SAP HANA Architecture, LandScape, Dimensionamiento: Tutorial Completo

SAP HANA Database es una plataforma de gestión de datos centrada en la memoria principal. SAP La base de datos HANA se ejecuta en SUSE Linux Enterprises Server y se basa en C++ Idioma.

SAP HANA Database se puede distribuir a varias máquinas.

SAP Las ventajas de HANA son las que se mencionan a continuación:

• SAP HANA es útil porque es muy rápido debido a que todos los datos se cargan en la memoria y no es necesario cargar datos desde el disco.
• SAP HANA se puede utilizar para fines de OLAP (análisis en línea) y OLTP (transacciones en línea) en una sola base de datos.

SAP HANA Database consta de un conjunto de motores de procesamiento en memoria. El motor de cálculo es el principal motor de procesamiento en memoria. SAP HANA. Funciona con otros motores de procesamiento como el motor de base de datos relacional (motor de filas y columnas), el motor OLAP, etc.

La tabla de base de datos relacional reside en un almacén de columnas o filas.

Hay dos tipos de almacenamiento para SAP Mesa HANA.

1. Almacenamiento tipo fila (para tabla de filas).
2. Almacenamiento tipo columna (para tabla de columnas).

Los datos de texto y los datos de gráficos residen en Text Engine y Graph Engine respectivamente. Hay algunos motores más en SAP Base de datos HANA. Los datos pueden almacenarse en estos motores siempre que haya suficiente espacio disponible.

SAP HANA Architectura

Los datos se comprimen mediante diferentes técnicas de compresión (por ejemplo, codificación de diccionario, codificación de longitud de ejecución, codificación dispersa, codificación de clúster, codificación indirecta) en SAP Tienda de columnas HANA.

Cuando se alcanza el límite de la memoria principal en SAP HANA, todos los objetos de la base de datos (tabla, vista, etc.) que no se utilicen se descargarán de la memoria principal y se guardarán en el disco.

Los nombres de estos objetos se definen mediante la semántica de la aplicación y se recargan en la memoria principal desde el disco cuando se vuelve a necesitar. En circunstancias normales SAP La base de datos HANA gestiona la descarga y carga de datos automáticamente.

Sin embargo, el usuario puede cargar y descargar datos de una tabla individual manualmente seleccionando una tabla en SAP estudio hana en el esquema respectivo, haciendo clic derecho y seleccionando la opción "Descargar/Cargar".

SAP El servidor HANA consta de

1. Servidor de índice
2. Servidor de preprocesador
3. nombre del servidor
4. Servidor de estadísticas
5. Motor XS

   

1. SAP Servidor de índice HANA SAP El servidor principal de la base de datos HANA es un servidor de índice. El detalle de cada servidor es el siguiente:

• es el principal SAP Componente de base de datos HANA
• Contiene almacenes de datos reales y el motor para procesar los datos.
• Procesos de Index Server entrantes SQL o declaración MDX.

A continuación se muestra la arquitectura del servidor de índice.

SAP Descripción general del servidor de índice HANA

Gerente de Sesiones y Transacciones: El componente de sesión gestiona sesiones y conexiones para SAP Base de datos HANA. Transaction Manager coordina y controla las transacciones.

Procesador SQL y MDX: El componente del procesador SQL consulta datos y los envía en el motor de procesamiento de consultas, es decir, SQL/SQL Script/R/Calc Engine. El procesador MDX consulta y manipula datos multidimensionales (por ejemplo, vista analítica en SAP HANA).

SQL / SQL Script / R / Motor Calc: Este componente ejecuta un script SQL/SQL y convierte los datos de cálculo en un modelo de cálculo.

Repositorio: El repositorio mantiene el control de versiones de SAP Objeto de metadatos de HANA, por ejemplo (vista de atributos, vista analítica, procedimiento almacenado).

Capa de persistencia: Esta capa utiliza la función incorporada "Recuperación ante desastres" de SAP Base de datos HANA. La copia de seguridad se guarda en él como puntos de guardado en el volumen de datos.

2. Servidor de preprocesador

Este servidor se utiliza en análisis de texto y extrae datos de un texto cuando se utiliza la función de búsqueda.

3. nombre del servidor

Este servidor contiene toda la información sobre el panorama del sistema. En el servidor distribuido, el servidor de nombres contiene información sobre cada componente en ejecución y la ubicación de los datos en el servidor. Este servidor contiene información sobre el servidor en el que existen los datos.

4. Servidor de estadísticas

El servidor de estadísticas es responsable de recopilar los datos relacionados con el estado, la asignación/consumo de recursos y el rendimiento de SAP Sistema HANA.

5. Servidor XS

El servidor XS contiene el motor XS. Permite el uso de aplicaciones externas y desarrolladores. SAP Base de datos HANA a través del cliente XS Engine. La aplicación cliente externa puede utilizar HTTP para transmitir datos a través del motor XS para el servidor HTTP.

SAP Paisaje Hana

“HANA” significa Aparato analítico de alto rendimiento Es una combinación de plataforma de hardware y software.

• Debido al cambio en la arquitectura de la computadora, ahora hay computadoras más potentes disponibles en términos de CPU, RAM y disco duro.
• SAP HANA es la solución para los cuellos de botella de rendimiento, en los que todos los datos se almacenan en la memoria principal y no es necesario transferir datos con frecuencia desde la E/S del disco a la memoria principal.

A continuación se SAP HANA Innovación en el campo de Hardware/Software.

Hay dos tipos de almacenes de datos relacionales en SAP HANA: Almacén de filas y Almacén de columnas.

Tienda de fila

• Es lo mismo que la base de datos tradicional, por ejemplo (Oracle, Servidor SQL). La única diferencia es que todos los datos se almacenan en el área de almacenamiento de filas en la memoria de SAP HANA, a diferencia de una base de datos tradicional, donde los datos se almacenan en el disco duro.

Tienda de columnas

• El almacén de columnas es la parte del SAP Base de datos HANA y gestiona los datos en forma de columnas en SAP Memoria HANA. Las tablas de columnas se almacenan en el área de almacenamiento de columnas. El almacenamiento de columnas proporciona un buen rendimiento para las operaciones de escritura y, al mismo tiempo, optimiza la operación de lectura.

Rendimiento de operaciones de lectura y escritura optimizado con las dos estructuras de datos siguientes.

Almacenamiento principal

El almacenamiento principal contiene la mayor parte de los datos. En el almacenamiento principal, el método de compresión de datos adecuado (codificación de diccionario, Cluster Codificación, codificación dispersa, codificación de longitud de ejecución, etc.) se aplica para comprimir datos con el fin de ahorrar memoria y acelerar las búsquedas.

• En el almacenamiento principal, las operaciones de escritura en datos comprimidos serán costosas, por lo que la operación de escritura no modifica directamente los datos comprimidos en el almacenamiento principal. En cambio, todos los cambios se escriben en un área separada en el almacenamiento de columnas conocida como "Delta Almacenamiento."
• Delta El almacenamiento está optimizado para una operación de escritura y utiliza compresión normal. Las operaciones de escritura no están permitidas en el almacenamiento principal, pero sí en el almacenamiento delta. Las operaciones de lectura están permitidas en ambos almacenamientos.

Podemos cargar datos manualmente en la memoria principal mediante la opción "Cargar en la memoria" y descargar datos de la memoria principal mediante la opción "Descargar de la memoria" como se muestra a continuación.

Delta Almacenaje

Delta El almacenamiento se utiliza para una operación de escritura y utiliza compresión básica. Todas las modificaciones no confirmadas en los datos de la tabla Column se almacenan en el almacenamiento delta.

Cuando queremos mover estos cambios al almacenamiento principal, utilizamos la “operación de fusión delta” desde SAP Estudio HANA como se muestra a continuación:

• El propósito de la operación de fusión delta es mover los cambios, que se recopilan en el almacenamiento delta al almacenamiento principal.
• Después de realizar Delta Operación de fusión en la tabla de columnas de SAP, el contenido del almacenamiento principal se guarda en el disco y se recalcula la compresión.

Proceso de mover datos desde Delta Al almacenamiento principal durante la fusión delta

Hay un almacén de búfer (L1-Delta) que es almacenamiento en filas. Entonces en SAP HANA, la tabla de columnas actúa como almacén de filas debido a L1-delta.

1. El usuario ejecuta una consulta de actualización/inserción en la tabla (física Operator son sentencias SQL).
2. Los datos primero van a L1. Cuando L1 mueve más datos (L1: datos no confirmados)
3. Luego, los datos pasan al búfer L2-delta, que está orientado a columnas. (L2: datos confirmados)
4. Cuando se completa el proceso L2-delta, los datos pasan al almacenamiento principal.

Por lo tanto, el almacenamiento de columnas está optimizado tanto para escritura como para lectura debido a L1-Delta y almacenamiento principal respectivamente. L1-Delta contiene todos los datos no confirmados. Los datos confirmados se mueven a la tienda principal a través de L2-DeltaDesde el almacén principal, los datos pasan a la capa de persistencia (la flecha que indica esto es un operador físico que envía una sentencia SQL al almacén de columnas). Después de procesar la sentencia SQL en el almacén de columnas, los datos pasan a la capa de persistencia.

P.ej. A continuación se muestra una tabla basada en filas.

Los datos de la tabla se almacenan en el disco en formato lineal, por lo que a continuación se muestra el formato de cómo se almacenan los datos en el disco para la tabla de filas y columnas:

In SAP Memoria HANA, esta tabla se almacena en Row Store en el disco como formato:

Y en Columna, los datos se almacenan en el disco como:

Los datos se almacenan en el disco en formato lineal por columnas. Los datos se pueden comprimir mediante la técnica de compresión.

Por lo tanto, el almacén de columnas tiene la ventaja de ahorrar memoria.

SAP Talla HANA

El tamaño es un término que se utiliza para determinar los requisitos de hardware para SAP Sistema HANA, como RAM, disco duro y CPU, etc.

El principal componente de tamaño importante es la memoria, y el segundo componente de tamaño importante es la CPU. El tercer componente principal es un disco, pero el tamaño depende completamente de la memoria y la CPU.

In SAP En la implementación de HANA, una de las tareas críticas es determinar el tamaño correcto de un servidor de acuerdo con los requisitos comerciales.

SAP HANA DB difiere en tamaño con normal DBMS en términos de -

• Requisito de memoria principal para SAP HANA (el tamaño de la memoria está determinado por los metadatos y los datos de transacción en SAP HANA)
• Requisitos de CPU para SAP HANA (el pronóstico de CPU estimado no es exacto).
• Requisitos de espacio en disco para SAP HANA (se calcula para la persistencia de datos y para el registro de datos)

La CPU del servidor de aplicaciones y la memoria del servidor de aplicaciones permanecen sin cambios.

Para el cálculo del tamaño SAP ha proporcionado varias pautas y métodos para calcular el tamaño correcto.

Podemos utilizar el siguiente método:

1. Dimensionamiento mediante informe ABAP.
2. Dimensionamiento mediante DB Script.
3. Dimensionamiento con la herramienta Quicksizer.

Al utilizar la herramienta Quicksizer, el requisito se mostrará en el siguiente formato: