Cos’è l’architettura Sap Hana?

SAP HANA è un sistema di gestione di basi di dati colonnare e in memory sviluppato e commercializzato dalla società SAP. L’architettura è progettata per gestire sia alti tassi di transazioni che elaborazione di interrogazioni complesse nella stessa piattaforma. La sigla indica SAP High-Performance Analytic Appliance.

In pratica Sap Hana è un file in memoria, orientato alle colonne, RDBMS (relational Banca dati sistema di gestione). Principalmente, funge da server di database che archivia e recupera enormi volumi di dati in formato tempo reale. Inoltre, funge anche da application server ed è in grado di eseguire analisi avanzate ed operazioni ETL.

SAP produce\vende il software o l’hardware?

SAP è associata con i principali fornitori di hardware (HP, Fujitsu, IBM, Dell ecc.) per vendere l’hardware certificato Sap Hana e vende licenze e servizi collegati ai suoi prodotti.

Quale linguaggio viene utilizzato?

Il database Sap Hana è sviluppato in C++.

Qual’è il sistema operativo supportato?

Il sistema operativo supportato da Sap Hana è SUSE Linux Enterprise Server x86-64 (SLES) 11 SP1.

Si può aumentare la memoria del database tradizionale Oracle fino a 2TB e ottenere una simile prestazione?

No non è previsto. E’ possibile migliorare le prestazioni grazie ad una memoria più estesa per i database Oracle/Microsoft/Teradata. Dal momento che stiamo parlando di più tecnologie messe insieme di hardware e software risulta difficile. L’operazione di inserimento dei dati e come sono processati dal motore In-Memory (IMCE) fa la differenza.

Cosa sono l’approccio orientato a righe e a colonne?

Il sistema di gestione di basi di dati orientato alle è un sistema di gestione di basi di dati che memorizza i dati delle tabelle come sezioni di colonne di dati piuttosto che righe di dati. In confronto, la maggior parte delle basi di dati relazionali memorizzano i dati in righe. Ciò porta vantaggi nelle data warehouse, nei sistemi customer relationship management (CRM) nei cataloghi di schede bibliografiche e altri sistemi ad hoc, dove gli aggregati sono calcolati su un grande numero di dati simili tra loro.

sap eventi digitali per la business italiana

Si possono raggiungere alcuni benefici di organizzazione orientata alla colonna o orientata alla riga con qualsiasi DBMS. Denotandolo come orientato alla colonna, ci si riferisce sia a una struttura orientata alla colonna che ha una focalizzazione sull’ottimizzazione per i carichi di lavoro orientati alla colonna. Questo approccio è in contrasto con le basi di dati orientati alle righe o le basi di dati memorizzate per righe e con le basi di dati correlate, che usano una struttura di memorizzazione basata sul valore. SAP HANA supporta sia l’orientamento a colonna che quello a righe.

In Sap Hana è preferibile la tabella a riga o a colonna?

Le query SQL con funzioni di aggregazione richiedono maggior tempo su grossi dati poiché ogni singola riga è coinvolta nella raccolta dei dati per la risposta query. Nelle tabelle a colonna, questa informazione è contenuta l’una all’altra, e di conseguenza aumenta la velocità di alcune data query. I dati vengono anche compressi, consentendo un intervallo di caricamento più breve.

Perché gli aggregati materializzati non sono richiesti in Sap Hana?

Dato che il database Sap Hana è sempre in-memory, addizionali calcoli complessi, funzioni e operazioni intensive di dati si possono svolgere direttamente sul database. Quindi le aggregazioni materializzate non sono richieste.

I vantaggi

  • Modello di dati semplificato
  • Logica di applicazione semplificata
  • Maggior livello di concorrenza dei processi

Cos’è l’analisi ad hoc?

L’analisi ad hoc è la disciplina dell’analisi dei dati secondo necessità o richiesta. Questa analisi si basa su una serie di dati disponibili per la persona che esegue l’analisi. L’analisi risultante è valida solo come i dati su cui si basa. In genere, questo processo viene utilizzato per rispondere a una specifica domanda aziendale.

Nei data warehouses tradizionali, come ad esempio SAP BW, viene svolta molta pre-aggregazione per velocizzare i risultati. Ciò significa che lamministratore (il dipartimento IT) decide quali informazioni potrebbero servire per l’analisi e prepara i risultati per gli utenti finali. Si ottiene così una prestazione veloce ma l’utente non ha flessibilità.