
Analyse der Datenbank
7.3
Neben der System Global Area gibt es einen weiteren Speicherbereich, die Program Global Area (PGA), die prozesslokalen Speicher zur
Verfügung stellt, der nur einem Datenbankprozess zugeordnet werden kann. Der einem Prozess zugewiesene Speicher ist variabel. Der
wichtigste Speicherbereich in der PGA ist der Sort Buffer (auch als Sort
and Hash Area bezeichnet), in dem Sortierungen, Hash Joins, BitmapOperationen und andere temporäre lokale Speicheranforderungen
(z.B. beim Parsen von SQL-Statements) bearbeitet werden. Der Sort
Buffer ist entscheidend für die Performance von Querys und sollte
deshalb ausreichend groß gewählt werden, da bei der Ausführung von
Querys sehr viele Sortierungen durchgeführt werden müssen.
Program Global
Area (PGA)
Für die Verwaltung der Prozesse wird auf Betriebssystemebene weiterer Speicher benötigt. Während die Textsektion, die das ausführbare Programm enthält, nur einmal existiert und von allen Prozessen
verwendet wird, existieren andere Bereiche wie Data oder Stack für
jeden Prozess lokal. Man muss im Allgemeinen mit bis zu 6 MB
betriebssystemseitigen Memory-Verbrauchs pro Oracle-Prozess (Windows: Oracle-Thread) rechnen.
Betriebssystemseitiger Prozessspeicher
Der Data Buffer (oder Data Cache) ist der Pufferbereich, der zur Zwischenspeicherung der zuletzt von der Festplatte gelesenen Datenblöcke von Datenbanktabellen und deren Indizes verwendet wird. Ein
SAP-Workprozess liest die Daten nicht direkt von der Festplatte, sondern aus dem Data Buffer, weshalb alle von der Datenbank gelesenen
Daten zunächst in diesen Pufferbereich geschrieben werden. Der
Datenpuffer legt die Daten in sogenannten Blöcken oder Pages ab,
die je nach Datenbank- und Betriebssystem zwischen 2 und 32 KB
groß sind. Die Daten werden immer block- bzw. pageweise von der
Festplatte gelesen. Der Data-Buffer-Speicher wird über den sogenannten LRU-Algorithmus (Least Recently Used) verwaltet. Dieser
Algorithmus stellt sicher, dass immer die am häufigsten gebrauchten
Datenblöcke im Speicher gehalten werden.
Data Buffer
Die Qualität des Datenpuffers wird durch die Anzahl der Datenblöcke bestimmt, die direkt aus dem Datenpuffer ohne Plattenzugriff
gelesen werden können. Die Anzahl der Lesezugriffe aus dem Datenpuffer wird als Reads bezeichnet. Immer wenn ein Workprozess
einen Datenblock anfordert, der sich bereits im Datenpuffer befindet, wird ein Hit (Treffer) für den Puffer registriert. Befindet sich der
angeforderte Datenblock nicht im Datenpuffer, muss der Datenblock
287
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
von der Festplatte gelesen werden. Die Anzahl der physikalisch von
der Platte gelesenen Datenbankblöcke wird als Physical Reads
bezeichnet.
Hitratio
Die prozentuale Trefferquote (Hitratio) berechnet sich demnach nach
folgendem Verhältnis:
Trefferquote (%) = (Reads/(Reads + Physical Reads)) × 100
Je größer die Anzahl der Lesezugriffe aus dem Datenpuffer (Reads)
im Verhältnis zu den physischen Lesezugriffen (Physical Reads) ist,
umso besser ist die Pufferqualität. Eine Trefferquote von 100%
bedeutet, dass alle Lesezugriffe aus dem Hauptspeicher der Datenbankinstanz beantwortet werden konnten und nicht von der Platte
gelesen werden mussten. Beim Neustart einer Datenbankinstanz
müssen die Puffer erst erneut aufgebaut werden, die Trefferquote ist
zunächst dementsprechend niedrig. Zur Bewertung der Pufferqualität sollte die Datenbank deshalb bereits einige Zeit laufen.
Datenpuffergröße
Die Datenpuffergröße ergibt sich aus dem Produkt der Blockgröße
(DB_BLOCK_SIZE) und der Anzahl der in der Parameterdatei
init<SID>.ora bzw. durch die Serverparameterdatei angegebenen
Datenbank-Blockpuffer (DB_BLOCK_BUFFERS). In den meisten Oraclebasierten BW-Systemen wird eine Standardgröße von 8.192 Bytes
für die Blockgröße verwendet, die zu Beginn der Erstellung der
Datenbank festgelegt werden muss und danach nicht mehr geändert
werden kann. Die Größe des Datenbank-Blockpuffers kann an die
Anforderungen des Betriebs jederzeit angepasst werden. Ab SAPRelease 6.40 und Oracle 9i wird der Parameter DB_CACHE_SIZE
anstelle von DB_BLOCK_BUFFERS als Default verwendet. In diesen Fällen darf DB_BLOCK_BUFFERS nicht mehr verwendet werden. Mit Verwendung der dynamischen SGA müssen Sie neue Parameter setzen:
SGA_MAX_SIZE und DB_CACHE_SIZE.
SGA_MAX_SIZE
Der Parameter SGA_MAX_SIZE legt die maximale Größe der SGA fest
(in Byte), bis zu der die SGA dynamisch wachsen kann. Die dynamische SGA erlaubt die Anpassung der Größen für Buffer Cache, Shared
Pool und Large Pool zur Laufzeit, solange die Summe ihrer Größen
inklusive der anderen Komponenten (Fixed SGA, Variable, SGA,
Redo Buffer) die Grenze von SGA_MAX_SIZE nicht überschreitet. Dieser Parameter dient in erster Linie dazu, ein »Oversizing« der SGA
und Paging zu verhindern.
288
Analyse der Datenbank
7.3
Wird der Parameter nicht gesetzt, setzt Oracle SGA_MAX_SIZE als
Default-Wert (wenn DB_CACHE_SIZE gesetzt ist) auf die Summe aller
SGA-Komponenten beim Start der Instanz. Dies hat zur Folge, dass
die SGA nicht größer werden kann als beim Start, sondern nur kleiner. Sie sollten den Parameter deshalb ausreichend groß wählen,
sodass die SGA bis zum Parameterwert dynamisch – ohne SystemDowntime – wachsen kann, und ohne dass Paging auftritt. Der für
SGA_MAX_SIZE spezifizierte Wert wird bereits beim Start der Instanz
allokiert, auch wenn die Summe der einzelnen SGA-Komponenten
geringer ist.
Mit dem Parameter DB_CACHE_SIZE wird die dynamische SGA aktiviert, und die Größe des Buffer Caches wird festgelegt. Der frühere
Parameter DB_BLOCK_BUFFERS ist damit obsolet.
DB_CACHE_SIZE
Die Datenpufferqualität in einem produktiven BW-System sollte
nicht unter 95% liegen. Zur Beurteilung der Pufferqualität sollte die
Datenbank aber einige Zeit nach dem letzten Start gelaufen sein. Die
Pufferqualität kann im BW-System zeitweilig auch niedriger sein, da
durch sehr viele Full Table Scans (z.B. durch Hash Joins) die Blocktrefferrate möglicherweise gesenkt wird, was auch nicht durch Vergrößern des Puffers gelöst werden kann.
Datenpufferqualität
Data Buffer Pool
Die Größe des Data Buffers hat in der Regel den größten Einfluss auf die
Datenbankperformance. Der Data Buffer Pool sollte deshalb ausreichend
groß dimensioniert sein, damit möglichst wenige zeitintensive Plattenzugriffe durchgeführt werden müssen. Für ein produktives BW-System mit
ca. 200 bis 500 Anwendern kann die Größe des Data Buffers bei 4 bis 8
GB und mehr liegen.
Der Shared Pool ist, wie der Name schon andeutet, ein gemeinsam
genutzter Speicherbereich, der Strukturen des Data Dictionary
Caches und des Shared-SQL-Bereichs (auch Library Cache genannt)
enthält. Im Data Dictionary Cache werden Informationen über die
zuletzt verwendeten Objekte der Datenbank gespeichert (Tabellen,
Views etc.), die von Administratoren, Anwendern und dem Datenbanksystem benötigt werden. Im Shared-SQL-Bereich (auch Shared
Cursor Cache oder Shared SQL Area genannt) werden der SQL-Text,
die Parse-Bäume von SQL-Anweisungen und die Ausführungspläne
gespeichert. Die Größe des Shared Pools sollte in Oracle-basierten
289
Shared Pool
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
SAP NetWeaver BW-Systemen (200 bis 500 Benutzer) mindestens
800 bis 1.000 MB betragen. Die Größe des Shared Pools wird durch
den init<SID>.ora-Parameter SHARED_POOL_SIZE bestimmt. Beachten
Sie auch die SAP-Hinweise zur Datenbankparametrisierung Ihres
BW-Systems in Anhang A.11.
Data-DictionaryCache-Qualität
Die Data-Dictionary-Cache-Qualität (DD Cache Quality) gibt an, wie
häufig auf das Oracle Data Dictionary während der Verarbeitung von
SQL-Befehlen zugegriffen werden muss. Die Data-Dictionary-CacheQualität sollte in einem BW-Produktivsystem möglichst immer über
90% liegen.
Zugriffsqualität
Die Zugriffsqualität auf SQL-Anweisungen im Shared-SQL-Bereich
wird durch die Parameter SQL Area getratio und SQL Area pinratio
gemessen. Die Wiederverwendung von identischen SQL-Anweisungen verringert die Systemlast, die durch das Parsen und Laden von
SQL-Anweisungen in den Arbeitsspeicher entsteht. Während der Parameter SQL Area getratio die Anzahl der Anforderungen von Objekten im Library Cache bestimmt, misst der Parameter SQL Area pinratio die Anzahl der Ausführungen der Objekte im Library Cache. Dieser
Wert sollte in einem produktiven BW-System nahe bei 99% liegen.
Parameterwerte prüfen
Beachten Sie, dass die angegebenen Werte immer für ein »eingeschwungenes« System gelten und nach dem Neustart des Systems abweichen
können. Überprüfen Sie deshalb in einem eingeschwungenen System, ob
die folgenden Parameterwerte erfüllt sind:
왘 DD Cache Quality > 80%
왘 SQL Area pinratio ≥ 95%
왘 SQLA Reloads/pins ≤ 0,04
왘 User/recursive calls ≥ 2
Falls diese Werte nicht erfüllt sind, ist der Shared Pool möglicherweise zu
klein dimensioniert und sollte erhöht werden.
Log Buffer
Der Log Buffer (auch Redo Log Buffer) ist der Pufferbereich, in dem
alle Änderungen der Datenbank protokolliert werden. Jede Datenänderung erzeugt einen Redo-Eintrag im Log Buffer, mit dem die
Datenänderungen bei einer Wiederherstellung der Daten in einen
früheren Zustand rekonstruiert werden können. So werden z.B.
beim Laden von Daten in SAP NetWeaver BW sehr viele Redo-Einträge erzeugt.
290
Analyse der Datenbank
Bei der Einstellung des Log Buffers ist zu beachten, dass der Wert ein
Vielfaches von DB_BLOCK_SIZE sein muss (Standardgröße 8.192
Bytes). So liegt die Standardeinstellung eines ERP-Systems in der
Regel bei 40 × 8.192 Bytes = 320 KB. Für ein produktives BW-System
sollte die Startkonfiguration ca. beim 150- bis 200-Fachen des Wertes
von DB_BLOCK_SIZE liegen.
Der Parameter Allocation retries zeigt die Anzahl der fehlgeschlagenen Zuweisungsversuche von Platz im Redo-Log-Puffer an. Dieser
Fall tritt immer dann ein, wenn der Oracle-Log-Writer-Prozess
(LGWR) nicht sofort Redo-Log-Einträge vom Puffer auf die Festplatte
schreiben konnte, sondern auf einen Redo-Log-Dateiwechsel warten
muss, um den Platz zuzuweisen.
Die Alloc fault rate gibt das Verhältnis zwischen den fehlgeschlagenen Zuweisungsversuchen (Allocation retries) und der Anzahl
der gesamten Einträge (Entries) im Redo-Log-Buffer an. Der Wert
sollte nicht über 1% steigen.
Als Calls wird die Gesamtzahl der seit dem Start der Datenbankinstanz im Kernel des Datenbanksystems eingegangenen Abfragen
bezeichnet. Unter der Rubrik Calls werden im Hauptbildschirm des
Datenbankmonitors die folgenden Parameter angezeigt:
왘 User calls: Gesamtzahl der seit dem Start der Datenbankinstanz
im Kernel des Datenbanksystems eingegangenen Abfragen
왘 User commits: Bei einem Commit werden alle von einer Transaktion durchgeführten Änderungen in der Datenbankinstanz dauerhaft festgeschrieben. Mit Commit abgeschlossene Transaktionen
können nicht mehr durch ein Roll-back rückgängig gemacht werden.
왘 User roll-backs: Bei einem Roll-back werden alle von einer Transaktion durchgeführten Änderungen in der Datenbankinstanz rückgängig gemacht. Roll-backs werden durch Programmfehler, Applikationssperren oder sonstige Anwendungsabbrüche ausgelöst.
왘 Recursive calls: Rekursive Abfragen sind SQL-Anweisungen des
Datenbanksystems, die zusätzlich zu benutzerseitigen SQL-Anweisungen ausgegeben werden müssen. Zur Beantwortung der Datenbank-Calls benötigt das System Verwaltungsinformationen aus
dem Cache der Datenbank. Stehen diese Informationen nicht im
Datenbank-Cache zur Verfügung, müssen sie mit einem Recursive
291
Calls
7.3
7
Analyse von Datenbank, Speicher und Hardware
Call von der Festplatte nachgeladen werden. Rekursive Abfragen
können z.B. durch fehlende Treffer (Misses) im Data Dictionary
Cache ausgelöst werden und beeinträchtigen die Performance des
Datenbanksystems.
왘 Das Verhältnis der rekursiven Calls zu den User Calls wird im Parameter User/recursive calls berechnet. Die Anzahl der rekursiven
Calls sollte nicht größer sein als die User Calls. Ein höherer Wert
ließe auf eine schlechte Data-Buffer-Hitquote schließen. Das Verhältnis sollte deshalb einen Wert von zwei zu eins nicht unterschreiten. Das Problem lässt sich meist durch eine Erhöhung des
init<SID>.ora-Parameters SHARED_POOL_SIZE beheben.
Rekursive Calls und User Calls
Beachten Sie bei der Bewertung des Verhältnisses von rekursiven Calls zu
User Calls, dass der Wert für rekursive Calls direkt nach Start der Datenbankinstanz meist hoch ist, da der Data-Dictionary-Cache zunächst leer ist
und alle Abrufe für das Füllen des Caches rekursiv sind.
Parses
Vor der Ausführung einer SQL-Anweisung wird diese zunächst analysiert (geparst), wobei unter anderem die Zugriffsstrategien ermittelt
werden und geprüft wird, ob die verwendeten Tabellen und Spalten
tatsächlich in der Datenbank vorkommen. Das Ergebnis der Prüfung
wird im Shared Cursor Cache abgelegt, wobei bei erneuter Ausführung der Query nur noch auf diese Informationen zugegriffen wird.
Der Wert Parses zählt, wie oft SQL-Anweisungen geparst werden
mussten. Das Verhältnis von Parses zu User Calls gibt die durchschnittliche Parsing-Rate an, deren Wert nicht über 25% liegen sollte.
Hohe Parsing-Raten deuten auf ein Problem mit dem Halten des Cursors im Shared Cursor Cache (Shared SQL Area) hin. In diesem Fall
sollten Sie die Data-Dictionary-Cache-Qualität überprüfen und die
Größe des Shared Pools eventuell erweitern.
Reads/User Calls
Der Parameter Reads/User Calls ist das Verhältnis der aus dem
Datenpuffer gelesenen Blöcke zur Gesamtzahl der Anfragen an die
Datenbank seit dem Start der Datenbankinstanz und gibt an, wie
viele Blöcke im Mittel aus dem Datenpuffer gelesen werden müssen,
um eine Datenbankanfrage (Call) zu beantworten. Das Verhältnis
Reads/User Call ist ein Indikator dafür, ob eine weiterführende
Analyse der Shared SQL Area durchgeführt werden sollte. Ein hoher
292
Analyse der Datenbank
Wert (> 30) deutet auf teure und komplexe Querys bzw. SQL-Statements hin, die näher untersucht werden sollten.
7.3.3
Analyse der Shared SQL Area
Gegenstand der Statistikdaten in der Shared SQL Area sind z.B. Informationen zur Anzahl der Ausführungen einer SQL-Anweisung oder
die Zahl der logischen und physischen Lesezugriffe je SQL-Anweisung. Die SQL-Anweisungen werden im Shared-SQL-Bereich gespeichert. Um die Statistikdaten der Shared SQL Area zu analysieren,
starten Sie das DBA Cockpit und wählen im Menü Performance
Overview den Hauptbildschirm des Datenbankmonitors. Folgen Sie
hier dem Menüpfad SQL Statement Analysis Shared Cursor
Cache.
Im sich öffnenden Fenster Auswahlkriterien für Shared Cursor
Cache können Sie verschiedene Einschränkungen für Selektionskriterien wie Anzahl der Buffer Gets, Disk Reads oder Database User
vornehmen (siehe Abbildung 7.4). Bestätigen Sie dies mit einem
Klick auf den grünen Haken, und Sie erhalten eine Liste mit den SQLAnweisungen, über die die Datenbank seit Datenbankstart Statistiken vorhält (siehe Abbildung 7.5).
Abbildung 7.4 Analyse der Statistikdaten der Shared SQL Area (Oracle) – Kriterien
293
7.3
Index
A
ABAP Dictionary 81, 474
ABAP Workbench 799
ABAP-Applikationsserver 80
ABAP-Dictionary-Puffer 129
ABAP-Puffer 129, 312
ABAP-Routine 840
ABAP-Support-Package 89
ACID-Paradigma 852
Activation Queue 775, 778
Add-on Support Package 89
ADK 506
ADK-Archivadministration 513
Administrator Workbench 씮 Data
Warehousing Workbench
Adressraum, virtueller 966
Advanced Sizing 144
Aggregat 47, 96, 217, 262, 266, 541,
549, 573, 581, 623, 626
abschalten 665
Aggregatbaum 662
Aggregationsstufe 627
anlegen 651
automatische Erstellung 642
Bewertung 653
Blockgröße 674
Delta-Verfahren 673
Dimensionstabelle 628, 642
E-Faktentabelle 628, 659
Faktentabelle 642
Festwert 636
F-Faktentabelle 628, 659
flaches 695
Hierarchie-/Attributänderungslauf
630, 668
Hierarchieknoten 633
hochrollen 659
Index prüfen 472
Kennzahlen mit Ausnahmeaggregation 630, 638
Komprimierung 659
Line-Item-Aggregat 640
Line-Item-Dimension 629
manuelle Erstellung 648
Merkmal 627
Navigationsattribut 630
Neuaufbau 673
optimieren 645, 647, 664
Partitionierung 752
Roll-up 625, 655, 660
Roll-up-Hierarchie 662, 663
Vorschlag aus BW-Statistik 643, 644
Vorschlag aus Query-Definition 643,
645
zeitabhängiges Navigationsattribut
632
zeitkonstantes Navigationsattribut
631
Aggregation Layer 363, 389
Aggregationsebene 58
Aggregationsverfahren 192
Aggregatmodus 596
Aktive Daten 232
Aktivierungs-Queue 232
Alert-Monitoring 341
Alloc Fault Rate 291
Allocation Limit 967
Allocation Retries 291
Allokierter Speicher 315
Amazon Web Services (AWS) 98
Analyse und Service-Toolset 391
Analyseprozessdesigner 254
Analysesicht 353
Analytic Privilege 956
Analytic View 918, 927
Analytical Engine 76, 197, 548, 569,
601, 624, 687
BWA 702
HANA 702
Analytischer Index 64, 252, 254, 895
Anti-Join 243
Anwendungsanalyse 273, 281, 393
Anwendungs-Log, Archivierung 533
Anwendungspuffer 568
Anzeigeattribut 207
Application Interface 81
Application Link Enabling (ALE) 798
Applikationsebene 78
Applikationsinstanz 77
Applikationsserver 77, 282, 346, 550
Architected Data Mart 47
1045
Index
Archivdatei 508, 511
Archivierung 506
ADK-basierte 511
Request 513
Archivierungslauf, wiederherstellen
529
Archivierungsobjekt 506, 509, 513,
526, 533
Archiving Development Kit (ADK)
506
A-Tabelle 232
Attribut 199, 205, 261
zeitabhängiges 207
zeitkonstantes 207
Attribute View 868, 918, 920
Aufrufer 833
Ausführungsplan 436, 439, 491, 650
Aufbau 466
Full Table Scan 440, 468
Index Full Scan 467
Index Range Scan 441, 468
Index Unique Scan 441, 469
Star-Join-Ausführungsplan 464
Ausführungszeit 349
Auslagerungsspeicher 120, 123, 127,
318, 319
Ausnahmeaggregation 76, 638, 702
Authorization Manager 867
B
B*-Tree-Index 447
BAPI 52, 72, 799
Batch 328
Batch-Manager 803
Benchmark 164
Data Mart Benchmark (BI-D) 164
Enhanced Mixed Load Benchmark
(BW-EML) 165, 166
Mixed Load Benchmark (BI-MXL)
165
Benutzer 328
Liste 280
Modus 332
SYSTEM 981
Verteilung 281
Benutzeraktion 588
Benutzerkontext 121, 122, 126, 131,
346
Benutzermodus 351
1046
Benutzeroberfläche 78
Berechnete Kennzahl 939
Berechnetes Attribut 938
Bestands-Delta 265
Bestandsgröße 587
Bestandskennzahl 195, 264
Betriebssystemkollektor 322
Betriebssystemmonitor 280, 317,
318, 319, 322
Betriebssystem-Monitoring, Remote
341
Bewegungsdaten 231, 517, 827
BEx Analyzer 70, 612
BEx Information Broadcaster 71, 597
BEx Information Broadcaster Bookmark 910
BEx Query Designer 70, 614
BEx Repository Sheet 615
BEx Web Analyzer 71
BEx Web Application Bookmark 910
BEx Web Application Designer 71
BI Content 씮 Business Content
BI Customer Services (BICS) 73, 115,
254, 546, 547
Big Data 24
Big Dimension 261
Binäre Suche 441, 444
Binary Tree 444
Bitmap-Index 261, 276, 279, 457,
460
Blade-Server 100, 688
BLOB-Feld 552
Block 434, 445, 755
Blockindex 755
BR*Tools 491
Branch-Block 447
BRCONNECT 491
Breakpoint 844
B-Tree 443, 444
B-Tree-Index 261, 276, 446, 457, 459
Bucket-Nummer 490
Budget-Sizing 144
Buffer Pool 286
Business Add-in (BAdI) 775
Business Application Programming
Interface 씮 BAPI
Business Content 50, 190, 410, 422,
787
Business Warehouse Accelerator
(BWA) 681
BW Query, Statistik 366
Index
BW Scheduler 55
BWA Engine 687
BWA-Datenkonsistenz-Checkcenter
735
BWA-Index 96, 262, 549, 682, 684
anlegen 707
ausschalten 710
Change-Run 712
Delta-Index 713
füllen 708, 720
globaler Parameter 720
horizontale Partitionierung 684
Komprimierung 685
logischer Index 683
löschen 711
Maintenance Wizard 707
Neuaufbau 717
optimieren 713, 720
physischer Index 683
Roll-up 710
spaltenbasierte Speicherung 684
Testwerkzeug 723
BWA-Monitor 706, 710, 721
BW-Content-Sammelanschluss 421
BW-Datenmodell 183, 188
BW-Frontend-Check-Tool 621
BW-Hintergrundverwaltung 427
BW-InfoCube 씮 InfoCube
BW-managed Schema 107, 877, 889
BW-Objekt 422
BW-Prozess 427
BW-Statistik 358, 642
BW-Statistikanalyse 401
BW-Statistikdaten
Analyse 372
löschen 531
BW-Systemlast 380
BW-Systemlastanalyse 358
BW-Systemlastmonitor 358, 381, 409
BW-Tabelle, Speicherbedarf 177
BW-Trace-Tool 588
C
CA Wily Introscope 341, 342
Cache
Gültigkeit 568
persistenter 552
Struktur 565
transienter 556
Verdrängung 564
Cache-Hierarchie 553
Cache-Invalidierung 556
Cache-Modus 553, 577, 596
Cache-Parameter 551
Calculation Index 253
Calculation Layer 363
Calculation View 868, 919, 932
SQLScript-basierter 952
Calculation, Planning und Aggregation
Engine 867
Calls 291
Cartesian Join 468
CATT 588, 592
CATT-Trace 592
CCMS 308, 336
CCMS-Alert-Monitor 337
CCMS-Monitoring 341
CE-Funktion 950
Change-Log 232, 778
HANA-Migration 908
Tabelle 251, 521
Change-Run 266, 668, 670, 671
Delta-Verfahren 673
paralleler 678
Checkliste
BW-Anwendungsanalyse 1039
Hardware 1037
Performanceüberblick 1036
Softwareanalyse 1036
Cluster-Index 449, 757
Clustering 450, 753
Index-Clustering 753, 784
mehrdimensionales (MDC) 754, 776
Cluster-Tabelle 552
Column Store 170, 173
Column Table, Speicherverbrauch
973
Component Support Package 89
CompositeProvider 41, 58, 64, 251,
902
BWA 252
Join-Verbindung 905
SAP HANA 252
Computer Center Management System
씮 CCMS
Concurrent User 152
Conflict Resolution Transport 89
Conformed Dimension 47
1047
Index
Connection & Session Manager 867
Constraint Filter 944
Content, technischer 씮 Technischer
Content
Cost-based Optimizer 씮 Datenbankoptimierer
CPU 77, 142
Auslastung 323
Cache 848
Engpass 323
Kapazität 323
Register 848
Ressource 168
Sizing 167
Zeit 349
CRM-System 340
CSV-Format 789
CUA Buffer 129
D
Dämon 251
Data Browser 373, 667
Data Buffer 286
Data Cache 286
Data Dictionary Cache 289
Data File 434
Data Mart 47
Data Staging 167, 785
Data Warehouse 39, 45
Architektur 45
Frontend 48, 72
Data Warehousing Workbench 49,
423, 642
Data-Federator-Schnittstelle 73
DataProvider 614
DataSource 521, 791, 792, 795
7.x-DataSource 794
generische 54
DataStore-Objekt 41, 57, 59, 250,
258, 461, 506, 549, 775
aktive Daten 232
Aktivierungs-Queue 232
Archivierung 508, 511
Change-Log 232
Clustering 776
Daten löschen 513
Delta-Bildung 231
eindeutiger Datensatz 778
für direktes Schreiben 234
1048
HANA-optimiertes 61, 874, 881
Indizierung 778
Konvertierung SAP HANA 887
Laufzeitparameter einstellen 780
Optimizer-Statistik unterdrücken
779
schreiboptimiertes 235
SID-Ermittlung vermeiden 776
Standard 232
Data-Warehouse-Management 785
Datenarchivierungsprozess 508
Datenart 264
Datenbank 79, 436
Analyse 273
Datenbankabfrage 437
Datenbankblock 434
Datenbankebene 79
Datenbankinstanz 78, 282
Datenbanklaufzeit 403
Datenbank-Log 853
Datenbankmanagementsystem
(DBMS) 231
Datenbankmonitor 280, 283
Datenbank-Monitoring, Remote 341
Datenbankobjekt 435
Datenbankprozess 78
Datenbankprozess-Monitor 324
Datenbankpuffer 78, 99, 285, 301
Datenbanktabelle 440
Datenbanktabelle, relationale 184,
854
Datenbanktransaktion 852
Datenbankverwaltung 493
Datenbankzeit 346, 349
Index 48, 433
Logging 326
relationale 788
Speicherparameter 263
verteilte 862
Datenbankoptimierer 436, 439, 460,
485, 486, 487
kostenbasierter 487, 488
regelbasierter 486
Datenbankparameter 307
DB_BLOCK_BUFFERS 288
DB_BLOCK_SIZE 288, 291
DB_CACHE_SIZE 288
Einstellung 280
SHARED_POOL_SIZE 292
SORT_AREA_SIZE 300
Index
Datenbankserver 78, 282
separater 79
Skalierung 79
Datenbankstatistik 433, 488
Administration 491
BRCONNECT 491
DBA-Einplanungskalender 493
einzelne Tabellen 498
UPDATE STATISTICS 491, 495, 498
Datenbanksystem
spaltenorientiertes 99
zeilenorientiertes 99
Datenbank-View 373
RSDDSTAT_DM 368, 378, 402
RSDDSTAT_OLAP 372, 375, 383,
402
RSDSTAT_DM 383
SDDSTAT_DM 372
Datendatei 434
Datenextraktion 51, 785, 787, 788,
789, 808, 809
aus SAP-System 787
flache Datei 789
Fremdsystem 790
Hauptspeicherbedarf 809
Monitoring 830
multidimensionale Datenbank 788
relationale Datenbank 788
Datenfluss 424
Migration 68
Modellierer 67
Modellierung 67
Vorlage 67
Wizard 68
Datengranularität 46
Datenhaltung 183
denormalisierte 184
multidimensionale 42
physische 549
Daten-IDoc 836
Datenkomprimierungsfaktor 173
Datenladestatistik 402, 417
Datenladestatus 401, 418
Datenmodellierung 258, 261, 541
Datenpaket 740, 781, 806, 820, 822,
836
Größe 807
Verkleinerung 811
Datenpaketnummer 800
Datenpufferqualität 289
Datentransferprozess (DTP) 516, 794,
812, 818, 838
Debugging 843
Monitoring 838
Simulation 840
Datentransformation 785
Datenverarbeitung, massiv parallele
684
Datenverbuchung 821
DB Connect 52, 788
DBA Cockpit 283, 341, 483, 989
DBA-Einplanungskalender 280, 308,
493
lokaler 494
zentraler 494
DBA-Operation, Protokoll 492
Debug-Option 580
Deleted Leaf-Row 447
Delta-Cache 557, 559
Delta-Codierung 861
Delta-Extraktion 54
Delta-Index 713
Delta-Merge 1000
Delta-Merge-Operation 865
Delta-Sizing 145
Delta-Speicher 864
Delta-Upload 811, 824
Design Item 615
DIAG-Protokoll 612
Dialog-Workprozess 130, 131, 327,
344
Dictionary Compression 860
Dimensions-ID 452, 825
Dimensionsschlüssel 185, 450
Dimensionsschlüssel-ID 438
Dimensionstabelle 58, 184, 189, 199,
202, 261, 277, 438, 451, 456, 521,
623, 628, 640, 824, 828
DIM-ID 185
Direct Extractor Connection (DXC)
112
Disk Sort 300
Dispatcher 77, 344
Dispatcher-Queue 346
Dispatcher-Wartezeit 349
DRAM-Speicher 967
DSO 씮 DataStore-Objekt
DTP 818
Dual-Stack-Installation 546
Dump-Analyse 341
Dynpro Buffer 129
1049
Index
E
Easy-Query-Schnittstelle (Webservices) 73
E-Faktentabelle 188, 197, 276, 453,
628, 741
E-Faktentabelle, Partitionierung 460
Einführungsleitfaden 420
Einzelsatzstatistik 614
Encode-Vector-Index 455
End-to-End Diagnostics 341
Enqueue 348
Enqueue-Lock 554
Enqueue-Workprozess 328
Enqueue-Zeit 348
Entwicklungsumgebung 80
Equal Join 241
Erst-Sizing 144
ESM-Puffer 312, 551
ETL-Prozess 46, 785
Execution Plan 씮 Ausführungsplan
Expertenmodus 352
Expert-Sizing 145
Export-/Importpuffer 312, 551
Export-DataSource 787
Extended Memory 309, 314, 334
Extent 262, 434, 450, 757
Externe Hierarchie 219
Externer Modus 121
Extraktion 785, 799
Extraktor 51, 795, 796
anwendungsspezifischer 795
anwendungsunabhängiger 796
Programm 787
Extraktstruktur 51, 787, 792, 795
F
Faktentabelle 58, 184, 188, 202, 262,
438, 450, 451, 623, 640, 740, 823
Partitionierung 263
Fehler-Stack-Tabelle 264
Fehlerursachenanalyse 340
Festplatte 77, 850
Festwert 636
F-Faktentabelle 188, 277, 453, 460,
628, 741
Filter
dynamischer 567
globaler (fixer) 566
1050
Flash-Speicher 849
Flatfile 684, 789, 812
Flatfile-Daten 52
Upload 110
Fremdschlüssel 452
Frontend Layer 363
Frontend/Calculation Layer 375, 389
Frontend-Laufzeit 406
Frontend-Netzwerkzeit 613
Full Outer Join 442
Full Table Scan 298, 440, 468
Full Upload 811
Function Builder 799
G
Generic Key Buffer 129
Generic Table Buffer 129
Globale Benutzerübersicht 335
Globaler Speicher 120
Größenkategorie 262
Gruppierung 423
GUI-Zeit 347, 613
Gültigkeitstabelle 196
H
HANA 씮 SAP HANA
Hardware, Analyse 273
Hardwareanforderung 142
Hardware-Sizing 142
Hash Join 443
Hauptindex 713
Hauptspeicher 77, 120, 142, 315,
847, 849
Hauptspeicher-Cache 550
Heap Memory 309, 314, 334
Heap-Speicher 126
Hierarchie 56, 266
aktivieren 557
externe 219, 267
Gültigkeitszeitraum 221
interne 219
löschen 519
Hierarchie-/Attributänderungslauf
668, 837
Parametrisierung 670
Überwachung 671
Hierarchieblatt 220
Index
Hierarchieintervall 228
Hierarchie-Join, temporaler 224
Hierarchieknoten 219, 228, 633
bebuchbarer 220
nicht bebuchbarer 220
Hierarchiestruktur, zeitabhängige 225
Hierarchietabelle 221, 228
Hierarchie-Tabellenpuffer 267
Hierarchieversion 221
Hierarchiewurzel 219
High Water Mark 314
Hintergrundjob 328, 427
Hintergrundprozess 344
Hintergrund-Workprozess 328
Histogramm 488
Hit 287
Hitratio 288, 310
HTTP-Request-Handler 83
HybridProvider 41, 58, 62, 250
basierend auf DataStore-Objekt 62,
250
basierend auf Direktzugriff 63, 250
I
I/O-Engpass 326
I/O-Kosten 488
ICF 82
ICF-Controller 83
ICF-Handler 83
ICF-Service 83, 84
ICM 82, 83
ICM-Monitor 84
ICM-Profilparameter 86
IDoc 799, 819, 832
Daten-IDoc 815, 820
IDoc-Status 832, 835
Info-IDoc 815, 820, 831, 834
ILM 504
Import-/Exportpuffer 130
Index 48, 433
Administration 471
analytischer 252
B*-Tree-Index 447
Bitmap-Index 447, 457, 460
Blockindex 755
B-Tree-Index 444, 446, 456, 457,
823
Cluster-Index 455
Encode Vector Index 455
fehlender 473
flacher 695, 719
Fragmentierung 483
Indizierungsschema 451
Konsistenzprüfung 474
logischer 255
löschen 477, 824
Neuaufbau 478, 479, 484
P-Index 438, 454, 743
Primärindex 437
prüfen 824
Qualität 482, 483
Radix-Index 454
Reparatur 479
Sekundärindex 438, 778
Stammdatentabelle 480
Tabellenindex 443
TREX 94
überprüfen 471
Unique-Index 438
Index Full Scan 467
Index Range Scan 441, 468
Index Scan 440
Index Unique Scan 441, 469
Indexschema 453
Indextyp 276
Indizierungsschema 451
InfoCube 41, 42, 58, 184, 258, 381,
451, 452
Administration 261
Archivierung 511
Cache-Modus 568
Daten löschen 513
Datenpersistenz im BWA 682, 701,
887
Fortschreibung 823
HANA-optimierter 59, 874, 875
Hierarchie 219
Index prüfen 472
Komprimierung 268, 740, 741
Konvertierung SAP HANA 885
Modellierung 260
Paket 740
Partitionierung 744
providerspezifische Eigenschaft 768
Realtime 876
realtimefähiger 229, 459
relationaler 682
Standard 875
Wartung 610
1051
Index
Info-IDoc 씮 IDoc
Info-IDoc-Status 835
InfoObject 55, 184, 549, 570, 605
Hierarchie 219
Identifikation 248
Pflege 195, 207
InfoPackage 794
InfoProvider 41, 57, 183, 461, 549
Archivierung 509
Daten löschen 513
Konvertierung SAP HANA 885
physische Datenhaltung 239
Statistik 366
virtueller 236
Information Lifecycle Management
504
Information Modeler 98
InfoSet 58, 62, 239
klassisches 64
Modellierung 239
InfoSource 257, 793
Initial Extent 262
Initialisierung 811
In-Memory-Computing 681
In-Memory-Processing 685
In-Memory-Technologie 847
Inner Join 241, 924
Input-Parameter 946, 954
Instanz 77
Integrierte Planung 229
Intermediate Document 씮 IDoc
Interne Hierarchie 219
Interner Modus 121
Internet Communication Framework
씮 ICF
Internet Communication Manager 씮
ICM
IP-Adresse 77
J
J2EE-Applikationsserver 80
Java Database Dictionary 81
Java Pool 286
Java-Speicheranalyse 341
JDBC 116
Jobübersicht 502
Join 469
Join-Abfrage 239
Join-Algorithmus 439, 442
1052
Join-Bedingung 241
Join-Operation 266
K
Kalenderpuffer 129
Kardinalität 447, 457
Kennzahl 56, 191, 231, 259, 452
Kennzahlenmodell 259
Kerberos 982
Klammerung 186
Kommunikationsschnittstelle 785,
786
Kommunikationsstruktur 793
Kommunikationstechnik 796
Komprimierung 740, 741
SAP HANA 99
Verfahren 860
Komprimierungsfaktor 173
Konsistenzprüfung 474
Kontenmodell 259
Kontextwechsel 122
Kopplung
harte 797
lose 797
Kosten 487, 488
L
Lade-Request 830, 838
Gesamtstatus 832
Kopfdaten 830
Statusinformation 831
Ladezeit 346, 349
LAN 142
Large Pool 286
Latenzzeit 613
Lauflängencodierung 860
Laufzeitanalyse 281
Laufzeitumgebung 80
Lazy-Loading-Ansatz 859
Leaf-Block 447
Leaf-Row 447
Left Outer Join 242, 442, 924
Lesemodus 570, 596
Level Hierarchy 941
Library Cache 씮 Shared Pool
Line-Item-Aggregat 640
Index
Line-Item-Dimension 202, 261, 457,
629, 640
Local Memory 120
Log 853
Log Buffer 286, 290
Logical Unit of Work 798
Logischer Index 255
Lokaler Speicher 120
Long Table 298
Long Table Scans 299
LRU-Algorithmus 287, 553
LUW 798
M
Markierungs-Byte 860
Massiv parallele Rechnerarchitektur
681, 687
Massive Parallel Processing (MPP)
100
MasterProvider 65
Master-Server 100
Materialbewegung 197
MDC-Dimension 755, 756, 758, 777
MDX 73, 254, 542
MDX-Prozessor 543
MDX-Statement 73
Memory Management Unit (MMU)
966
Memory Sort 300
Memory-Management-Monitor 127
Memory-Sizing 168
Menu Buffer 129
Merge Join 443
Merkmal 55, 59, 184, 189, 199, 260,
261, 464, 630, 640
Attribut 205
Festwert 636
Hierarchie 221
Klammerung 186
Merkmalsausprägung, Kardinalität
265
Merkmalsfeld 231
Merkmalshierarchie 219
Merkmalswert 186, 189, 220
stammdatentragendes 56
Text 205
Merkmal-Attribut-Beziehung 265
Metadata Manager 867
Metadaten 70, 610, 792
Management 69
Repository 69
Microsoft Excel Workbook 615
Modus
externer 121
interner 121
Kontext 121
MONI 322, 352
Monitor 279
Monitoring 274, 341, 829
Monitoring-Datenbank 352
Multi-Core-Prozessor 851, 858
Multidimensional Expressions 씮 MDX
Multi-Node-System 863
MultiProvider 58, 62, 239, 244, 549,
767
heterogener 246
homogener 246
InfoProvider fest adressieren 605
parallele Verarbeitung 601
Query 599
Query analysieren 603
Selektion durch Festwerte 607
Selektion durch Kennzahlen 606
Selektion durch OLAP-Hints 608
Selektion, Einschränkung der Medadaten 610
sequenzielle Verarbeitung 601, 602
MultiProvider Cluster Access 704
Multi-Tier-Architektur 168
Multi-Version Concurrency Control
111
N
Nametab-Puffer 129
Navigationsattribut 76, 207, 213,
266, 557, 630
zeitabhängiges 217, 266, 632
zeitkonstantes 631
Navigationsschritt 549, 592
Nearline-Speicherung 504, 505
Nested Loop 469
Nested Loop Join 442
Netzwerk-Bandbreite 142, 613
Nicht-Dialog-Workprozess 130, 132
NLS-API 505
Normalform 44
1053
Index
Nummernkreis 824
Objekt 825
Puffer 268, 824
O
ODBC 116
ODBO 72, 542
ODP-Datenreplikationsschnittstelle
894
OLAP 41, 43
BAPI 72, 542
Datenhaltung 41
Hint 608
Laufzeit 405
Prozessor 96, 379, 542, 543, 553,
557, 568, 570, 577, 588, 600,
639
System 44
Trace 595
OLAP-Cache 402, 405, 549, 551, 557,
568, 577
Cache-Gültigkeit 568
Cache-Invalidierung 556
Cache-Modus 553
Cache-Parameter 551
Delta-Cache 557
globaler Cache 549
Hauptspeicher-Cache 550
lokaler Cache 549
OLAP-Cache-Monitor 561, 564
persistenter Cache 552
Struktur 565
Verdrängung 564
OLE-Datenbank für OLAP 72, 542
OLTP 43
Online Analytical Processing 씮 OLAP
Online Transaction Processing 43
Open Analysis Interface 542
Open Hub Destination 788, 890
Open Hub Service 788
Open SQL 81
Open SQL for Java 81
Open SQL, Monitoring 341
Operational Data Provider 112, 894
Operational Data Provisioning (ODP)
112, 894
Operational Data Store 46
Optimierungsmodus 577
1054
Optimizer-Statistik 779
Oracle 439, 453
Oracle-Datenbank 277
Ordnung 444
P
P*Time 95
Page-in 319
Page-out 319
Page-Speicher 334
Paging 319
Paging Area 314
Paging Memory 319
Paging-Datei 씮 Auslagerungsspeicher
Paging-Rate 320
Paket 씮 Datenpaket
Parallelisierung 858
Parametrisierung 121
Parent Child Hierarchy 943
Parse 292
Partial Table Buffer 129
Partition 47
zeitlich begrenzte 751
Partition Pruning 258, 863
Partitionierung 47, 460, 744, 862
Applikationsebene 246, 767
Clustering 753
Datenbankebene 745
Datenverteilung 769
E-Faktentabelle 748
Einstellung 749
F-Faktentabelle 747
Hash Partitioning 863
horizontale 858, 862
logische 47, 607, 767, 771
Maximale Partitionen 750
MultiProvider 767
Partitionierungsmerkmal 460, 744,
768
Partitionierungsschema 749, 752,
760
physische 47
Range-Partitionierung 745, 746,
784, 863
requestweise 997
Round-Robin 863
SAP HANA 99
vertikale 858, 862
von Aggregaten 752
Index
Performanceanalyse, Werkzeuge 279
Performanceanalyse-Trace 281
Performancedatenbank 322
Performancemonitor 279
Performanceparameter 273
Persistent Staging Area (PSA) 46, 55,
67, 232, 794, 800, 820, 836
PSA-Request löschen 908
Persistenter Cache 552
Persistenz 852
PGA 287, 300
Physical Read 288
Physischer Speicher 120
P-Index 438, 454, 743
Planungsapplikation 172
Planungsszenario 231
Plug-in 787
Pointer 123
Präsentationsebene 78
Präsentationspuffer 129
Präsentationsserver 346
Primärindex 437, 474
Primärschlüssel 186, 438, 452, 461,
740
Privater Speicher 씮 SAP Heap
Memory
Privileg 867, 916, 981
PRIV-Modus 124, 132
Processing-Zeit 350
Profilparameter
ABAP/HEAP_AREA_DIA 136
abap/heap_area_dia 126, 132
abap/heap_area_nondia 126, 133,
136
abap/heap_area_total 132, 133,
136, 318
abap/heaplimit 136
em/blocksize_kb 135
em/initial_size_mb 123, 131, 135,
315
phys_memsize 134
rdisp/pg_maxfs 128
rdisp/pg_shm 128
rdisp/roll_maxfs 135
rdisp/roll_shm 135, 315
ztta/roll_area 122, 132, 135
ztta/roll_extension 135
ztta/roll_first 122, 135
Program Global Area 287, 300
Programmpuffer 129, 312
Prozesskette 400, 425, 479, 522
Prozesslokaler Speicher 285
Prozessorleistung 142
Pruning 605, 610
PSA 씮 Persistent Staging Area (PSA)
PSA-Tabelle 232, 263, 521, 783, 794,
800
Migration auf SAP HANA 908
Partitionierung 784
Request löschen 783
Puffertabelle 267
Pull-Prinzip 789
Push-Prinzip 789
Q
Quellsystem 46
Quellsystem-ID 187
Query 463, 549
Aggregat 553
Definition 557
Eigenschaft 570
Laufzeitanalyse 401
Modellierung 260
Navigationsattribut 201
Performance 569
Query-Stichtag 225
Variable 566
Query Designer 566
Query Optimizer 277
Query View 614
Query-Monitor 387, 439, 464, 491,
556, 568, 569, 649
Cache-Modus 577
Debug-Option 580, 649
Lesemodus 570
MultiProvider-Query analysieren 603
Optimierungsmodus 577
Performanceinformation 583
Query-Eigenschaften 570
Request-Status 578
technische Informationen 585
Quick Sizing 148
R
Radix-Index 454
RAM 씮 Hauptspeicher
Range-Partitionierung 745, 759
1055
Index
RDA 52, 250
Read 287
Realtime Data Acquisition 52, 250
Realtime Interface 230
Realtime-InfoCube 41, 229, 231
Rechner 77, 282
Record-Typ 880
Redo Buffer 286, 290
Redo Log Buffer 290
Redo-Log 853
Redundanz 44
Referential Join 924
Regressionstest 592
Remote Function Call 씮 RFC
Repartitionierung 759, 760
Fehlerbehandlung 766
Monitoring 765
vollständige 760
von Aggregaten 764
Report Designer 71
Reporting-Performance 183, 541
Repository-Puffer 129
Request 662
Request-ID 188, 656, 657, 659, 660,
740, 800, 830
Request-Information, Archivierung
524
Request-Status 578
Request-Verwaltungsdaten löschen
528
Resident Table Buffer 129
Re-Sizing 145
Ressource 83
RFC 346, 796, 820
asynchroner 797
queued 798
synchroner 797
transaktionaler 798
Right Outer Join 924
Roll Area 314
Roll-back 291
Rollbereich 씮 SAP-Rollbereich
Roll-in 123, 346, 349
Roll-out 123, 346, 349
Rollsegment 122
Rollspeicher 315, 334
Roll-up 655, 660
automatischer 661
Job 667
1056
manueller 660
Roll-up-Hierarchie 662, 663
überwachen 666
Roll-Wartezeit 346, 349
Root-Block 447
Root-Cause-Analyse 341
Roundtrip 347, 612
Row Store 씮 Zeilenbasierte Datenspeicherung
Row Table, Speicherverbrauch 973
Row-ID 437, 440, 443
RSMO-Monitor 829, 830
Rule-based Optimizer 씮 Datenbankoptimierer
S
SAP Advanced Planning & Optimization (APO) 95
SAP Application Performance Standard
164
SAP Business Explorer 70
SAP BusinessObjects Analysis, Edition
for Microsoft Office 546
SAP BusinessObjects Analysis, Edition
for OLAP 546
SAP BusinessObjects Business Intelligence-Plattform 115, 545
SAP BusinessObjects Data Services
112, 791
SAP BusinessObjects Data Services
Repository 112
SAP BusinessObjects-Server 545
SAP ERP 42
SAP ERP, Frontend-Schnittstelle 546
SAP Executable Buffer 129, 312
SAP Extended Memory 씮 SAP-Erweiterungsspeicher
SAP GoingLive Check 149
SAP GUI 78, 81
SAP GUI-Puffer 129
SAP HANA 625
Administration 965
Administrationskonsole 870
analytische Berechtigung 956
Architektur 847
Berechtigung 867, 916, 980
BW-Daten 890
Index
Content-Management 871
Database Edition 102
Datenbank 97, 867
Datenbankbenutzer 980
Datenbankschema 914
Datenmodellierung 917
Datenreplikation 871
Datentransfer 110
Datenverwaltung 871
Delta-Speicher 1000
eigenständige Datenbank 105
Enterprise Edition 102
Enterprise Extended Edition 102
Faktentabelle 877
Filter 944
Frontend-Schnittstelle 546
Hauptspeicherbedarf 173
Hierarchie 941
Indexserver 975
InfoCube-Komprimierung 879
InfoProvider 874
Information Modeler 871
Informationsmodell 918
Ladeprozess 173
Lifecycle Management 872
Mandant 945
Nameserver 975
Output-Definition 925
Package 915
Platform Edition 102
Primärpersistenz 105
Prozedur 951
Replikationsmanagement 871
SAP Business Suite 105
Sicherheitsmanagement 871
Sidecar-Szenario 106
Sizing 104
Speicherpool 966
Speicherverwaltung 965
Statistikserver 976, 979
Variable 944
Versionierung 105
Währungsumrechnung 954
SAP HANA Analytics Foundation 108
SAP HANA Appliance 97, 874
SAP HANA Calulation Engine 884
SAP HANA Client, Installation 986
SAP HANA Cloud 98
SAP HANA Development 871
SAP HANA Extended Application
Services 976
SAP HANA Information Composer
916
Datenaufbereitung 917
Datenimport 917
SAP HANA Installation Guide 872
SAP HANA Live 108
SAP HANA One 98
SAP HANA Studio 97, 869, 872, 877,
965
Administrator-Perspektive 945
Aktualisierung 987
Catalog 914
Content 915
Entwicklungspaket 106
Installation 986
Modeler 914
Perspektive 914
Repository 872
SAP HANA-Administrationsmonitor
969
SAP HANA-Datenbank 874
aktive Daten 882
DSO-Aktivierungs-Queue 883
DSO-Change-Log 883
HANA-Datenbankschema 890
HANA-Datenbanktabelle, Schlüsselfeld 891
Index 880
Statistik 880
SAP HANA-View 891
SAP Heap Memory 121, 124, 126,
130
SAP Landscape Transformation Replication Server 111
SAP liveCache 95
SAP MaxDB 95
SAP NetWeaver Application Server
78, 79, 340
SAP NetWeaver Application Server
ABAP 80
SAP NetWeaver Application Server
Java 80, 341
SAP NetWeaver BW
Architektur 77
auf SAP HANA 873
Double-Stack-Installation 874
Prozesskette 426
SAP NetWeaver BW 7.3 545
1057
Index
SAP NetWeaver BW Accelerator 76,
86, 681
Dimensionstabelle 695
Stammdatentabelle 696
SAP NetWeaver BW auf SAP HANA
Bestands-InfoCube 880
Betrieb 995
Migration 907
Voraussetzung 907
SAP Paging Area 309
SAP Paging Memory 128, 319
SAP Quick Sizer 148, 149, 171
SAP Roll Area 309
SAP Roll Memory 121, 130
SAP Service Marketplace 148, 149,
163
SAP Solution Manager 339
SAP System Landscape Transformation
(SLT) 110
SAP-Applikationsinstanz 씮 SAPInstanz
SAP-Enqueue 348
SAP-Erweiterungsspeicher 121, 123,
130, 131
SAP-Instanz 77, 280, 282
SAP-Kernel 81
SAP-Memory-Management-Monitor
309, 315, 321
SAP-Memory-Management-System
130
SAPOSCOL 322
SAP-Performanceanalysewerkzeuge
274
SAP-Performancemonitor 279
SAP-Profilparameter 128, 134, 137
SAP-Puffer 77, 129, 309, 310, 341,
347
SAP-Puffer-Qualität 310
SAP-Rollbereich 122
SAP-Rolldatei 123
SAPS 164
SAP-Speicherbereich 119, 128, 309,
314
SAP-Speicherkonfigurationsmonitor
280
SAP-Speichermanagement 121
SAP-Systemlastanalyse 343, 354
SAP-Workprozess 327
Monitor 324, 328
Typ 354
1058
Savepoint 852
Scale-out 859, 862
Scale-up 859
Schattentabelle 762
Schlüsselfeld 231
Schnittstelle, Typ 786
Screen Buffer 129
Security Assertion Markup Language
(SAML) 982
Segment 434
Sekundärindex 438, 461
Selektionsschema 509
Semantisch partitioniertes Objekt
(SPO) 65, 256, 610, 745
Semantische Gruppe 510
Semaphor 331
Server 77
Server-Blade 100, 688
Service-InfoCube 씮 VirtualProvider
Service-Ingenieur-Modus 351
SGA 286, 300
Shared Buffer 130
Shared Cursor Cache 씮 Shared Pool
Shared Dimension 47
Shared Disk 858
Shared Memory 77, 285, 322, 550,
858
Shared Memory Puffer 551
Shared Nothing 858
Shared Pool 286, 289, 292
Shared SQL Area 씮 Shared Pool
Shared-SQL-Bereich 289
Shell-Skript 175
Short Table 298
Short Table Scan 298
SID-Schlüssel 185, 213, 452, 640,
776, 829
SID-Struktur 228
SID-Tabelle 185, 214, 227, 464, 827,
828
Simple Object Access Protocol 789
Single Computing Unit (SCU) 162
Single Record Table Buffer 129
Single-Column-Bitmap-Index 456
Single-Core-Prozessor 851
Sizing 142, 182
Advanced Sizing 144
benutzerbasiertes 147, 152
Budget-Sizing 144
BW-Applikationsserver 170
Index
Classic Approach 160
Combined Approach 160
CPU 167
Delta-Sizing 145
durchsatzbasiertes 147, 152, 153
Erst-Sizing 144
Expert-Sizing 145
Memory 168
Prozess 148
Re-Sizing 145
SAP GoingLive Check 149
SAP HANA 104
SAP NetWeaver BW auf SAP HANA
171
SAP Quick Sizer 148
Speicherbedarf 168
T-Shirt-Sizing 181
T-Shirt-Sizing, SAP HANA 104
Upgrade-Sizing 146
Verfahren 171
Skalierung 858
Slowly Changing Dimension 188
SOAP 789
Softwarekomponente 81
Sort and Hash Area 287
Sort Buffer 287
Spaltenbasierte Datenspeicherung 98,
173, 855, 875
SPAM-/SAINT-Update 89
Speicher
Analyse 273
globaler 120
lokaler 120
physischer 120
privater 121, 124, 126
residenter 967
virtueller 120, 967
volatiler 848
Speicherbedarf 169
Speicherbereich 119
Speichermedium, Nearline 505
Speicherseite 965
Speichertyp 122
Speicherverwaltung
relationale 434
virtuelle 965
Sperroperation 328
SPO 씮 Semantisch partitioniertes
Objekt (SPO)
Spool-Workprozess 328, 344
Sprachabhängigkeit 205
SQL 677, 949
SQL-Abfrage 440
SQL-Analyse 341
SQL-Anweisung 293
SQL-Optimierer 491
SQLScript 868, 949
SSD-Speichermedium 849
ST-A/PI 391
Stack 80
Staging 461
Staging, direktes 837
Stammdaten 56, 59, 189, 426, 827
aktivieren 557
Attribut 205
Belegebene 231
Beziehung 517
löschen 517
Tabelle 213, 227, 263, 480
View 227
Standard-InfoCube 229, 438, 459,
506, 549
Standard-SID-Tabelle 214
Star Join 261
Star-Join-Ausführungsplan 464
Star-Schema 58, 184, 451
Star-Schema, erweitertes 185, 266,
463
Star-Transformation 277
Statistikdaten 368
Statistikeigenschaft 367
Statistik-Event 361
Statistikparameter 381
Statusattribut 265
Stichtagsableitungsart 224
ST-PI 391
Streams Pool 286
Struktur, balancierte 444
Stützstelle 197, 265
Suchalgorithmus 442
Suchstrategie 438, 485
Summenknoten 220
Support Package 87, 88
Support Package Manager 89, 90
Support Package Stack 89
Swap 127, 310
Swap Space 씮 Auslagerungsspeicher
Swapping 127, 553
System
dispositives 43
operatives 42
1059
Index
System Global Area 286, 300
Systemanalyse 273
Systemlast
allgemeine 343
BW-Systemlast 343
Systemlastanalyse 343
Systemlastmonitor 350, 351, 352,
355, 379
Systemperformance 142
Systemprivileg 984
Systemüberwachung 274, 341
T
Tabelle
Change-Log-Tabelle 521
Datenart 264
DBDIFF 475
DBSTATC 495
Größenkategorie 262
PSA-Tabelle 783
RSDCUBE 576
RSDDSTAT* 359
RSDDSTATTREX 1001
RSTSODS 908
RSTSODSPART 908
TCOLL 353
Tabellen-Join 261, 923
Tabellenpartition, disjunkte 878
Tabellenpuffer 129, 347
Tabellenstatistik 498
Tabellenstruktur, flache 231
Tabellentyp 276
Tabellenzeiger 440
Tabellenzugriffsalgorithmus 439
Table Footprint 173, 176
Table Scan 298, 440
Tablespace 264, 304, 434
Task Handler 83
Technischer Content 389, 409, 724
BW-Objekt 422
DataSource 422
InfoCube 381
Migration auf SAP HANA 909
Rolle 424
Übernahme 419
Temporal Join 925
Temporaler Hierarchie-Join 224
Temporäres Objekt 476
1060
Testautomatisierung 592
Testpaket 595
Text 56, 205
Text Join 924
Textknoten 220
Texttabelle 205, 227
Trace 341
Transaction Manager 867
Transaktion
AL08 280, 335
AOBJ 507
BAPI 790
DB01 284
DB02 280, 284, 302
DB03 280, 307
DB12 284
DB13 280, 284, 308, 494
DB13C 494
DB14 492, 499
DB20 498
DB21 496
DB24 284
DBACOCKPIT 283, 483
DBACOCKPITOLD 475
LISTSCHEMA 451
RSA1 49
RSATTR 670
RSBATCH 427, 680
RSCUSTA 693
RSCUSTV14 551
RSDD_HM_PUBLISH 254, 896
RSDD_LTIP_PUBLISH 254
RSDDB 695, 699, 707
RSDDBIAMON 706, 710, 714
RSDDSTAT 909, 1001
RSDDTPS 700
RSDDV 642, 651, 700
RSHDBMON 998
RSLIMO 252
RSLIMOBW 252
RSMIGRHANADB 885, 887
RSMO 838
RSOR 421
RSPC 400, 427
RSRCACHE 405, 561
RSRT 387, 439, 464, 491, 556, 582,
597, 603, 646
RSRV 204, 457, 472, 715
RSTT 588
RZ11 315, 550
Index
SARA 529, 534
SBIW 808
SE11 129, 475, 480
SE16 373, 405, 667
SE30 281
SE38 139, 483, 602
SLG2 534, 910
SM04 280, 332
SM37 502, 666, 671
SM50 280, 324, 328, 341
SM51 280, 328
SM59 798
SM66 280
SPRO 399, 420, 551
ST02 280, 309, 315, 321, 341
ST03 281
ST03N 341, 350, 373, 379, 409
ST04 279, 284, 301, 341
ST05 281, 341
ST06 280, 317, 341
ST07 281
ST12 341
ST13 281, 392
ST14 281
ST21 341
STAD 281, 614
STATTRACE 281
STUN 279
STZAC 374
SU01 400
Transaktionsschritt 344, 613
Transfermethode 819
IDoc 819
PSA 820
Transformation 785
Transformation, Breakpoint 840
Transformationsregel 795
TransientProvider 58, 64, 254, 547,
895
TREX 94, 682, 686
Revision 689
tRFC 820
Two-Tier-Architektur 167
U
Übertragungsregel 793
Übertragungstechnik 785, 799
UD Connect 52, 788
Undo-Log 852
Union-Operation 62, 239
Unique-Index 438
Universum 545
Used Memory 967, 970
User-Session 549
V
Verbuchung, Simulation 840
Verbuchungsmodus 218
Verbuchungs-Workprozess 327, 344
VirtualProvider 66, 236, 237, 251,
898
Virtueller Speicher 120
Volume 992
W
Web Dynpro, Monitoring 341
Werkzeug 427
Wertfeldgruppe 586
WHERE-Klausel 441
Workbook-Eigenschaft 615
Worker-Threads 84
Workload-Analyse 340
Workload-Kollektor-Datenbank 352
Workload-Monitor 281, 341
Workprozess 77, 122, 327, 344, 427
Dialog 327
Enqueue 328
Hintergrund 328
Monitor 329
Spool 328
Typ 328
Übersicht 280, 341
V2-Verbuchung 328
Verbuchung 327
X
XML 789
XML for Analysis 73, 542
XML/A 542
XML/A-Schnittstelle 73
XML-Daten 52
1061
Index
Z
Zeilenbasierte Datenspeicherung 98,
170, 173, 855
Zeitabhängigkeit 205
Zeitmerkmal 190, 460
Zeitscheibenarchivierung 509
Zentrale Systemüberwachung 274,
341
Zentraler Überwachungsmonitor 씮
CCMS
Zero Administration Memory Management 133
1062
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