SAP HANA-Analyseansicht: Erstellung und Verwendung

⚡ Intelligente Zusammenfassung

SAP HANA Analytic View modelliert Daten als Sternschema und verknüpft eine zentrale Faktentabelle mit Attributsichten, sodass Transaktionsdaten zur mehrdimensionalen Analyse dynamisch aggregiert werden können. SAP HANA Studio.

  • 🔘 Struktur: Im Zentrum befindet sich eine Faktentabelle mit Transaktionsdaten, umgeben von Dimensionstabellen und wiederverwendbaren Attributansichten.
  • ☑️ Nodes: Datum Foundation Die Faktentabellen werden von Star Join verwaltet, die Attributansichten werden von Star Join verknüpft und die Ausgabe wird von Semantics definiert.
  • ✅ Maßnahmen: In der Datenbasis können mehrere Tabellen vorhanden sein, Kennzahlen können jedoch nur aus einer davon ausgewählt werden.
  • 🧪 Ejemplo: PURCHASE_ORDER und PURCHASE_DETAIL werden über PO_NUMBER verknüpft, und die Attributansicht AT_PRODUCT wird über PRODUCT_ID verknüpft.
  • ️ Aktivierung: Durch Validierung und Aktivierung wird die Ansicht als Spaltenansicht im Schema _SYS_BIC für die Berichterstellung veröffentlicht.
  • 📈 Richtung: Analytische Sichten sind veraltet, daher gehören neue Cube-Modelle in grafische Berechnungssichten.

Analytische Sichtweise der Sternschema-Modellierung in SAP HANA

Was ist eine analytische Ansicht in SAP HANA?

Eine analytische Sichtweise in SAP HANA basiert auf einem Sternschema und stellt ein OLAP- oder multidimensionales Modellierungsobjekt dar. Es bildet eine würfelartige Struktur, die zur Datenanalyse verwendet wird und sich für jedes Szenario eignet, in dem aggregierte Daten aus den zugrunde liegenden Tabellen benötigt werden.

In der analytischen Ansicht werden Dimensionstabellen mit der Faktentabelle verknüpft, die die Transaktionsdaten enthält. Eine Dimensionstabelle enthält beschreibende Daten wie Produkt, Produktname, Lieferant oder Kunde. Eine Faktentabelle enthält beschreibende Daten zusammen mit messbaren Daten wie Betrag und Steuer.

Da die Aggregation zur Abfragezeit im Speicher erfolgt, müssen keine Aggregattabellen gespeichert werden. Die Ansicht wird einmalig definiert. SAP HANA-Modellierung und wird von jedem Bericht, der ihn liest, wiederverwendet.

Beispiel von SAP HANA Analytische Ansicht

Hier wird eine analytische Ansicht für eine Bestellung erstellt, basierend auf der Attributansicht „AT_PRODUCT“ wurde zuvor erstellt. Die Transaktionsdaten stammen aus der Tabelle „Bestellkopf“ und der Tabelle „Bestelldetails“.

Führen Sie beide unten stehenden Skripte in der SQL Konsole von SAP HANA Studio bevor die Modellierungsschritte beginnen.

SQL-Skript zum Erstellen der Tabelle „PURCHASE_ORDER“ in „DHK_SCHEMA“

CREATE COLUMN TABLE "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER"					
(		
PO_NUMBER NVARCHAR(10) primary key,							
COMPANY NVARCHAR (4),			
PO_CATEGORY NVARCHAR(2),			
PRODUCT_ID NVARCHAR(10),			
VENDOR NVARCHAR(10),			
TERMS NVARCHAR(4),			
PUR_ORG NVARCHAR(4),			
PUR_GRP NVARCHAR(3),			
CURRENCY NVARCHAR(5),			
QUOTATION_NO NVARCHAR(10),			
PO_STATUS VARCHAR(1),			
CREATED_BY NVARCHAR(20),			
CREATED_AT DATE		
);		

INSERT	INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000001,1000,'MM','A0001','V000001','CASH' ,1000,'GR1','INR',1000011,'A','HANAUSER','2016-01-07');																													
INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000002,2000,'MM','A0002','V000001','CASH',1000,'GR1','INR',1000012,'A','HANAUSER','2016-01-06');																			
INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000003,2000,'MM','A0003','V000001','CASH',1000,'GR1','INR',1000013,'A','HANAUSER','2016-01-07');																			
INSERT INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_ORDER" VALUES(1000004,2000,'MM','A0004','V000001','CASH',1000,'GR1','INR',1000014,'A','HANAUSER','2016-01-07');

SQL-Skript zum Erstellen der Tabelle „PURCHASE_DETAIL“ in „DHK_SCHEMA“

CREATE	 COLUMN TABLE "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL"					
(		
PO_NUMBER NVARCHAR(10) primary key,							
COMPANY NVARCHAR(4),			
PO_CATEGORY NVARCHAR(2),			
PRODUCT_ID NVARCHAR(10),			
PLANT NVARCHAR(4),			
STORAGE_LOC NVARCHAR(4),			
VENDOR NVARCHAR(10),			
TERMS NVARCHAR(4),			
PUR_ORG NVARCHAR(4),			
PUR_GRP NVARCHAR(3),			
CURRENCY NVARCHAR(5),			
QUANTITY SMALLINT,			
QUANTITY_UNIT VARCHAR(4),			
ORDER_PRICE DECIMAL(8,2),			
NET_AMOUNT DECIMAL(8,2),			
GROSS_AMOUNT DECIMAL(8,2),			
TAX_AMOUNT DECIMAL(8,2)			
);		


INSERT	INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL"	VALUES(1000001,1000,'MM','A0001',1001,101,
'V000001','CASH',1000,'GR1','INR',10,'UNIT',50000.00,40000.00,50000.00,10000.00);																									
INSERT	INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL"	VALUES(1000002,2000,'MM','A0002',1002,102,
'V000002','CASH',1000,'GR1','INR',10,'UNIT',60000.00,48000.00,60000.00,12000.00);																									
INSERT	INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL"	VALUES(1000003,2000,'MM','A0003',1003,103,
'V000001','CASH',1000,'GR1','INR',20,'UNIT',40000.00,32000.00,40000.00,8000.00);																									
INSERT	INTO "DHK_SCHEMA"."PURCHASE_DETAIL"	VALUES(1000004,2000,'MM','A0004',1004,104,
'V000002','CASH',1000,'GR1','INR',20,'UNIT',20000.00,16000.00,20000.00,4000.00);																	

Die beiden Skripte erstellen die Tabellen „PURCHASE_ORDER“ und „PURCHASE_DETAIL“ zusammen mit ihren Daten.

So erstellen Sie eine analytische Ansicht in SAP HANA

Im Folgenden wird aus der Attributsicht „AT_PRODUCT“ und den Tabellen „PURCHASE_ORDER“ und „PURCHASE_DETAIL“ eine analytische Sicht namens „AN_PURCHASE_ORDERS“ erstellt. Die zehn Schritte entsprechen der Reihenfolge der Editorbildschirme.

Schritt 1) Erstellen Sie eine neue analytische Ansicht aus der unten dargestellten Paketstruktur.

  1. Wählen Sie das Unterpaket Modellierung unter dem Paket DHK_SCHEMA aus.
  2. Rechtsklicken und „Neu“ auswählen.
  3. Wählen Sie die Option „Analytische Ansicht“.

Neue Option „Analytische Ansicht“ im Unterpaket „Modellierung“ in SAP HANA Studio

Schritt 2) Der Informationsansichtseditor wird für die Analyseansicht geöffnet. Füllen Sie den unten angezeigten Erstellungsdialog aus.

  1. Geben Sie den Namen der analytischen Sicht „AN_PURCHASE_ORDERS“ und eine Bezeichnung dafür ein.
  2. Wählen Sie den Ansichtstyp „Analytische Ansicht“.

Dialog zum Erstellen einer analytischen Ansicht mit dem Namen AN_PURCHASE_ORDERS und dem Ansichtstyp

Sobald die Eingaben abgeschlossen sind, klicken Sie auf die Schaltfläche „Fertigstellen“. Anschließend wird der Informationsansichtseditor für die Analyseansicht angezeigt.

Schritt 3) Fügen Sie die Tabellen aus dem Schema zu den Daten hinzu. Foundation Knoten unterhalb des Szenariobereichs. Der Szenariobereich enthält drei Knoten.

  1. Semantik: Dieser Knoten repräsentiert die Ausgabestruktur der Ansicht.
  2. Star Join: Dieser Knoten erstellt die Verknüpfung, die die Attributansichten mit der Faktentabelle verbindet.
  3. Datum Foundation: Dieser Knoten enthält die Faktentabellen der analytischen Sicht. Es können mehrere Tabellen hinzugefügt werden, aber Kennzahlen können nur aus einer davon ausgewählt werden.

Ziehen Sie die Tabellen „PURCHASE_ORDER“ und „PURCHASE_DETAIL“ aus DHK_SCHEMA per Drag & Drop auf die Daten. Foundation Knoten, wie unten dargestellt.

Die Tabellen PURCHASE_ORDER und PURCHASE_DETAIL wurden aus dem Data-Ordner gelöscht. Foundation Knoten

Schritt 4) Füge die Attributansicht zum Sternverbindungsknoten hinzu.

  1. Wählen Sie die Attributansicht „AT_PRODUCT“ aus dem Modellierungspaket aus.
  2. Ziehen Sie die Attributansicht per Drag & Drop auf den Knoten „Sternverbindung“, wie unten dargestellt.

Die Attributansicht AT_PRODUCT wurde auf den Knoten „Sternverknüpfung“ des Szenariobereichs gezogen.

Schritt 5) Arbeiten Sie im selben Fenster wie beschrieben im Detailbereich.

  1. Klicken Sie auf die Daten Foundation Knoten. Die hinzugefügten Tabellen werden im Detailbereich angezeigt.
  2. Verknüpfe die Tabelle „PURCHASE_ORDER“ mit der Tabelle „PURCHASE_DETAIL“ über das Feld „PO_NUMBER“.
  3. Geben Sie die Verbindungstyp und die Kardinalität.

Bearbeiten Sie den Verknüpfungsbildschirm, der PURCHASE_ORDER mit PURCHASE_DETAIL über PO_NUMBER verbindet.

Klicken Sie auf die Schaltfläche OK, um die Verbindung aufrechtzuerhalten.

Schritt 6) Wählen Sie im selben Fenster die folgenden Spalten aus.

  1. Wählen Sie PO_NUMBER, COMPANY, PO_CATEGORY, PRODUCT_ID, PLANT und STORAGE_LOC aus der Tabelle „PURCHASE_DETAIL“ aus.
  2. Wählen Sie die Spalte WÄHRUNG aus der Tabelle „PURCHASE_DETAIL“ aus.
  3. Wählen Sie BRUTTOBETRAG und STEUERBETRAG aus.
  4. Wählen Sie die Spalten PO_STATUS, CREATED_BY und CREATED_AT aus der Tabelle „PURCHASE_ORDER“ aus, die den Bestellkopf darstellt.

Die Ausgabespalten der Datengrundlage werden nach der Auswahl orange hervorgehoben.

Jede ausgewählte Spalte, die orange markiert ist, erscheint in der Ausgabe der analytischen Ansicht.

Schritt 7) Verbinden Sie die Attributansicht mit der Faktentabelle in der Datengrundlage. Klicken Sie im Szenariobereich auf den Knoten „Sternverknüpfung“, wie unten dargestellt.

Im Szenariobereich des Analyseansichtseditors wurde der Knoten „Star Join“ ausgewählt.

Die Attributansicht und die Faktentabelle werden im Detailbereich angezeigt. Verknüpfen Sie die Attributansicht mit der Datenbasis über die Spalte „PRODUCT_ID“, wie unten dargestellt.

Attributansicht, die über die Spalte PRODUCT_ID mit der Datengrundlage verknüpft ist.

Klicken Sie auf den Link „Verknüpfung“. Ein Popup-Fenster zum Bearbeiten der Verknüpfung wird angezeigt, in dem der Verknüpfungstyp als „Referenziell“ und die Kardinalität als 1…1 definiert ist.

Bearbeiten Sie das Join-Popup mit dem Join-Typ „Referenziell“ und der Kardinalität 1 zu 1.

Klicken Sie auf die Schaltfläche OK, um den Sternenbeitritt zu bestätigen.

Schritt 8) Definieren Sie die Attribute, die Kennzahlen und den Schlüssel der Ansicht. Wählen Sie im Szenariobereich den Knoten „Semantik“ aus, wie unten dargestellt.

Im Szenariobereich wurde der Semantikknoten ausgewählt, um Attribute und Kennzahlen zu definieren.

  1. Wählen Sie im Detailbereich die Registerkarte „Spalten“ aus.
  2. Definieren Sie den Spaltentyp als Attribut oder Kennzahl. Alle Spalten hier sind Attribut, außer „GROSS_AMOUNT“, das als Kennzahl definiert ist.

Registerkarte „Spalten“: GROSS_AMOUNT als Kennzahl und die übrigen Spalten als Attribute kennzeichnen.

Schritt 9) Überprüfen und aktivieren Sie die Analyseansicht über die Symbolleiste.

  1. Validieren Sie die Analyseansicht.
  2. Aktivieren Sie die analytische Ansicht.

Validieren und Aktivieren der Symbole in der Symbolleiste des Analyseansichtseditors

Die analytische Sicht „AN_PURCHASE_ORDERS“ wurde nun im Ordner „Analytics“ des Unterpakets „Modelling“ erstellt und aktiviert, wie unten dargestellt.

AN_PURCHASE_ORDERS ist im Ordner „Analytics“ des Modellierungspakets aufgeführt.

Schritt 10) Daten in der Analyseansicht in der Vorschau anzeigen.

  1. Gehen Sie zum Abschnitt „Symbolleiste“ und klicken Sie auf das Symbol „Datenvorschau“.
  2. Wählen Sie „Im Datenvorschau-Editor öffnen“.

Das Symbol „Datenvorschau“ öffnet den Datenvorschau-Editor für die analytische Ansicht.

Im Datenvorschau-Editor stehen drei Registerkarten zur Verfügung. Analyse Mit tab können Attribute und Messwerte per Drag & Drop auf die Beschriftungsachse und die Wertachse gezogen werden. Die Ausgabe wird als Diagramm, Tabelle, Raster oder HTML angezeigt, wie unten dargestellt.

Analyse-Registerkarte: Diagramme zu Bestellkennzahlen und Achsenattributen

Das Unterschiedliche Werte Die Registerkarte zeigt jeweils die einzelnen Werte eines ausgewählten Attributs an, wie unten dargestellt.

Die Registerkarte „Eindeutige Werte“ listet die eindeutigen Einträge eines ausgewählten Attributs auf.

Das Raw Data Die Registerkarte zeigt die Datensätze in Tabellenform an, wie unten dargestellt.

Die Registerkarte „Rohdaten“ zeigt die Datensätze der Analyseansicht in Tabellenform an.

Hinweis: Eine analytische Sicht akzeptiert nur Attributsichten als Dimensionen und unterstützt nicht die Gewerkschaft Operator. Zeilenebene-Beschränkungen für die aktivierte Ansicht werden durch analytische Privilegien.

Attributansichten und analytische Ansichten sind ab sofort veraltet. SAP HANA 2.0 und sind nicht verfügbar in SAP HANA Cloud, daher werden neue Cube-Modelle grafisch erstellt. Berechnungsansichten Datenkategorie Cube mit Sternverknüpfung. Die obigen Schritte gelten weiterhin für bestehende SAP HANA 2.0-Systeme und die Modellierungskonzepte werden übernommen. Weitere Hintergrundinformationen finden Sie in der SAP HANA .

Häufig gestellte Fragen

Eine analytische Sicht modelliert ein Sternschema mit einer einzigen Faktentabelle, die Kennzahlen liefert. Eine Berechnungssicht kombiniert Projektionen, Joins, Vereinigungen und Aggregationen über beliebige Datenquellen, einschließlich anderer Sichten, und verarbeitet so Logik, die eine analytische Sicht nicht abbilden kann.

Die Datengrundlage stellt eine Faktentabelle dar. Zusätzliche Tabellen können verknüpft werden, um sie mit Attributen anzureichern. Die Verwendung von Kennzahlen aus mehreren Tabellen würde jedoch die Anzahl der Zeilen bei der Aggregation vervielfachen und zu überhöhten Gesamtsummen führen.

Ja. Berechnete Spalten, eingeschränkte Kennzahlen, Eingabeparameter und Variablen werden im Semantikknoten definiert. Sie werden zur Laufzeit ausgewertet, sodass die zugrunde liegenden Tabellen unverändert bleiben und jeder Nutzer der Ansicht dieselbe Logik sieht.

KI-Assistenten in SAP Die Tools schlagen Join-Pfade vor, kennzeichnen ungenutzte Spalten und prognostizieren aufwändige Aggregationen anhand vergangener Abfragepläne. Maschinelles Lernen für die Arbeitslast traces gibt auch Empfehlungen, welche Maßnahmen offengelegt werden sollen, wobei ein Modellierer jedoch weiterhin jedes Ergebnis validiert.

GitHub Copilot generiert die CREATE COLUMN TABLE- und SELECT-Anweisungen, die eine Ansicht speisen oder abfragen, und beschleunigt Testdatenskripte. Der generierte SQL-Code muss jedoch weiterhin mit der tatsächlichen HANA-Syntax, den Berechtigungen und den Spaltennamen abgeglichen werden.

Analytische Ansichten bleiben nutzbar in SAP HANA 2.0, sind aber veraltet. SAP HANA Cloud unterstützt ausschließlich Berechnungssichten. Daher werden bestehende analytische Sichten als grafische Berechnungssichten der Datenkategorie Cube mit einem Sternverknüpfungsknoten neu erstellt.

Die Filterung auf Zeilenebene wird durch analytische Berechtigungen ermöglicht, welche die Werte einschränken, die ein Benutzer für ausgewählte Attribute lesen darf. Die Ansicht selbst bleibt unverändert, und Objektberechtigungen allein schränken niemals ein, welche Zeilen zurückgegeben werden.

Die Aktivierung erzeugt eine Spaltenansicht im Schema _SYS_BIC. Jeder SQL-Client, SAP Analytics Cloud, SAP BusinessObjects oder ein ODBC- oder JDBC-Bericht kann diese Spaltenansicht abfragen, sobald der Benutzer über die erforderlichen Berechtigungen verfügt.

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