SAP HANA Archi结构：数据库概述

什么是 SAP HANA数据库？

SAP HANA 是一个以主内存为中心的数据管理平台。该数据库运行在 SUSE Linux Enterprise Server (SLES) 上，并且 Red Hat Enterprise Linux （RHEL）是用以下语言编写的： C++它可以跨多台机器横向扩展，以应对非常大的工作负载。

主要优点 SAP 哈娜：

• 由于所有数据都加载到内存中，从而消除了关键路径上的缓慢磁盘 I/O，因此查询性能极快。
• 在同一数据库上混合使用 OLAP（联机分析处理）和 OLTP（联机事务处理），简化数据环境。

SAP HANA 数据库由一组内存处理引擎构建而成。计算引擎是主引擎，它与其他引擎交互，例如关系引擎（行存储和列存储）、OLAP 引擎、文本引擎和图引擎。关系表存储在行存储或列存储中，而其他引擎则在内存可用时处理文本和图数据。

SAP HANA Archi质地

列式存储中的数据采用字典编码、游程编码、稀疏编码、簇编码和间接编码等技术进行压缩。当达到主内存限制时，未使用的数据库对象（表、视图等）会自动卸载到磁盘，并在再次请求时重新加载。

管理员还可以通过右键单击表格来手动加载或卸载单个表格。 SAP HANA 工作室 并选择 卸下 or 载荷.

SAP HANA 服务器由以下部分组成：

1. 索引服务器
2. 预处理服务器
3. 域名服务器
4. 统计服务器
5. XS 引擎

1. SAP HANA 索引服务器

索引服务器是主要 SAP HANA数据库组件：

• 它是……的核心 SAP HANA数据库引擎。
• 它包含实际的数据存储库和处理数据的引擎。
• 它执行传入的 SQL 和 MDX 语句。

索引服务器架构如下所示。

SAP HANA 索引服务器概述

• 会话和事务管理器： 会话组件管理数据库的连接和会话。事务管理器协调和控制所有事务。
• SQL 和 MDX 处理器： SQL处理器将查询发送到相应的引擎（SQL/SQL脚本/R/计算引擎）。MDX处理器处理多维查询（例如，针对分析视图的查询）。
• SQL / SQL 脚本 / R / 计算引擎： 对数据执行 SQL、SQL 脚本、R 和计算模型。
• 库： 维护版本控制 SAP HANA 元数据对象，例如属性视图、分析视图和存储过程。
• 持久层： 通过将保存点和日志写入磁盘上的数据卷，提供内置的灾难恢复功能。

2. 预处理器服务器

预处理器服务器由文本分析使用。它trac当调用搜索功能时，ts 会根据文本内容准备数据。

3. 名称服务器

名称服务器保存着整个系统环境的信息。在分布式部署中，它 tracks 获取每个运行组件以及跨节点的数据位置，以便将查询路由到正确的服务器。

4. 统计服务器

统计服务器收集以下各项的状态、资源分配、消耗和性能数据： SAP HANA 系统。注意：在 HANA SPS 7 及更高版本中，嵌入式统计服务在索引服务器内部运行，而不是作为独立进程运行。

5. XS 服务器

XS 服务器托管 XS 引擎，外部应用程序和开发人员可以使用该引擎。 SAP 通过 HTTP 协议访问 HANA 数据库。XS Engine 本身充当轻量级 HTTP 服务器，使基于浏览器和 REST 的客户端能够直接与 HANA 通信。

SAP HANA 景观

“HANA”代表 高性能分析设备 它以软硬件结合的平台形式交付。

• 现代硬件提供的 CPU 核心数、内存和存储带宽远远超过传统数据库服务器的设计用途。
• SAP HANA 通过 kee 来利用这一点ping 所有工作数据都存储在主内存中，消除了限制传统数据库的磁盘 I/O 瓶颈。

下图总结了…… SAP HANA硬件和软件创新。

SAP HANA 支持两种关系数据存储： 行存储 和 列存储.

行存储

行存储的行为类似于传统数据库（Oracle（SQL Server）。主要区别在于所有行都驻留在主内存中。 SAP HANA 将数据存储在磁盘上，而传统数据库则主要将数据存储在磁盘上。

列存储

列式存储以列的形式将数据保存在内存中。列式表存储于此，引擎会在良好的写入性能和优化的读取性能之间取得平衡。下图展示了实现这种平衡的两种结构。

主存

主存储器存储大部分数据。为了节省内存并加快搜索速度，采用了字典编码、聚类编码、稀疏编码和游程编码等压缩方法。

• 直接在主存储器中修改压缩数据成本很高，因此写入操作不会针对主存储器。
• 相反，所有更改都会写入一个名为“单独区域”的文件中。 Delta 存放读取操作可以访问主存储或增量存储。

可以使用以下方法手动加载或卸载数据： 加载到内存 和 从内存中卸载 以下列出一些选项。

Delta 存放

Delta 此存储针对写入进行了优化，并使用了较轻量的压缩。所有对列式表的未提交更改都保存在此处。当需要将更改合并回主存储时，请运行以下命令： Delta 合并 操作从 SAP HANA 工作室。

• 增量合并会将增量存储中收集的更改移动到主存储中。
• 合并后，新的主存储内容将持久化到磁盘，并重新计算压缩率。

数据如何流动 Delta 到主存储

行式缓冲区 L1-Delta 它位于每个列式表的前面，这就是为什么列式表可以承受高吞吐量写入的原因。

1. 用户对表执行 UPDATE 或 INSERT 操作。
2. 数据首先落在 L1 层。Delta （未提交的数据）。
3. 一旦提交，数据就会移动到面向列的 L2 存储中。Delta 缓冲。
4. 当 L2-Delta 如果主存储器已满或合并操作完成，则数据写入主存储器。

因此，列式存储既针对写入进行了优化（通过 L1 和 L2 增量缓存），也针对读取进行了优化（通过主存储）。处理完成后，数据由持久层持久化到磁盘。

行式表格示例：

同一个逻辑表在磁盘上的存储方式会因存储类型的不同而有所差异。在行存储中，行是连续写入的：

在列存储中，来自同一列的值存储在一起：

由于列值共享数据类型并且经常重复，因此列布局可以得到非常好的压缩——这是列存储的主要内存优势。

SAP HANA 大小

容量规划是指确定系统所需的硬件资源（内存、磁盘和 CPU）的过程。 SAP HANA系统。内存是最重要的因素，CPU次之，磁盘则由前两者衍生而来。

在一个 SAP 在 HANA 实施过程中，为业务工作负载选择合适的服务器规模是最关键的任务之一。与传统数据库管理系统 (DBMS) 相比，HANA 的规模调整主要体现在以下三个方面：

• 主内存： 受元数据以及内存中存储的大量事务和分析数据驱动。
• CPU： 采用估算而非测量的方式，根据预测查询和负载模式进行估算。
• 磁盘： 专为数据持久性和日志量而设计，不适用于在线查询数据。

与之前的数据库相比，应用服务器的 CPU 和内存保持不变，因为 HANA 只替换了数据库层。

SAP 提供了几种计算正确尺寸的方法：

1. 使用 ABAP 报表（事务代码）进行尺寸计算 ST03 数据和报告 /SDF/HDB_SIZING).
2. 使用数据库脚本对非 ABAP 系统进行容量规划。
3. 使用尺寸 SAP 快速尺寸 上的工具 SAP 服务市场。

使用快速尺寸计算工具时，需求将以下列格式显示。

常见问题