SAP HANA Archikuliah: Gambaran Umum Basis Data

Oleh: Mason Garcia Mason Garcia
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

SAP HANA ArchiArsitektur, Lanskap, dan Ukuran membentuk dasar dari platform data dalam memori yang dibangun di atas SUSE Linux dan C++Artikel ini menjelaskan tentang server indeks, mesin penyimpanan, penyimpanan baris dan kolom, penggabungan delta, dan metode penentuan ukuran perangkat keras.

  • 🧠 Platform Inti: SAP HANA adalah basis data memori utama yang menangani beban kerja OLAP dan OLTP pada satu mesin tunggal.
  • ️ Komponen Server: Server Index, Preprocessor, Name, Statistics, dan XS mengkoordinasikan layanan query, metadata, dan HTTP.
  • 📊 Model Penyimpanan: Penyimpanan baris (row store) mencerminkan RDBMS tradisional; penyimpanan kolom (column store) memungkinkan kompresi, pembacaan cepat, dan analitik.
  • 🔄 Delta Menggabungkan: Data disimpan di penyimpanan delta (L1, L2) dan digabungkan ke penyimpanan utama sesuai jadwal atau berdasarkan permintaan.
  • 📏 Penentuan Ukuran Driver: Memori adalah faktor penentu ukuran utama, diikuti oleh CPU; disk mendukung persistensi dan pencatatan log.
  • ️ Metode Ukuran: Gunakan laporan ABAP, skrip basis data, atau SAP Alat Quick Sizer untuk memperkirakan kebutuhan perangkat keras.
Baca Selengkapnya

SAP HANA ArchiArsitektur, Lanskap, Ukuran

Apa itu SAP Basis Data HANA?

SAP HANA adalah platform manajemen data yang berpusat pada memori utama. Basis data ini berjalan di SUSE Linux Enterprise Server (SLES) dan Red Hat Enterprise Linux (RHEL) dan ditulis dalam C++Sistem ini dapat diskalakan di beberapa mesin untuk beban kerja yang sangat besar.

Keuntungan utama dari SAP HANA:

  • Performa kueri yang sangat cepat karena semua data dimuat ke dalam memori, sehingga menghilangkan I/O disk yang lambat dari jalur kritis.
  • Menggabungkan OLAP (Online Analytical Processing) dan OLTP (Online Transaction Processing) pada basis data yang sama, menyederhanakan lanskap data.

SAP Database HANA dibangun dari serangkaian mesin pemrosesan dalam memori. Mesin Perhitungan adalah yang utama dan berinteraksi dengan mesin lain seperti Mesin Relasional (penyimpanan Baris dan Kolom), Mesin OLAP, Mesin Teks, dan Mesin Grafik. Tabel relasional berada di penyimpanan baris atau penyimpanan kolom, dan mesin tambahan menangani data teks dan grafik selama memori tersedia.

SAP HANA Architekstur

Data dalam penyimpanan kolom dikompresi menggunakan teknik seperti pengkodean kamus, pengkodean panjang run, pengkodean sparse, pengkodean cluster, dan pengkodean tidak langsung. Ketika batas memori utama tercapai, objek basis data yang tidak digunakan (tabel, tampilan, dll.) akan dibongkar ke disk secara otomatis dan dimuat ulang saat diminta lagi.

Administrator juga dapat memuat atau membongkar tabel individual secara manual dengan mengklik kanan tabel tersebut. SAP Studio HANA dan memilih Membongkar or Beban.

SAP HANA Server terdiri dari:

  1. Server Indeks
  2. Server Praprosesor
  3. Name Server
  4. Server Statistik
  5. Mesin XS

SAP Diagram arsitektur HANA yang menunjukkan komponen server inti.

1. SAP Server Indeks HANA

Index Server adalah yang utama. SAP Komponen basis data HANA:

  • Ini adalah jantung dari SAP Mesin basis data HANA.
  • Di dalamnya terdapat penyimpanan data aktual dan mesin yang memproses data tersebut.
  • Program ini mengeksekusi pernyataan SQL dan MDX yang masuk.

Arsitektur Index Server ditunjukkan di bawah ini.

SAP Arsitektur internal HANA Index Server

SAP Ikhtisar Server Indeks HANA

  • Manajer Sesi dan Transaksi: Komponen Session mengelola koneksi dan sesi untuk basis data. Transaction Manager mengoordinasikan dan mengontrol semua transaksi.
  • Prosesor SQL dan MDX: Prosesor SQL mengirimkan kueri ke mesin yang sesuai (SQL / SQL Script / R / Calc Engine). Prosesor MDX menangani kueri multidimensi (misalnya, terhadap Tampilan Analitik).
  • SQL / Skrip SQL / R / Mesin Calc: Menjalankan SQL, SQL Script, R, dan model perhitungan terhadap data.
  • Gudang: Memelihara sistem versi untuk SAP Objek metadata HANA seperti Tampilan Atribut, Tampilan Analitik, dan Prosedur Tersimpan.
  • Lapisan Persistensi: Menyediakan kemampuan pemulihan bencana bawaan dengan menulis titik penyimpanan (savepoint) dan log ke volume data pada disk.

2. Server Praprosesor

Server Praprosesor digunakan oleh Analisis Teks. Server ini berfungsi untuk...tracts dan menyiapkan data dari konten tekstual ketika fungsi pencarian dipanggil.

3. Server Nama

Name Server menyimpan informasi tentang keseluruhan lanskap sistem. Dalam penerapan terdistribusi, tracks setiap komponen yang berjalan dan lokasi data di seluruh node, sehingga kueri dapat diarahkan ke server yang tepat.

4. Server Statistik

Server Statistik mengumpulkan data status, alokasi sumber daya, konsumsi, dan kinerja untuk SAP Sistem HANA. Catatan: di HANA SPS 7 dan versi yang lebih baru, layanan statistik terintegrasi berjalan di dalam server indeks, bukan sebagai proses mandiri.

5. Server XS

XS Server menjadi host bagi XS Engine, yang memungkinkan aplikasi dan pengembang eksternal untuk menggunakan data dari XS Engine. SAP Basis data HANA melalui HTTP. XS Engine sendiri bertindak sebagai server HTTP ringan, memungkinkan klien berbasis browser dan REST untuk berkomunikasi langsung dengan HANA.

ARTIKEL TERKAIT

SAP Pemandangan HANA

“HANA” adalah singkatan dari Alat Analitik Berkinerja Tinggi dan disajikan sebagai platform gabungan perangkat keras dan perangkat lunak.

  • Perangkat keras modern menawarkan lebih banyak inti CPU, RAM, dan bandwidth penyimpanan daripada yang dirancang untuk digunakan oleh server basis data lama.
  • SAP HANA memanfaatkan hal ini dengan cara menjagaping Semua data kerja berada di memori utama, sehingga menghilangkan hambatan I/O disk yang membatasi basis data tradisional.

Diagram di bawah ini merangkum SAP Inovasi perangkat keras dan perangkat lunak HANA.

SAP Gambaran umum inovasi perangkat keras dan perangkat lunak HANA

SAP HANA mendukung dua penyimpanan data relasional: Toko Baris ke Toko Kolom.

Toko Baris

Row Store berperilaku seperti basis data tradisional (Oracle, SQL Server). Perbedaan utamanya adalah semua baris berada di memori utama di SAP HANA, sedangkan basis data tradisional menyimpannya terutama di disk.

Toko Kolom

Column Store menyimpan data dalam bentuk kolom di memori. Tabel kolom disimpan di sini dan mesin menyeimbangkan kinerja penulisan yang baik dengan kinerja pembacaan yang dioptimalkan. Diagram di bawah ini menunjukkan dua struktur yang mencapai keseimbangan ini.

Struktur penyimpanan utama dan delta di SAP Penyimpanan kolom HANA

Penyimpanan Utama

Main Storage menyimpan sebagian besar data. Metode kompresi seperti dictionary encoding, cluster encoding, sparse encoding, dan run-length encoding diterapkan untuk menghemat memori dan mempercepat pencarian.

  • Memodifikasi data terkompresi secara langsung di penyimpanan utama itu mahal, jadi penulisan tidak menargetkan penyimpanan utama.
  • Sebaliknya, setiap perubahan ditulis ke area terpisah yang disebut Delta Storage. Pembacaan dapat dilakukan ke penyimpanan utama atau penyimpanan delta.

Data dapat dimuat atau dibongkar secara manual menggunakan Muat ke dalam Memori ke Lepaskan dari Memori Opsi yang ditampilkan di bawah ini.

Opsi Muat ke Memori dan Keluarkan dari Memori di SAP Studio HANA

Delta Storage

Delta Penyimpanan dioptimalkan untuk penulisan dan menggunakan kompresi yang lebih ringan. Semua perubahan yang belum di-commit pada tabel kolom disimpan di sini. Saat perubahan perlu digabungkan kembali ke Penyimpanan Utama, jalankan perintah berikut. Delta Bergabung operasi dari SAP Studio HANA.

Delta Opsi penggabungan di SAP Studio HANA

  • Penggabungan delta memindahkan perubahan yang terkumpul di penyimpanan delta ke penyimpanan utama.
  • Setelah penggabungan, konten penyimpanan utama yang baru disimpan ke disk dan kompresi dihitung ulang.

Bagaimana Data Berpindah dari Delta ke Gudang Utama

Delta Menggabungkan aliran data dari L1 ke L2 ke penyimpanan utama

Sebuah penyangga yang tersusun dalam baris yang disebut L1-Delta Terletak di depan setiap tabel kolom, itulah sebabnya tabel kolom dapat menyerap penulisan dengan throughput tinggi.

  1. Pengguna menjalankan perintah UPDATE atau INSERT pada tabel.
  2. Data pertama kali masuk ke L1-Delta (data yang belum dikomit).
  3. Setelah dikonfirmasi, data dipindahkan ke L2 yang berorientasi kolom.Delta penyangga.
  4. Ketika L2-Delta Jika penyimpanan penuh atau proses penggabungan berjalan, data akan ditulis ke Penyimpanan Utama.

Oleh karena itu, penyimpanan kolom dioptimalkan untuk penulisan (melalui delta L1 dan L2) dan pembacaan (melalui penyimpanan utama). Setelah diproses, data disimpan secara permanen ke disk oleh Lapisan Persistensi.

Contoh tabel berbasis baris:

Contoh tabel berbasis baris di SAP HANA

Tabel logis yang sama disimpan di disk secara berbeda tergantung pada jenis penyimpanan. Pada penyimpanan baris (Row Store), baris ditulis secara berurutan:

Tata letak memori penyimpanan baris di SAP HANA

Pada Column Store, nilai-nilai dari kolom yang sama disimpan bersama:

Tata letak memori penyimpanan kolom di SAP HANA

Karena nilai kolom memiliki tipe data yang sama dan sering berulang, tata letak kolom sangat mudah dikompresi — yang merupakan keunggulan utama penyimpanan berbasis kolom.

Keunggulan kompresi penyimpanan kolom pada SAP HANA

SAP Ukuran HANA

Penentuan ukuran (sizing) adalah proses menentukan sumber daya perangkat keras — RAM, disk, dan CPU — yang dibutuhkan untuk sebuah aplikasi. SAP Sistem HANA. Memori adalah faktor terpenting, CPU kedua, dan disk merupakan turunan dari dua faktor pertama.

Di sebuah SAP Dalam implementasi HANA, pemilihan ukuran server yang tepat untuk beban kerja bisnis merupakan salah satu tugas yang paling penting. Dibandingkan dengan DBMS tradisional, penentuan ukuran HANA berbeda dalam tiga hal:

  • Memori utama: didorong oleh metadata ditambah volume data transaksional dan analitis yang tersimpan dalam memori.
  • CPU: Diperkirakan, bukan diukur, berdasarkan pola permintaan dan beban perkiraan.
  • Disk: Dirancang untuk penyimpanan data permanen dan volume log, bukan untuk data kueri online.

Penggunaan CPU dan memori server aplikasi tetap tidak berubah dibandingkan dengan basis data sebelumnya, karena HANA hanya menggantikan lapisan basis data.

SAP menyediakan beberapa metode untuk menghitung ukuran yang tepat:

  1. Penentuan ukuran menggunakan laporan ABAP (kode transaksi) ST03 data dan laporan /SDF/UKURAN_HDB).
  2. Penentuan ukuran menggunakan skrip basis data untuk sistem non-ABAP.
  3. Penentuan ukuran menggunakan SAP Pengukur Ukuran Cepat alat di SAP Pasar Layanan.

Saat alat Quick Sizer digunakan, kebutuhan akan ditampilkan dalam format di bawah ini.

SAP Contoh keluaran HANA Quick Sizer

Pertanyaan Umum Demo Slot

SAP HANA menyimpan semua data kerja di memori utama dan mendukung OLAP dan OLTP pada mesin yang sama. Basis data tradisional menyimpan data di disk dan biasanya memisahkan sistem analitik dan transaksional karena alasan kinerja.

Gunakan Row Store untuk tabel transaksional kecil yang sering digabungkan. Gunakan Column Store untuk tabel analitik besar, agregasi, dan tabel fakta, di mana kompresi dan pemindaian paralel memberikan kinerja baca yang jauh lebih baik.

SAP HANA Cloud adalah layanan basis data terkelola (managed database-as-a-service). SAP HANA on-premises menangani patching, scaling, dan infrastruktur, sementara pelanggan fokus pada data dan aplikasi. HANA on-premises memberikan kendali penuh atas perangkat keras, ukuran, dan penyetelan, tetapi membutuhkan lebih banyak upaya administrasi.

SAP HANA dilengkapi dengan Predictive Analysis Library (PAL), Automated Predictive Library (APL), dan dukungan mesin vektor untuk embedding. Model dilatih dan diberi skor langsung di dalam basis data, menghilangkan perpindahan data dan memungkinkan AI real-time pada data operasional.

Ya. SAP Joule dan agen LLM pihak ketiga dapat terhubung melalui antarmuka SQL, REST, dan vektor HANA untuk mengambil, meringkas, dan menganalisis data bisnis sambil tetap memperhatikan otorisasi, penyamaran, dan kontrol audit bawaan.

Ringkaslah postingan ini dengan: