SAP HANA Archi강의, LandScape, 크기 조정: 튜토리얼 완료
메이슨 가르시아
SAP HANA Database는 Main-Memory 중심의 데이터 관리 플랫폼입니다. SAP HANA 데이터베이스는 SUSE에서 실행됩니다. Linux Enterprises Server 및 그 기반 C++ 언어.
SAP HANA Database는 여러 머신에 분산될 수 있습니다.
SAP HANA의 장점은 아래와 같습니다 –
- SAP HANA는 모든 데이터가 메모리에 로드되고 디스크에서 데이터를 로드할 필요가 없기 때문에 매우 빠르기 때문에 유용합니다.
- SAP HANA는 하나의 데이터베이스에서 OLAP(On-line analytic)과 OLTP(On-Line Transaction) 목적으로 사용할 수 있습니다.
SAP HANA Database는 일련의 인메모리 처리 엔진으로 구성됩니다. 계산 엔진은 주요 인메모리 처리 엔진입니다. SAP HANA. 관계형 데이터베이스 엔진(행 및 열 엔진), OLAP 엔진 등과 같은 다른 처리 엔진과 함께 작동합니다.
관계형 데이터베이스 테이블은 열 또는 행 저장소에 있습니다.
저장 유형에는 두 가지가 있습니다. SAP 하나 테이블.
- 행 유형 저장(행 테이블용)
- 컬럼 유형 저장(컬럼 테이블용).
텍스트 데이터와 그래프 데이터는 각각 텍스트 엔진과 그래프 엔진에 있습니다. 엔진이 더 있어요 SAP HANA 데이터베이스. 충분한 공간을 사용할 수 있는 한 이러한 엔진에 데이터를 저장할 수 있습니다.
SAP HANA Archi강의
데이터는 다양한 압축 기술(예: 사전 인코딩, 실행 길이 인코딩, 스파스 인코딩, 클러스터 인코딩, 간접 인코딩)을 통해 압축됩니다. SAP 하나컬럼 매장.
주 메모리 한계에 도달한 경우 SAP HANA, 사용되지 않는 전체 데이터베이스 객체(테이블, 뷰 등)는 메인 메모리에서 언로드되어 디스크에 저장됩니다.
이러한 객체 이름은 애플리케이션 의미 체계에 따라 정의되며 다시 필요할 때 디스크에서 주 메모리로 다시 로드됩니다. 정상적인 상황에서는 SAP HANA 데이터베이스는 데이터 언로드 및 로드를 자동으로 관리합니다.
그러나 사용자는 테이블을 선택하여 개별 테이블의 데이터를 수동으로 로드 및 언로드할 수 있습니다. SAP 하나 스튜디오 해당 스키마에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "언로드/로드" 옵션을 선택합니다.
SAP HANA 서버는 다음과 같이 구성됩니다.
- 인덱스 서버
- 전처리기 서버
- 이름 서버
- 통계 서버
- XS 엔진
- SAP HANA 인덱스 서버 SAP HANA Database 메인 서버는 인덱스 서버입니다. 각 서버의 세부 사항은 다음과 같습니다.
- 그것은 주요 SAP HANA 데이터베이스 구성요소
- 여기에는 실제 데이터 저장소와 데이터 처리를 위한 엔진이 포함됩니다.
- 인덱스 서버 프로세스가 수신됨 SQL 또는 MDX 문.
인덱스 서버의 아키텍처는 아래와 같습니다.
SAP HANA 인덱스 서버 개요
- 전처리기 서버
이 서버는 텍스트 분석에 사용되며 검색 기능을 사용할 때 텍스트에서 데이터를 추출합니다.
- 이름 서버
이 서버에는 시스템 환경에 대한 모든 정보가 포함되어 있습니다. 분산 서버에서 네임 서버에는 실행 중인 각 구성 요소에 대한 정보와 서버에서 데이터의 위치가 포함됩니다. 이 서버에는 데이터가 존재하는 서버에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
- 통계서버
통계 서버는 상태, 자원 할당/소모 및 성능과 관련된 데이터를 수집하는 역할을 담당합니다. SAP 하나시스템.
- XS 서버
XS 서버에는 XS 엔진이 포함되어 있습니다. 외부 응용 프로그램과 개발자가 사용할 수 있습니다. SAP XS 엔진 클라이언트를 통한 HANA 데이터베이스. 외부 클라이언트 애플리케이션은 HTTP를 사용하여 HTTP 서버용 XS 엔진을 통해 데이터를 전송할 수 있습니다.
SAP 하나 조경
'하나'는 뜻 고성능 분석 기기 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼의 결합이다.
- 컴퓨터 아키텍처의 변화로 인해 CPU, RAM, 하드 디스크 측면에서 더 강력한 컴퓨터가 출시되었습니다.
- SAP HANA는 모든 데이터가 Main Memory에 저장되어 있어 Disk I/O에서 Main Memory로 자주 데이터를 전송할 필요가 없는 성능 병목 현상을 해결하는 솔루션입니다.
다음과 같습니다 SAP 하드웨어/소프트웨어 분야의 HANA 혁신.
관계형 데이터 저장소에는 두 가지 유형이 있습니다. SAP HANA: 행 저장소 및 열 저장소.
행 저장소
- 이는 기존 데이터베이스와 동일합니다. 예: (Oracle, SQL 서버). 유일한 차이점은 모든 데이터가 메모리의 행 저장 영역에 저장된다는 것입니다. SAP HANA는 데이터가 하드 드라이브에 저장되는 기존 데이터베이스와 다릅니다.
컬럼 저장소
- 기둥 저장소는 SAP HANA 데이터베이스를 사용하여 컬럼 방식으로 데이터를 관리합니다. SAP HANA 메모리. 열 테이블은 열 저장소 영역에 저장됩니다. 열 저장소는 쓰기 작업에 좋은 성능을 제공하고 동시에 읽기 작업을 최적화합니다.
아래 두 가지 데이터 구조를 통해 읽기 및 쓰기 작업 성능이 최적화되었습니다.
메인 스토리지
메인 스토리지는 데이터의 주요 부분을 담고 있습니다. Main Storage에서는 적절한 데이터 압축 방식(Dictionary Encoding, Cluster 인코딩, 스파스 인코딩, 실행 길이 인코딩 등)은 메모리 절약 및 검색 속도 향상을 목적으로 데이터를 압축하는 데 적용됩니다.
- 메인 스토리지에서 압축 데이터에 대한 쓰기 작업은 비용이 많이 들기 때문에 쓰기 작업은 메인 스토리지의 압축 데이터를 직접 수정하지 않습니다. 대신 모든 변경 사항은 "Delta 저장."
- Delta 저장소는 쓰기 작업에 최적화되어 있으며 일반 압축을 사용합니다. 쓰기 작업은 주 저장소에서는 허용되지 않지만 델타 저장소에서는 허용됩니다. 읽기 작업은 두 저장소 모두에서 허용됩니다.
아래와 같이 "Load into Memory" 옵션을 사용하여 주 메모리에 데이터를 수동으로 로드하고 "Unload from Memory" 옵션을 사용하여 주 메모리에서 데이터를 언로드할 수 있습니다.
Delta 스토리지
Delta 저장소는 쓰기 작업에 사용되고 기본 압축을 사용합니다. 컬럼 테이블 데이터의 모든 커밋되지 않은 수정 사항은 델타 저장소에 저장됩니다.
이러한 변경 사항을 주 저장소로 이동하려면 "델타 병합 작업"을 사용합니다. SAP HANA 스튜디오는 아래와 같습니다 –
- 델타 병합 작업의 목적은 델타 저장소에 수집된 변경 사항을 주 저장소로 이동하는 것입니다.
- 수행 후 Delta SAP 열 테이블의 병합 작업에서 메인 저장소의 내용이 디스크에 저장되고 압축이 다시 계산됩니다.
데이터를 이동하는 프로세스 Delta 델타 병합 중 메인 스토리지로
버퍼 저장소(L1-)가 있습니다.Delta) 이는 행 저장소입니다. 그래서 SAP HANA에서는 L1-델타로 인해 열 테이블이 행 저장소처럼 작동합니다.
- 사용자가 테이블에 업데이트/삽입 쿼리를 실행합니다(물리적 Operator는 SQL 문입니다.)
- 데이터는 먼저 L1으로 이동합니다. L1이 데이터를 더 이동하는 경우(L1- 커밋되지 않은 데이터)
- 그런 다음 데이터는 열 지향적인 L2-델타 버퍼로 이동합니다. (L2- 커밋된 데이터)
- L2-델타 프로세스가 완료되면 데이터는 메인 저장소로 이동합니다.
따라서 열 저장소는 L1-로 인해 쓰기 최적화와 읽기 최적화가 모두 가능합니다.Delta 그리고 각각 메인 스토리지. L1-Delta 커밋되지 않은 모든 데이터를 포함합니다. 커밋된 데이터는 L2-를 통해 Main Store로 이동합니다.Delta. 메인 스토어 데이터는 지속성 계층으로 이동합니다(여기서 화살표는 열 스토어에서 SQL 문을 보내는 물리적 연산자입니다). 열 스토어에서 SQL 문을 처리한 후, 데이터는 지속성 계층으로 이동합니다.
예를 들어 아래는 행 기반 테이블입니다.
테이블 데이터는 선형 형식으로 디스크에 저장되므로 행 및 열 테이블에 대해 데이터가 디스크에 저장되는 형식은 다음과 같습니다.
In SAP HANA 메모리, 이 테이블은 디스크의 Row Store에 형식으로 저장됩니다.
그리고 Column에서는 데이터가 다음과 같이 디스크에 저장됩니다.
데이터는 디스크에 선형 형식으로 열별로 저장됩니다. 데이터는 압축 기술로 압축할 수 있습니다.
따라서 Column Store는 메모리 절약의 장점이 있습니다.
SAP HANA 사이징
사이징은 하드웨어 요구 사항을 결정하는 데 사용되는 용어입니다. SAP RAM, 하드디스크, CPU 등 HANA 시스템
가장 중요한 크기 조정 구성 요소는 메모리이고, 두 번째로 중요한 크기 조정 구성 요소는 CPU입니다. 세 번째 주요 구성 요소는 디스크이지만 크기 조정은 메모리와 CPU에 전적으로 의존합니다.
In SAP HANA 구현에서 중요한 작업 중 하나는 비즈니스 요구 사항에 따라 적절한 서버 크기를 결정하는 것입니다.
SAP HANA DB는 일반 DB와 sizing이 다릅니다. DBMS 측면에서 –
- 에 대한 주 메모리 요구 사항 SAP HANA( 메모리 크기는 Metadata 및 Transaction 데이터에 따라 결정됩니다. SAP 하나)
- 에 대한 CPU 요구 사항 SAP HANA(예측 CPU는 정확하지 않을 것으로 추정됩니다).
- 다음에 대한 디스크 공간 요구 사항 SAP HANA(데이터 지속성 및 데이터 로깅을 위해 계산됨)
애플리케이션 서버 CPU 및 애플리케이션 서버 메모리는 변경되지 않습니다.
사이즈 계산을 위해 SAP 정확한 크기를 계산하기 위한 다양한 지침과 방법을 제공했습니다.
아래 방법을 사용할 수 있습니다.
- ABAP 보고서를 사용하여 크기 조정.
- DB 스크립트를 사용하여 크기 조정.
- Quicksizer 도구를 사용하여 크기 조정.
Quicksizer 도구를 사용하면 요구 사항이 아래 형식으로 표시됩니다.
