Automatisierte Anpassung Ihres ABAP Codes für den Einsatz auf SAP HANA

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1 Automatisierte Anpassung Ihres ABAP Codes für den Einsatz auf SAP HANA Webinar 12. Juli 2013 Albrecht Gass, Chief Architect, smartshift Technologies

2 Moderator Andreas Opfer Director Sales Europe smartshift Technologies

3 Agenda 1. smartshift Technologies 2. Übersicht SAP HANA 3. Neue Performance Regeln 4. Beispiele für optimierten ABAP Code 5. Fragen & Antworten 6. Weitere Informationen

4 1 smartshift Technologies

5 smartshift im Überblick Internationaler Anbieter für die Tool-basierte Optimierung komplexer IT Systeme 100+ Mitarbeiter im SAP Umfeld Fokus auf SAP/ ABAP Custom Application Life-Cycle- und Change-Management In 2 Jahrzehnten hunderte von erfolgreichen Implementierungen für Kunden wie z.b. BMW, Linde und Shell Einzigartige Technologie: Patentierte Parser- Technologie; regelbasierte ABAP Fehlerermittlung & automatische Code Korrektur Weltweite Partnerschaften u.a. mit Accenture, IBM und SAP

6 smartshift Tech HANA Offerings smartanalyze o SaaS Analyse smartupgrade o Unicode Enablement o Change Impact Analyse smarthana o ABAP Code Anpassung

7 Referent Albrecht Gass Chief Architect smartshift Technologies

8 2 Übersicht SAP HANA

9 Übersicht SAP HANA Spalten- und zeilenorientierte Datenorganisation Lexikon basierend (Kompression) ACID RDBMS Stand-Alone oder SAP Business Suite/BW JBDC, ODBC, ADBC, MDX Unstrukturierte Datenverwaltung Volltextsuche HW Appliance oder Cloud Auslieferung Advanced Calculation Engine Tabellenhistorie

10 Übersicht SAP HANA Nur Unicode Integration mit R Große Tabellen Dynamische Tabellen ABAP Code muss optimiert werden Eclipse basiertes IDE (ADT) Optimierung für Star-Queries Signifikante Performance Steigerung ALV Seitenverwaltung für große Tabellen

11 HANA Ziele Keine Auswirkung auf Transaktionsprozesse Reporting ohne Angst durch erhebliche Steigerung der Auswertungsgeschwindigkeiten SAP nicht mehr als MS-Access Loader Datenauswertung in SAP und nicht in MS-Excel

12 Attribute View Kann mehrere Tabellen verbinden Kann einfache Kalkulationen durchführen Nur Verwendung von SQL Funktionen möglich

13 Analytic View Ersetzt Cubes in traditioneller BW Verbindet Attribute Views und Faktentabellen Führt Kalkulationen und Auswertungen aus Nur Verwendung von SQL Funktionen möglich

14 Calculation View Volle SQL Script Unterstützung Benötigt Ausgabedatensatz Ermöglicht Auswertungen und Hierarchien Abrufbar über Standard OPENSQL

15 DB Procedures Komplette SQL Script Unterstützung Definition von Ausgabedatensatz optional Abrufbar über CALL DATABASE PROCEDURE Erstellt Tabellentypen für Ein- und Ausgabeargumente

16 DB Procedures

17 Externalized View für Einsatz in ABAP View wird in HANA angelegt Externalisiert damit Bezug in ABAP Code möglich wird Aufrufbar in OpenSQL Statements

18 Externalized View für MARA für Einsatz in ABAP Diese Ansicht ist jetzt in DDIC sichtbar und kann in ABAP genutzt werden, z.b. für Deklarationen, Queries, usw

19 3 Neue Performance Regeln

20 HANA Optimierungsrichtlinien Ergebnismenge reduzieren Menge des Datentransfers verringern Anzahl der Datenbankzugriffe reduzieren Index-/ Abfrageoptimierung Textsuche für F4 Hilfe und Type-ahead Search Vermeiden von Native SQL Datenpufferung im Applikationsserver verwenden Bestehende Best Practices weiter einhalten HANA Server nicht überlasten

21 Überlegungen zur HANA Implementierung Side-car vs. Primäre Datenbank Instanzgröße o Memory o CPU Partitionierung von großen Tabellen Änderungen in der Reihenfolge der Ergebnisse Inkompatibler Native SQL Code Unicode ist Voraussetzung

22 Neue HANA Performance Regeln Berücksichtigung von Push-down-Modell & Einschränkungen von HANA Ermitteln von Joins auf transaktionale Tabellen Ermitteln von FOR ALL ENTRIES OPENSQL Ermitteln von SQL auf SAP index Tabellen (z.b. VAPMA) Zugriff auf Tabellengruppen in SQL (z.b. VBAK, VBUK, VBAP) Lesen von Clustertabellen Sortieren von internen Tabellen Verarbeitung von internen Tabellen Durchführung von Einheitenumrechnungen Unicode Enablement

23 Ermitteln von Joins auf transaktionale Tabellen Die meisten Datenbankoperationen, die als JOINs modelliert werden können, werden auf HANA performanter als in ABAP (z.b. Parallel Loops) ausgeführt Man kann sie auch durch VIEWS ersetzen Auswirkung auf Coding: o Lokalisiert o Status- und Fehlerbearbeitung Vorteile: o Leichtere Wartung o Wartbarkeit o Wiederverwendbarkeit

24 Ermitteln von FOR ALL ENTRIES OPENSQL FOR ALL ENTRIES führt i.d.r. zu Performanzverlust: Daten werden zwischen DB- und Applikationsserver einzeln, oft unnötigerweise, ausgetauscht. Bei HANA können Ein-/Ausgaben auf einmal übertragen werden. Siehe Auswirkung auf Code: o VIEWs oder SQLSkript an allen Stellen bevorzugen, wo Performance wichtig und die Menge der Zwischendaten beträchtlich ist o Anpassung der Fehlerbehandlung (Fehlerstatus/MESSAGEs) in Applikationscode. Teil der Fehlerbehandlung muss stattdessen im SQLSkript erfolgen. Vorteile o Performanceboost durch vereinfachte Bearbeitung auf dem Applikationsserver (Push-down) o Modellierung und einfache Prüfung von SQLSkript im HANA Studio o Beanspruchende Operationen können in DB-Ebene durch passende Berechtigungen gezielt freigegeben werden

25 Ermitteln von SQL auf SAP-Indextabellen Einige der wichtigsten transaktionellen Tabellen verfügen über keinen Sekundärindex. Effizienter Zugriff ist nur durch proprietäre Indextabellen möglich. Indextabellen wie VAPMA, VAKPA, VLKPA, usw. wurden von SAP implementiert, um genau diese Schwäche in traditionellen relationalen DBs zu überwinden. Auswirkung auf Coding: o o Zugriff auf die transaktionalen Tabellen führt zur Verwendung von mehrstufigen SELECTs bzw. verschachtelten SELECTs. Daraus resultiert hoher zusätzlicher Datenverkehr zwischen DB- und Applikationsserver. Mögliche Maßnahmen: o o Vorteile: o o o Passende JOINs bzw. VIEWs definieren bzw. anwenden Verlagerung relevanter Logik in die DB-Ebene (z.b. in Prozeduren, durch SQLSkript) Die Vermutung liegt nahe, dass in HANA solche Indextabellen nicht mehr verwaltet werden, da deren Datenversorgung zu gewissen Performanceeinbußen führt. Die Ablösung solcher Indextabellen durch HANA VIEWS führt zu Performancegewinn. Die Vorteile von HANA werden verwendet, um komplizierte Anfragen zu beschleunigen

26 Zugriff auf Tabellengruppen in SQL Suche nach Nutzungsmustern, bei denen dieselben Tabellen mit den gleichen Schlüsseln bearbeitet werden Vereinheitlichung des Datenzugriffs durch HANA Views und DB Procedures Anwendbar auf viele andere Regeln Auswirkung auf den Code o Erhebliche Änderungen sind möglich Vorteile o Leichtere Wartung

27 Lesen von Clustertabellen Bei der Migration der Quelldatenbank nach HANA werden Clustertabellen und einige Pooltabellen automatisch in transparente Tabellen umgewandelt. Nach der Konvertierung ist der direkte Zugriff auf die betroffenen Cluster- und Pooltabellen nicht mehr möglich. Auswirkung auf Coding o Codeanpassung (Siehe Hinweis ) o SELECT/DELETE auf Cluster- und Pooltabellen Obwohl die Referenz auf solche Tabellen syntaktisch fehlerfrei bleibt, wird das Ergebnis anders als erwartet. Diese Stelle müssen überprüft und ggf. der Zugriff dementsprechend angepasst werden. o Sortierung Zusatz ORDER BY PRIMARY KEY zum SELECT an allen Stellen, wo die Logik von der impliziten Sortierung ausgeht, hinzufügen. Der Code Inspektor (Transaktion SCI) bietet mit SAP_BASIS 740 Support Package 1 (SAPKB74001) entsprechende Checks (unter HANA Checks ) an

28 Sortierung DB-bezogener interner Tabellen Abhängig von der Definition einer DB Tabelle (z.b. Verfügbarkeit passender Indexen) lohnt es sich die Sortierung in HANA auszuführen Die Empfehlung von SAP, die Sortierung in Applikationsserver zu machen, gilt nach wie vor, insbesondere wenn die Daten unabhängig von Reihenfolge zurück an den Applikationsserver geliefert werden Tabellenpufferung auf dem Applikationsserver wird weiterhin empfohlen Auswirkung auf den Code o Lokalisierte Codeänderungen Vorteile o Verwendung von in-memory HANA-Engine, um Daten zu sortieren

29 Verarbeitungsanweisungen DB-bezogener interner Tabellen Anweisungen wie COLLECT, FIND IN TABLE, usw. Aggregation sollte in der DB-Sicht geschehen Die Vorteile sind unüberschaubar o Vermeidung des unnötigen Datenverkehrs o Wenn zusätzliche Lookups erforderlich sind, bleibt die Anzahl der DB-Zugriffe niedrig HANA unterstütz im Moment keine Regular Expressions (RegEx) o Wenn möglich wird mehr Code aus der BusinessLogic-Sicht in die DB-Sicht wandern, z.b. Suche nach Einträge, die bestimmte reguläre Ausdrücke erfüllen (FIND/REPLACE IN TABLE)

30 ALV Data Processing Aktuelles Nutzungsmuster o Daten werden in einer internen Tabelle zusammengeführt o Erweitert durch Business-Logik-erzeugte Daten o ALV/ATS zuständig für die Datenpräsentation Neues HANA-spezifisches Nutzungsmuster o Großteil der Funktionalität in DB-Sicht o Datenverkehr zum Applikationsserver wird reduziert o IDA-ALV zuständig für die Datenpräsentation Codeauswirkung o Erhebliche Änderungen sind notwendig Vorteile o Verringerter Datenverkehr zwischen DB- und Applikationsserver o Neue Features stehen jetzt zur Verfügung und können die Bedienbarkeit steigern: Filtering, Grouping

31 Durchführung von Einheitenumrechnungen Ermittlung von typischen DB-Zugriffen. Muster durch passende wiederverwendbare HANA-Komponenten ersetzen o o o Vorgang gilt auch bei der Identifikation von ähnlichen Performanz- Schwachstellen HANA definiert ein standarisiertes Nutzungsmuster das die Verschiebung von Einheitsumrechnungen in die DB erleichtert (z.b. Währungsumrechnungen) Zum Beispiel erfolgt die Umrechnung in einer kalkulierten Spalte. Diesbezüglich kann man das Folgende bestimmen: o Quellspalten (z.b. Betrag, Währung) o Zielwährung (fixiert) o Umrechnungsdatumfeld o Handlung von Umrechnungsfehlern (z.b. Fehler/Abbruch) Auswirkung auf Coding o o Vorteile o o Meistens lokalisierte (dafür wesentliche) Codeänderungen Teile der alten Businesslogik werden dabei entfallen Eindeutiger Performancegewinn da die Umrechnung in der DB-Ebene ausgeführt und durch die HANA-Engine beschleunigt wird Einheitsumrechnungen können wiederverwendet und zentral gepflegt bzw. weiterentwickelt werden

32 4 Beispiele für optimierten ABAP Code

33 Beispiel 1 Verwendung einer externen Ansicht Beispiel von verschachtelten SELECT FOR ALL ENTRIES

34 Beispiel 1 Verwendung einer externen Ansicht Definition einer HANA View auf Basis einer Verbindung von LIKP und LIPS

35 Beispiel 1 Verwendung einer externen Ansicht Machen Sie die neue Ansicht auf Applikationsschicht sichtbar: Definieren Sie eine Dictionary View

36 Beispiel 1 Verwendung einer externen Ansicht Vermeiden von FOR ALL ENTRIES: Benötigte Daten werden von anderer Ansicht geliefert, ZV_ERROR_DOCS, basiert auf VBUK, VBFS, VBSK Verbinden von ZV_ERROR_DOCS mit ZV_DELIVERY_DATA Sicherstellen, dass geltende Konditionen auch angewendet werden, z.b. Selektionskriterien, Belegtyp

37 Beispiel 2 Code in Database Procedure schieben Original Code wie in Beispiel

38 Beispiel 2 Code in Database Procedure schieben Ein- und Ausgabeparameter definieren

39 Beispiel 2 Code in Database Procedure schieben Generiertes Interface-Objekt, das in Anwendungslogik verwendet wird

40 Beispiel 2 Code in Database Procedure schieben SQL Script, welches das Lesen von relevanten Tabellen umsetzt

41 Beispiel 2 Code in Database Procedure schieben Code für den Einsatz von Interface/ CALL PROCEDURE anpassen

42 Netweaver 7.4 ABAP Enhancements Beispiel 2: Demonstration eines neuen ABAP Befehls: o CALL PROCEDURE ABAP für HANA führt eine neues Verwendungsmuster für ein bekanntes und gängiges Programm-Feature ein: o ALV Grids Neues ALV Objektmodell, auch IDA-ALV (integrated data access list viewer) genannt, implementiert einen Großteil der Listenverarbeitung in der Datenbankschicht SP2 ergänzt einige ALV-relevante Features, die in SP0 nicht verfügbar sind: o Setzen von Spaltennamen o Fuzzy Textsuche

43 Netweaver 7.4 ABAP Enhancements Internal Tables with Empty Keys New Internal Table Functions ABAP Objects (Exporting, Importing and Changing, Partially Implemented Interfaces for Testing) Table Expressions Conditional Operators Lossless Operator EXACT Conversion Operators Reference Operator Value Operator Constructor Operator Inline Declarations Expressions

44 Einsatz der Neuen IDA-ALV Logic

45 5 Fragen & Antworten

46 Q&A smartshift Tech HANA Offerings smartanalyze o SaaS Analysis smartupgrade o Unicode Enablement o Change Impact Analyze smarthana o ABAP Code Remediation

47 Kontakt Albrecht Gass Chief Architect Vereinbaren Sie ein persönliches Gespräch

48 6 Weitere Informationen 7/17/

49 Online Quellen High-level Info Main Landing Page HANA Academy (Instructional Videos) SAP HANA One Cloud SAP HANA Marketplace

50 Online Quellen Developer Level SAP community center SAP HANA Developer Center https://hanadeveditionsapicl.hana.ondemand.com/hanadevedition opensap https://open.sap.com/

51 Online Referenzen NW 7.4 ABAP Enhancements Blog Series by Host Keller Netweaver Blog NW 7.4 Landing Page

52 Online Referenzen Wo finde ich Beispieldaten? ERP data / SFLIGHT (SCN Account notwendig) Open Items Analytics (SCN Account notwendig) Other large data

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