homan.ee - hana

De delta-stores van SAP HANA

2017-01-21T20:48:05Z

Om de doorlooptijd van de muterende statements niet te veel te beinvloeden, wordt het bijwerken van rij- en kolom-versies door SAP HANA niet direct gedaan tijdens het uitvoeren van het muterende statement. Iedere mutatie op de inhoud van een tabel wordt in eerste instantie in een delta-store voor de betreffende tabel vastgelegd, en wordt pas later volledig verwerkt. Een gevolg is, dat voor simpele operaties op de gegevens, verschillende administraties moeten worden geraadpleegd.

The SAP HANA delta-stores

2017-01-21T20:46:55Z

In order to avoid impacting the run time of data changing operations too much, SAP HANA does not immediately update the row and column versions of a columnar tabular upon posting the changes. Every change to the table’s content is initially saved to a delta-store for that table, to be processed at a later moment. A consequence is that, for simple operations on the data, different administrations have to be read.

Column oriented storage in SAP HANA

2017-01-14T15:39:47Z

All column oriented tables are also made available in row oriented form by SAP HANA. This makes it possible to choose the best way to access the data: via the row store or the column store. Changes to the data require extra work to update both the row and the column store.

Kolom-georienteerde opslag in SAP HANA

2017-01-14T15:39:08Z

Een kolom-georienteerde tabel wordt door SAP HANA ook beschikbaar gemaakt in rij-georienteerde vorm. Daardoor kan voor het uitvoeren van een query worden bepaald wat de beste manier is om de tabel te benaderen: via de rij- of de kolom-versie. Bij het wijzigen van gegevens is extra werk nodig om zowel de rij- als de column-store bij te werken.

SAP HANA database manager - introduction

2017-01-06T16:51:42Z

The key challenge of designing contemporary database management software: on large data sets it has to work well for both row and column oriented operations. An ERP-application requests many, simple, row oriented read and write operations: request a row, update and store it. An analytics-application requests fewer operations, mostly reading, but on larger data sets. Simplified: the traditional row oriented organization of data is well-suited for Online Transactional Processing (OLTP, like ERP). The column store suits Online Analytical Processing (OLAP, like business intelligence) much better.