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✒️Las recomendaciones para desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA

Las recomendaciones para desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA

Las recomendaciones para desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA

Lección 5: Recomendaciones para desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA

CAP 1. Tips prácticos importantes al desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA

Vamos a analizar algunos consejos prácticos sobre temas que son importantes al desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA.

Se dividen en las siguientes áreas:

Recomendaciones generales: proporcionaremos algunas recomendaciones generales para el desarrollo de ABAP en SAP HANA. Principalmente presentaremos los detalles que debemos considerar para la migración y optimización de los programas ABAP.

Pautas de perfomance: la velocidad de ejecución de los programas, naturalmente, desempeña un papel crucial en el contexto de SAP HANA.

Muchos escenarios de uso implican el accedo a grandes conjuntos de datos en tiempo real.

Una comprensión sólida de las pautas y técnicas para lograr un rendimiento óptimo es esencial.

CAP 2. Recomendaciones generales

Algunas de las recomendaciones a tener en cuenta al realizar la migración y desarrollo en SAP HANA.

2.1 – Almacenamiento por columnas Vs Almacenamiento por filas

Cuando creamos una tabla base de datos podemos elegir crearla con almacenamiento por columnas(columnas) o por filas. Por defecto se creará columnar. Es lo que recomienda SAP.

Las tablas que contienen datos de la aplicación siempre se almacenan por columnas porque es muy probable que estos datos también se utilicen en escenarios de análisis.

NOTA: Existen motivos para utilizar todavía el almacenamiento por filas en una tabla, por ejemplo, si se accede a una tabla predominantemente mediante declaraciones en lenguaje de manipulación de datos DML en el tiempo, por ejemplo mediante update, insert o delete.

Esta no puede ser una tabla de aplicaciones en la que posteriormente deseemos realizar análisis, por lo tanto principalmente las tablas técnicas de SAP son elegibles para el almacenamiento por filas.

Los ejemplos incluyen tablas para el procesamiento de actualizaciones correspondientes al paquete STSK o para el procesamiento de llamadas a funciones remotas RFC correspondientes al paquete SRFC. Normalmente se accede a estas tablas con un SELECT simple.

NOTA: SAP HANA soporta ambos enfoques. Con SAP HANA podemos especificar el enfoque de almacenamiento que se utilizará para cada tabla base de datos ya sea que la creemos en el diccionario de datos o en SAP HANA Studio. Para ello, por ejemplo desde el diccionario de datos accedemos a las opciones técnicas (Technical Settings) y visualizamos las propiedades específicas de las base de datos (DB-Specific Properties) Aquí podremos ver el tipo de almacenamiento de cada tabla.

Los datos comerciales casi siempre se colocan en el almacenamiento basado en columnas. Esto se aplica particularmente si necesitamos analizar grandes cantidades de datos.

Algunas tablas requieren almacenamiento de datos basado en filas. Estas son principalmente tablas muy pequeñas o muy volátiles, donde el tiempo requerido para los accesos de escritura es más importante que el tiempo requerido para los accesos de lectura. O en tablas donde los accesos de un solo registro (por ejemplo a través del comando SELECT SINGLE) son el patrón de acceso principal.

Para almacenar el contenido de una columna en el almacenamiento por columnas, la base de datos de SAP HANA crea un mínimo de dos estructuras de datos: Vector de diccionario y Vector de atributo.

2.2 – Implementaciones específicas de SAP HANA

En el desarrollo de ABAP en SAP HANA, debemos distinguir dos escenarios:

Implementaciones independientes de la base de datos: por ejemplo, utilizando OPEN SQL y ABAP CDS.

Implementaciones que utilizan funciones específicas de SAP HANA: por ejemplo, SQL nativo y HANA CDS.

En el primer caso, no tenemos que considerar nada especial desde la perspectiva de la lógica del software.

Utilizaremos SAP HANA como cualquier otra base de datos, pero nos beneficiaremos de la alta velocidad de procesamiento en muchos escenarios.

Al usar las funciones nativas de SAP HANA, inicialmente se aplican las mismas implicaciones que las habituales si definimos partes de una aplicación específicamente para un sistema de base de datos (por ejemplo, a través de SQL nativo, Hints otras técnicas).

NOTA: Al diseñar la aplicación debemos considerar las siguientes preguntas:

Existen sistemas con un sistema de base de datos diferente en nuestro entorno de trabajo o en el entorno del cliente?

Cómo de fundamentales son las funciones específicas de la base de datos para nuestra aplicación?

Está involucrada la calidad central de la aplicación?

El desarrollo en SAP HANA se llamará únicamente a través de aplicaciones basadas en ABAP o también a través de otros canales?

NOTA: para la optimización de rendimiento de una aplicación ABAP existente, es recomendable que procedamos inicialmente utilizando herramientas estándar.

Las siguientes pautas nos ayudan en este punto:

Primero Open y luego Native.

Preferiblemente debemos utilizar las vistas de Open SQL y CDS antes de implementar SQL Nativo, vistas de SAP HANA o procedimientos de base de datos.

El servidor de aplicaciones ABAP comprueba exhaustivamente sus objetos de desarrollo, y no necesita ningún usuario adicional para la base de datos SAP HANA.

Primero ABAP CDS y luego HANA CDS.

Debemos utilizar los procedimientos de la base de datos ABAP en lugar de los procedimientos de la base de datos SAP HANA. Los objetos de desarrollo gestionados por ABAP AS se vinculan de forma óptima con la gestión del ciclo de vida ABAP.

Podemos sincronizar fácilmente los procedimientos de la base de datos ABAP con otros objetos ABAP y transportarlos.

2.3 – Recomendaciones para la migración.

Algunos consejos para tener en cuenta al migrar un sistema existente a SAP HANA. Las aplicaciones ABAP son totalmente compatibles.

Código ABAP dependiente de la base de datos.

Si usamos código ABAP dependiente de la base de datos en los desarrollos existentes, debemos probarlo como en cualquier migración de datos y ajustarlo para la base de datos HANA si es necesario.

Un ejemplo de esto es la utilización es la utilización de SQL nativo a través de la declaración EXEC SQL o los Hints de base de datos, estas posiciones en el código deben verificarse.

NOTA: Los Hints de la base de datos, cuyo objetivo generalmente es forzar la ejecución de un índice y dividir la carga de trabajo, no solo no funcionan en SAP HANA, sino que no son necesarios debido a la nueva arquitectura de la BD de SAP HANA.

Conversión tablas de pool y cluster.

Al convertir las tablas Cluster y pool en tablas transparentes puede surgir problemas si confiamos en un ordenamiento implícito en nuestros desarrollos.

Esto se debe a que en las tablas cluster y pool, la interface se la base de datos (DBI) siempre realiza un ordenamiento implícito.

Este ordenamiento se pierde después de la conversión a una tabla transparente porque aquí no se agrega ORDER BY automático en la declaración.

Por lo tanto, el acceso a las tablas pool y cluster debe analizarse con respecto a su ordenamiento durante una migración a SAP HANA.

NOTA: el inspector de código nos proporciona la verificación Find Select for Pool/Cluster Tab without ORDER BY de modo que podamos encontrar rápida y fácilmente estos puntos críticos en nuestros desarrollos ABAP.

Comportamiento del ordenamiento.

Si no especificamos ORDER BY en la declaración SQL SELECT, la secuencia en la que se leen los registros de la tabla base de datos es impredecible.

En las bases de datos orientadas a filas se accede a las tablas a través de un índice primario o secundario. Aquí, los datos a menudo se leen en la secuencia deseada porque se leen desde la base de datos en la secuencia almacenada allí cuando se usa un índice.

NOTA: Con SAP HANA, el ordenamiento implícito no está garantizado, ya que no es una característica de OPEN SQL

Tal como mencionamos anteriormente debemos utilizar la adición ORDER BY si deseamos que los datos se seleccionen en un modo determinado.

Esta regla se aplica en particular a SAP HANA porque los datos están orientados a columnas, no hay un índice secundario y los datos se pueden leer en paralelo.

Por lo tanto, los lugares del código ABAP en donde nos encontremos con esta situación implican un error de programación que debemos corregir independientemente de la migración a SAP HANA.

NOTA: Pueden ocurrir problemas cuando asumimos que un ordenamiento determinado es llevado a cabo en la secuencia de un programa ABAP. Este es el caso por ejemplo, de cuando trabajamos con tablas internas y ejecutamos la edición “Binary search”, la cual tiene como requisito que la tabla interna se encuentre previamente ordenada por el campo o campos a partir de la cual se realizará la búsqueda binaria. Podemos encontrarnos con sorpresas en la lista de salida de datos si de repente no aparecen en el orden de clasificación deseado. En conclusión, no debemos confiar en los ordenamientos implícitos si necesitamos una clasificación específica de los datos cuando accedemos a una base de datos debemos utilizar la adición ORDER BY explícitamente.

CAP 3. Pautas de perfomance

Algunas recomendaciones de rendimiento para desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA.

Reglas de oro para la programación de bases de datos.

1. Mantener el conjunto de resultados lo más pequeño posible.

2. Mantener el conjunto de datos transferidos lo más pequeño posible.

3. Reducir el número de ejecuciones de consulta.

4. Minimizar el esfuerzo de búsqueda.

5. Reducir la carga en la base de datos.

3.1 – Mantener el conjunto de resultados lo más pequeño posible

La primera regla de oro recomienda que mantengamos el conjunto de resultados (es decir, el número de filas seleccionadas) lo más pequeño posible al leer datos de la base de datos.

Podemos minimizar el conjunto tomando varias medidas:

A.-Usando una clausula WHERE

En ABAP, el número de registros transferidos se controla mediante la condición WHERE.

NOTA: No utilizar la cláusula WHERE es particularmente problemático para las tablas de bases de datos que aumentan con el tiempo porque los volúmenes crecientes de datos de transfieren con el tiempo.

Ejemplo:

SELECT id name discount custtype

FROM scustom

INTO (lv_cust-id, lv_cust-name, lv_cust-discount, lv_cust-custtype).

IF lv_cust-custtype = ‘B’.

WRITE: / lv_cust-id, lv_cust-name, lv_cust-discount.

ENDIF.

ENDSELECT.

Y donde solo se seleccionan los clientes que se necesitan:

SELECT id name

FROM scustom

INTO (lv_cust-id, lv_cust-name, lv_cust-discount).

WHERE custtype - ‘B’.

WRITE: / lv_cust-id, lv_cust-name, lv_cust-discount.

ENDSELECT.

B.-Trabajando con la cláusula HAVING

El uso de HAVING proporciona otra opción para reducir las filas seleccionadas. Se utiliza junto a GROUP BY para seleccionar solo ciertos grupos.

C.-Transfiriendo solo las filas requeridas.

Siempre debemos transferir solo los registros de datos que realmente necesitamos.

NOTA: Nunca debemos eliminar los datos que no necesitamos en el servidor de aplicaciones en el programa ABAP y, por lo tanto, transferidos innecesariamente desde la base de datos.

Un ejemplo que cae bajo esta regla se refiere a la selección de datos en tablas internas, de las cuales los registros de datos que son innecesarios se eliminan usando la sentencia DELETE.

La sentencia CHECK o el filtrado mediante IF-ENDIF también pueden indicar la transferencia de demasiadas filas. En el siguiente ejemplo, la selección esta restringida a los datos requeridos.

SELECT id name discount custtype

FROM scustom

INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE lt_custom

WHERE country = ‘DE’ AND custtype <> ‘P’.

LOOP AT lt_custom INTO ls_cust.

WRITE: / ls_cust-id, ls_cust-name, ls_cust_discouint, ls_cust-custtype.

ENDLOOP.

NOTA: La aplicación coherente de esta regla para las bases de datos clásicas, conduce a un menor esfuerzo de E/S, un consumo me memoria optimizado en el caché, un menor consumo de CPU y una transferencia de red optimizada.

3.2 – Mantener el conjunto de datos transferidos lo más pequeño posible.

La segunda regla recomienda que debemos transferir la menor cantidad de datos posible entre la base de datos y el servidor de aplicaciones. Esto se debe a que los datos se transfieren de la base de datos al servidor en bloques y la carga de red se puede reducir transfiriendo menos bloques.

Como programador, podemos hacer esto al influir en el número de filas y columnas seleccionadas mediante restricciones que van más allá de la condición WHERE. Estas se logran mediante:

A.- Utilizando la adición UP TO n ROWS

Si solo necesitamos un cierto número de filas, podemos utilizar la adición UP TO n ROWS para restringir aun más el número de filas.

B.- Trabajando con DISTINCT

Si el sistema calcula con una determinada condición WHERE que tiene entradas duplicadas innecesarias con respecto a las columnas seleccionadas, la instrucción DISTINC debe usarse para eliminar las entradas duplicadas que ya se encuentran en la base de datos.

C.- Reduciendo el número de columnas

Debemos seleccionar solo las columnas de una tabla de base de datos que no necesarios en el programa.

La selección de todas las columnas mediante SELECT * solo se debe realizar si todas las columnas son realmente necesarias

NOTA: Aunque la adición INTO CORRESPONDING FIELDS OF selecciona solo las columnas que también están en la tabla interna de destino cuando se especifica * , se requiere un esfuerzo adicional para comparar nombres en la interface de la base de datos. Por lo tanto esta adición debe usarse con moderación y para conjunto de datos de resultados más grandes, porque el esfuerzo involucrado en la comparación de nombres puede ser relativamente alto para declaraciones SELECT muy rápidas.

D.- Utilizando funciones de agregación.

Si solo se requieren datos para los cálculos, es mejor realizar estos cálculos en la base de datos y transferir los resultados en lugar de transferir todos los datos y realizar el cálculo en el programa ABAP

NOTA: Las funciones agregadas disponibles son COUNT, MIN, MAX, SUM, AVG para el número, el valor mínimo, el valor máximo, la suma de los valores y el valor promedio, respectivamente.

E.- Realizando chequeos de existencias eficientemente

Debemos utilizar estas funciones agregadas solo si necesitamos realizar un cálculo.

Para determinar si hay un registro de datos para una clave especifica, no debemos usar un SELECT COUNT (*) porque el número es irrelevante en este caso.

Para tal verificación de existencia, solo necesitamos un solo campo del registro de datos que buscamos, y este debe ser un campo del índice que está en uso.

F.- Modificando solo las columnas necesarias

Para realizar cambios con la instrucción UPDATE, solo las columnas deseadas deben cambiarse con la instrucción SET.

Al cambiar filas de áreas de trabajo o estructuras, generalmente se transfieren demasiados datos y las columnas que no han cambiado también se sobrescriben.

NOTA: Los efectos de esta regla son similares a los de la regla número 1.

3.3 – Reducir el número de ejecuciones de consulta

La tercera regla recomienda reducir el número de consultas a la base de datos.

Cada declaración SQL en un programa ABAP que se envía a la base de datos implica un cierto grado de esfuerzo en la base de datos.

Por lo tanto, la declaración y sus parámetros asociados se transfieren a la base de datos donde la declaración se analiza en términos de la sintaxis y la función de búsqueda por hash en el cache del SQL, o donde se almacena cuando se ejecuta por primera vez.

Además, las autorizaciones y la existencia de objetos de base de datos (tablas, vistas, etc) deben verificarse para asegurarse que están presentes.

Los resultados de la consulta también deben ser transferidos.

Para reducir la carga en la base de datos, debemos mantener el número de accesos lo más bajo posible.

En los programas ABAP podemos influir en el número de declaraciones mediante las siguientes medidas:

A.- Usando operaciones de conjunto en lugar de operaciones individuales.

Al leer con SELECT, debemos elegir la adición INTO TABLE en lugar del bucle SELECT ENDSELECT si todos los datos a leer caben en la memoria principal.

SELECT ENDSELECT lee los datos de la base de datos en bloques a la interface de la base de datos. Desde allí, se transfieren en registros únicos al programa ABAP.

NOTA: el bucle SELECT ENDSELECT es útil si la memoria disponible es insuficiente para todos los datos o si solo se accede a los datos leídos una única vez.

Para los accesos de escritura, debemos confiar siempre que sea posible en las operaciones de configuración con tablas internas. En número de consultas de la base de datos se reduce considerablemente, y la base de datos puede realizar más optimizaciones con los datos que se transfirieron todos a la vez.

B.- No realizando más accesos múltiples.

Debemos asegurarnos de no acceder repetidamente a los mismos datos.

Por ejemplo, evitemos realizar un SELECT antes de un DELETE para el mismo registro de datos.

C.- No utilizando bucles con SELECT anidados.

Para los bucles se SELECT anidados, la instrucción SELECT interna se ejecuta una vez para cada registro de datos que devuelve el bucle SELECT externo.

Por lo tanto, tal construcción solo debe usarse si el conjunto de resultados del bucle externo contienen muy pocas filas.

§ Joins o uniones

§ FOR ALL ENTRIES

D.- Sin ejecutar instrucciones SELECT en el LOOP a través de tablas internas.

AL igual que los bucles anidados, no debemos ejecutar las instrucciones SELECT en el LOOP a través de tablas internas. Aquí la adición FOR ALL ENTRIES es útil para reducir el número de ejecuciones.

NOTA: cuando utilizamos la sentencia FOR ALL ENTRIES debemos asegurarnos que la tabla interna nunca esté vacía y no contenga duplicados.

E.- Utilizando buffers

El uso del buffer de tabla SAP y otros buffers también contribuyen a minimizar el número de declaraciones SQL que se envían a la base de datos.

NOTA: La aplicación coherente de esta regla lleva a un consumo reducido de CPU para las bases de datos clásicas. Los recursos de red también se utilizan de una mejor manera.

Esta regla tiene una prioridad más alta para SAP HANA que para otras bases de datos.

3.4 – Minimizar el esfuerzo de búsqueda

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Sobre el autor

Publicación académica de Juan Hernández, en su ámbito de estudios para el Máster ABAP for HANA.

SAP Master


Juan Hernández

Profesión: Programador Informático - España - Legajo: XQ15K

✒️Autor de: 125 Publicaciones Académicas

🎓Egresado de los módulos:

Disponibilidad Laboral: PartTime

Certificación Académica de Juan Hernández

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

Continúe aprendiendo sobre el tema "Las recomendaciones para desarrollar aplicaciones ABAP en SAP HANA" de la mano de nuestros alumnos.

SAP Senior

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