SAP NetWeaver BW – Performanceoptimierung
Werbung
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
