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SAP HANA

als In-Memory-Datenbank-Technologie

für ein Enterprise Data Warehouse

Oliver Neumann | 08. September 2014 | AKWI-Tagung 2014

Light is OSRAM

CONFIDENTIAL

Agenda

1. Warum In-Memory?

2. SAP HANA – technisches Konzept

3. Implementierung & Migration

4. Datenmodellierung in BW on HANA

5. Testergebnisse bei Osram OS

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Agenda

1. Warum In-Memory?

2. SAP HANA – technisches Konzept

3. Implementierung & Migration

4. Datenmodellierung in BW on HANA

5. Testergebnisse bei Osram OS

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Warum In-Memory?

Problem: Anstieg von Datenmengen in Unternehmen

• Schnelle Abfragen mit Trial-and-Error-Verfahren wünschenswert

• Hardware-Kosten sind teils enorm gesunken

• Nutzung neuer Trends bei Hardware

• Senkung von Kosten (TCO)

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Agenda

1. Warum In-Memory?

2. SAP HANA – technisches Konzept

3. Implementierung & Migration

4. Datenmodellierung in BW on HANA

5. Testergebnisse bei Osram OS

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SAP HANA – Das technische Konzept

In-Memory Datenbanken sind nicht neu

Die erste IMDB wurde in den 1980er entwickelt

Viele Konzepte wurden kombiniert:

– In-Memory Verarbeitung

– Parallele Verarbeitung

– Spaltenorientierte Speicherung

– Komprimierung

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Speichertechnologie

Je näher der CPU-Kern, desto schneller die Verarbeitung.

• Cache miss und Full miss reduzieren

• Blockgröße berücksichtigen

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Parallele Verarbeitung

Verteilung der Daten auf mehreren Blades

• Horizontale Partitionierung

• Nutzung von Multicore-CPUs

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Spaltenorientierte Speicherung

Verändertes Speicherformat

• Sehr gute Lesegeschwindigkeit

• Schlechte Schreibgeschwindigkeit

• Eignet sich gut für hohe Komprimierung

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Komprimierung

Light-weight Komprimierungsverfahren

• Verarbeitung ohne vorherige Dekomprimierung

• Komprimierung um Faktor 3 - 5

• Weitere Verfahren:

• Run-length encoding

• Null value supression

• …

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OLAP & OLTP – Der Differential Buffer

Gute Schreibgeschwindigkeit trotz spaltenorientierter Speicherung

• Lifecycle-Management für DML-Anweisungen

• Delta-Merge vereint beide Speicher

• Für Anwender nicht transparent

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1. Warum In-Memory?

2. SAP HANA – technisches Konzept

3. Implementierung & Migration

4. Datenmodellierung in BW on HANA

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Implementierungsoptionen

Standalone-Implementierung

• Freie und unbeschränkte Nutzung von HANA als DB

• Komplette Neuinstallation ist erforderlich

BW on HANA

• SAP NetWeaver Business Warehouse on HANA

• Viele Optimierungen für die DWH-Applikation von SAP

Business Suite on HANA

• SAPs ERP-Lösung optimiert für HANA

• Für viele Module wurden Anpassungen implementiert

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Migrationsstrategien für BW on HANA

Neuinstallation

• Redesign kompletter Datenflüsse möglich

• Schrittweise Migration

• Hoher Aufwand

Side-by-Side

• Dauerhafter Parallebetrieb

• Nur kritische Datenflüsse und Provider werden migriert

• Mittlerer Aufwand

Komplettmigration

• Migration der gesamten Datenbank

• Beschleunigung sämtlicher Provider und Objekte

• Geringer Aufwand durch DMO

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1. Warum In-Memory?

2. SAP HANA – technisches Konzept

3. Implementierung & Migration

4. Datenmodellierung in BW on HANA

5. Testergebnisse bei Osram OS

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Datenmodellierung in SAP HANA on BW

Neue Datenflüsse für flexiblere Modellierung

• Je nach Anwendungsfall verwendbare Kanäle

• Neue Modellierung mit HANA Studio

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Neues Konzept für InfoCubes

Konzeptänderung für bessere Performance

• Dimensionstabellen und E-Tabelle werden obsolet

• Logisches Konzept wird beibehalten

• ABAP-Programm zur Konvertierung

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1. Warum In-Memory?

2. SAP HANA – technisches Konzept

3. Implementierung & Migration

4. Datenmodellierung in BW on HANA

5. Testergebnisse bei Osram OS

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Testobjekt in der HANA Sandbox

LPR3MVD

Lot movements – daily

InfoCube

32.9 Mio Datensätze

LPR3MVD

Lot movements – daily

HANA-optimized InfoCube

32.9 Mio Datensätze

conversion

Verwendetes Objekt für Tests mit Echtdaten

• ABAP-Programm zur Laufzeitmessung

• Vergleich des produktiven Systems mit Proof of Concept

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CONFIDENTIAL Schreibperformance

Datenladung mit 32.9 Millionen Datensätze

171:34:43

7:32:28 5:04:39

0

24

48

72

96

120

144

168

192

BIP, Standard InfoCube POC, Standard InfoCube POC, HANA-optimized InfoCube

Tim

e in

ho

urs

~ 33-fach schneller

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CONFIDENTIAL Abfrageperformance

Vergleich der neuen InfoProvider

1,65

19,34

17,05

0,58 0,83

1,54

0,36 0,51 1,02

0,23 0,48

1,28

0,42 0,52

1,34

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

2 Wochen 1 Jahr 4 Jahre

Tim

e in

seco

nd

s

BIP, Standard InfoCube

POC, Standard InfoCube

POC, HANA-optimized InfoCube

POC, TransientProvider

POC, VirtualProvider

~ 19-fach schneller

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Fazit

Schnell, aber …

• Konvertierung wird immer empfohlen -> Nacharbeit notwendig

• Hohe Hardwareanforderungen

• Langfristige Bindung an SAP

In-Memory Lösungen mit anderen Konzepten

• IBM - DB2 BLU

• Oracle - 12c In-Memory Option

• EXASOL - EXASolution

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Vielen Dank.