SAP HANA 분석 뷰: 생성 및 사용 방법

⚡ 스마트 요약

SAP HANA 분석 뷰는 데이터를 스타 스키마로 모델링하고, 중앙 팩트 테이블을 속성 뷰와 조인하여 트랜잭션 데이터를 즉시 집계하고 다차원 분석을 수행할 수 있도록 합니다. SAP 하나 스튜디오.

  • 🔘 논리적 구조: 거래 데이터를 담고 있는 팩트 테이블이 중앙에 위치하고, 그 주변에 차원 테이블과 재사용 가능한 속성 뷰가 배치되어 있습니다.
  • ☑️ 노드 : Data Foundation 팩트 테이블을 저장하고, 스타 조인은 속성 뷰를 연결하며, 시맨틱스는 출력을 정의합니다.
  • 대책 : 데이터 기반에는 여러 테이블이 있을 수 있지만, 측정값은 그중 하나에서만 선택할 수 있습니다.
  • 🧪 예: PURCHASE_ORDER와 PURCHASE_DETAIL은 PO_NUMBER를 기준으로 조인되고, AT_PRODUCT 속성 뷰는 PRODUCT_ID를 기준으로 조인됩니다.
  • 🛠️ 활성화: 유효성 검사 및 활성화를 통해 보고를 위해 뷰를 _SYS_BIC 스키마의 컬럼 뷰로 게시합니다.
  • 📈 방향 : 분석적 보기는 더 이상 사용되지 않으므로 새로운 큐브 스타일 모델은 그래픽 계산 보기에서 사용해야 합니다.

분석적 관점 스타 스키마 모델링 SAP HANA

분석적 관점이란 무엇인가 SAP 하나?

분석적 관점에서 SAP HANA는 스타 스키마 모델링을 기반으로 하며 OLAP(다차원) 모델링 객체를 나타냅니다. 데이터 분석에 사용되는 큐브 형태의 구조를 가지며, 기본 테이블에서 집계된 데이터가 필요한 모든 시나리오에 적합합니다.

분석적 관점에서 차원 테이블은 거래 데이터를 저장하는 팩트 테이블과 조인됩니다. 차원 테이블에는 제품, 제품명, 공급업체 또는 고객과 같은 설명 데이터가 포함됩니다. 팩트 테이블에는 설명 데이터와 금액, 세금과 같은 측정 데이터가 함께 포함됩니다.

집계는 쿼리 시점에 메모리에서 이루어지기 때문에 집계 테이블을 저장할 필요가 없습니다. 뷰는 한 번만 정의됩니다. SAP HANA 모델링 그리고 이를 읽는 모든 보고서에서 재사용됩니다.

예 SAP HANA 분석 뷰

여기서는 구매 주문에 대한 분석적 관점이 생성됩니다. 속성 보기 “AT_PRODUCT” 테이블이 이전에 생성되었습니다. 구매 주문 헤더 테이블과 구매 주문 상세 테이블에서 거래 데이터가 제공됩니다.

아래 두 스크립트를 모두 실행하세요. SQL 콘솔 SAP 하나 스튜디오 모델링 단계가 시작되기 전에.

"DHK_SCHEMA"에 "PURCHASE_ORDER" 테이블을 생성하는 SQL 스크립트

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');

"DHK_SCHEMA"에 "PURCHASE_DETAIL" 테이블을 생성하는 SQL 스크립트

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);																	

두 스크립트는 "PURCHASE_ORDER" 및 "PURCHASE_DETAIL" 테이블과 해당 데이터를 함께 생성합니다.

분석 뷰를 만드는 방법 SAP HANA

아래에서는 속성 뷰 "AT_PRODUCT"와 테이블 "PURCHASE_ORDER" 및 "PURCHASE_DETAIL"을 사용하여 "AN_PURCHASE_ORDERS"라는 분석 뷰를 생성합니다. 10단계는 편집기 화면의 순서를 따릅니다.

단계 1) 아래 패키지 트리에서 새 분석 뷰를 생성합니다.

  1. DHK_SCHEMA 패키지에서 Modelling 하위 패키지를 선택하십시오.
  2. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 새로 만들기를 선택하세요.
  3. 분석 보기 옵션을 선택하세요.

모델링 하위 패키지에 새로운 분석 보기 옵션이 추가되었습니다. SAP 하나 스튜디오

단계 2) 분석 뷰에 대한 정보 뷰 편집기가 열립니다. 아래에 표시된 생성 대화 상자를 완료하십시오.

  1. 분석 뷰 이름으로 "AN_PURCHASE_ORDERS"를 입력하고 레이블을 지정하세요.
  2. 보기 유형으로 "분석 보기"를 선택하세요.

AN_PURCHASE_ORDERS라는 이름과 뷰 유형을 가진 분석 뷰 생성 대화 상자

입력이 완료되면 완료 버튼을 클릭합니다. 그러면 분석 보기용 정보 보기 편집기가 표시됩니다.

단계 3) 스키마의 테이블을 데이터에 추가합니다. Foundation 시나리오 창 아래에 있는 노드입니다. 시나리오 창에는 세 개의 노드가 있습니다.

  1. 의미론: 이 노드는 뷰의 출력 구조를 나타냅니다.
  2. 스타 참여하기: 이 노드는 속성 뷰를 팩트 테이블에 연결하는 조인을 생성합니다.
  3. Data Foundation: 이 노드에는 분석 보기의 팩트 테이블이 저장됩니다. 여러 테이블을 추가할 수 있지만, 측정값은 그중 하나에서만 선택할 수 있습니다.

DHK_SCHEMA에서 "PURCHASE_ORDER" 및 "PURCHASE_DETAIL" 테이블을 데이터 영역으로 드래그 앤 드롭하세요. Foundation 아래 그림과 같이 노드입니다.

PURCHASE_ORDER 및 PURCHASE_DETAIL 테이블이 데이터에서 삭제되었습니다. Foundation 노드

단계 4) 스타 조인 노드에 속성 뷰를 추가합니다.

  1. 모델링 패키지에서 "AT_PRODUCT" 속성 보기를 선택합니다.
  2. 아래 그림과 같이 속성 뷰를 스타 조인 노드 위로 드래그 앤 드롭하세요.

AT_PRODUCT 속성 뷰를 시나리오 창의 스타 조인 노드로 드래그했습니다.

단계 5) 같은 창에서 지시에 따라 상세 정보 패널에서 작업하십시오.

  1. 데이터를 클릭하세요 Foundation 노드입니다. 여기에 추가된 테이블은 상세 정보 섹션에 나타납니다.
  2. “PURCHASE_ORDER” 테이블과 “PURCHASE_DETAIL” 테이블을 “PO_NUMBER” 필드를 기준으로 조인합니다.
  3. 입력 조인 유형 그리고 기수.

구매 주문 테이블과 구매 상세 테이블을 PO_NUMBER를 기준으로 조인하는 화면을 편집합니다.

연결을 유지하려면 확인 버튼을 클릭하세요.

단계 6) 같은 창에서 다음 열들을 선택하세요.

  1. “PURCHASE_DETAIL” 테이블에서 PO_NUMBER, COMPANY, PO_CATEGORY, PRODUCT_ID, PLANT 및 STORAGE_LOC을 선택합니다.
  2. “PURCHASE_DETAIL” 테이블에서 CURRENCY 열을 선택합니다.
  3. GROSS_AMOUNT와 TAX_AMOUNT를 선택하세요.
  4. 구매 주문 헤더인 "PURCHASE_ORDER" 테이블에서 PO_STATUS, CREATED_BY 및 CREATED_AT 열을 선택합니다.

선택 후 주황색으로 강조 표시된 데이터 기반의 출력 열

주황색으로 표시된 선택된 모든 열은 분석 보기의 출력에 나타납니다.

단계 7) 데이터 기반에서 속성 뷰를 팩트 테이블에 조인합니다. 아래 그림과 같이 시나리오 창에서 스타 조인 노드를 클릭합니다.

분석 보기 편집기의 시나리오 창에서 스타 조인 노드가 선택되었습니다.

속성 보기와 팩트 테이블이 상세 정보 창에 표시됩니다. 아래 그림과 같이 "PRODUCT_ID" 열을 기준으로 속성 보기를 데이터 기반에 조인합니다.

PRODUCT_ID 열을 기준으로 데이터 기반에 조인된 속성 뷰

조인 링크를 클릭합니다. 조인 편집 팝업 창이 표시되고, 조인 유형은 "참조"로, 카디널리티는 1…1로 정의됩니다.

참조형 조인 및 1:1 카디널리티를 사용하는 조인 편집 팝업

스타 참여를 확정하려면 확인 버튼을 클릭하세요.

단계 8) 뷰의 속성, 측정값 및 키를 정의합니다. 아래 그림과 같이 시나리오 창에서 의미론 노드를 선택합니다.

시나리오 창에서 의미론 노드를 선택하여 속성과 측정값을 정의합니다.

  1. 세부 정보 창에서 열 탭을 선택합니다.
  2. 열 유형을 속성 또는 측정값으로 정의합니다. 여기서는 "GROSS_AMOUNT" 열을 제외한 모든 열이 속성이고, "GROSS_AMOUNT" 열만 측정값으로 정의됩니다.

GROSS_AMOUNT를 측정값으로, 나머지를 속성으로 표시하는 열 탭

단계 9) 툴바에서 분석 보기를 확인하고 활성화하세요.

  1. 분석 보기의 유효성을 검사합니다.
  2. 분석 보기를 활성화하세요.

분석 보기 편집기 도구 모음의 유효성 검사 및 활성화 아이콘

이제 아래 그림과 같이 모델링 하위 패키지의 분석 폴더에 "AN_PURCHASE_ORDERS" 분석 뷰가 생성되고 활성화되었습니다.

모델링 패키지의 분석 폴더에 있는 AN_PURCHASE_ORDERS

단계 10) 분석 보기에서 데이터를 미리 보세요.

  1. 툴바 섹션으로 이동하여 "데이터 미리보기" 아이콘을 클릭합니다.
  2. 데이터 미리 보기 편집기에서 열기를 선택합니다.

데이터 미리보기 아이콘을 클릭하면 분석 보기의 데이터 미리보기 편집기가 열립니다.

데이터 미리보기 편집기에는 세 개의 탭이 있습니다. 분석 탭은 드래그 앤 드롭 방식으로 속성과 측정값을 레이블 축과 값 축에 배치할 수 있으며, 아래와 같이 차트, 표, 그리드 또는 HTML 형식으로 결과를 표시합니다.

분석 탭에서 구매 주문 측정값을 레이블 축 속성과 비교하여 차트로 표시합니다.

The 서로 다른 값들 아래 탭에는 선택된 속성의 고유값이 한 번에 하나씩 표시됩니다.

선택한 속성의 고유 항목 목록을 보여주는 '고유 값' 탭

The 원시 데이터 탭에는 아래와 같이 표 형식으로 기록이 표시됩니다.

분석 보기 레코드를 표 형식으로 보여주는 원시 데이터 탭

참고 : 분석적 관점은 차원으로 속성 관점만 허용하며 다음을 지원하지 않습니다. 노동 조합 연산자. 활성화된 뷰에 대한 행 수준 제한은 다음을 통해 적용됩니다. 분석 권한.

속성 보기 및 분석 보기는 더 이상 사용되지 않습니다. SAP HANA 2.0에서는 사용할 수 없습니다. SAP HANA 클라우드에서는 새로운 큐브형 모델이 그래픽 기반으로 구축됩니다. 계산 보기 스타 조인을 사용한 데이터 카테고리 큐브. 위의 단계는 기존에도 동일하게 적용됩니다. SAP HANA 2.0 시스템과 모델링 개념은 그대로 적용됩니다. 더 자세한 배경 정보는 다음에서 확인할 수 있습니다. SAP HANA 시리즈.

자주 묻는 질문

분석 뷰는 단일 팩트 테이블을 사용하여 측정값을 제공하는 스타 스키마 하나를 모델링합니다. 계산 뷰는 다른 뷰를 포함한 모든 소스에 대해 프로젝션, 조인, 합집합 및 집계를 쌓아서 분석 뷰에서 표현할 수 없는 논리를 처리합니다.

데이터 기반은 하나의 팩트 테이블로 구성됩니다. 추가 테이블을 조인하여 속성을 더할 수 있지만, 여러 테이블의 측정값을 허용하면 집계 시 행 수가 늘어나고 합계가 부풀려질 수 있습니다.

예. 계산 열, 제한된 측정값, 입력 매개변수 및 변수는 시맨틱스 노드에서 정의됩니다. 이러한 요소들은 런타임에 평가되므로 기본 테이블은 변경되지 않고 뷰를 사용하는 모든 사용자가 동일한 로직을 보게 됩니다.

AI 비서 SAP 툴링은 조인 경로를 제안하고, 사용되지 않는 열을 표시하며, 과거 쿼리 실행 계획을 기반으로 비용이 많이 드는 집계 작업을 예측합니다. 워크로드에 대한 머신 러닝 trac또한 어떤 조치를 공개할지 권장하지만, 모델러가 모든 결과를 검증합니다.

GitHub Copilot은 뷰에 데이터를 제공하거나 뷰를 쿼리하는 데 사용되는 CREATE COLUMN TABLE 및 SELECT 문을 작성하여 테스트 데이터 스크립트의 속도를 향상시킵니다. 하지만 생성된 SQL은 실제 HANA 구문, 권한 및 열 이름과 비교하여 검토해야 합니다.

분석 보기 기능은 계속 사용할 수 있습니다. SAP HANA 2.0은 더 이상 사용되지 않습니다. SAP HANA 클라우드는 계산 뷰만 지원하므로 기존 분석 뷰는 스타 조인 노드가 있는 큐브 데이터 범주의 그래픽 계산 뷰로 재구성됩니다.

행 수준 필터링은 분석 권한을 통해 부여되며, 이는 사용자가 선택한 속성에 대해 읽을 수 있는 값을 제한합니다. 뷰 자체는 변경되지 않으며, 객체 권한만으로는 반환되는 행을 제한할 수 없습니다.

활성화하면 _SYS_BIC 스키마에 컬럼 뷰가 생성됩니다. 모든 SQL 클라이언트는 SAP 분석 클라우드, SAP 사용자가 필요한 권한을 보유하면 BusinessObjects 또는 ODBC 또는 JDBC 보고서를 통해 해당 열 뷰를 쿼리할 수 있습니다.

이 게시물을 요약하면 다음과 같습니다.