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SAP HANA


全球数字经济大潮及国内“互联网+”大背景下,传统企业的数字化驱动发展势不可挡。无论是大数据、物联网与云计算等各种热点技术趋势,还是传统企业的互联转型与业务扩展,都亟需一个速度、灵活性与开放性兼顾的先进技术平台。
SAP HANA平台利用内存计算技术,完美地融合了数据库功能和应用平台功能,转变了事务处理、分析处理、文本分析、预测和空间处理模式,从而助力企业实现数字化转型与实时运营。其突破性的数据和应用处理技术将整个软件架构带入实时计算设计模式,以较低的总成本将在线事务处理应用程序(OLTP)与在线分析处理应用程序(OLAP)融合在一起,实现实时计算。




第一:加速数据的访问。


1.把数据保存在内存中,内存的访问速度比磁盘快1,000,000倍,传统磁盘读取是5毫秒,内存读取是5纳秒。所以与数据保存在磁盘中相比,数据保存在内存中可以大大的提高数据库在存取数据的时间的性能优势。在传统的数据库中。由于内存存储的数据有易失性,系统掉电或者是重启内存中的数据就会丢失,针对这个SAP HAHA有一个后台的异步进程savepoint(Data persistence)定时的把内存数据存储到磁盘中。把数据存储在内存中解决的传统数据库在磁盘I/O读取的性能瓶颈,但是在出现了新的性能瓶颈是把内存中的数据加载到CPU Cache中,SAP HANA采取多处理器并发处理。





2.硬件方面:服务器采用多节点,可扩展且高度可用,可实现简单且非中断的扩展,采用64 位地址空间,性能迅速提升。

3.软件方面:数据存储可以选择行存储或者是列存储,同时对数据进行压缩。





第二:把数据分开处理。


内存本地化:把大数据量和计算量分散到不同处理器





并行处理:不同的服务器之间也共享同一组数据





容灾性:单一的服务器的DOWN机将不影响任何计算





第三:最小化数据传输。


1.压缩数据。(compress data)


尽管今天的内存容量允许把大量的数据存储在内存中,把数据进行压缩的目的没有直接用来提高性能,但把内存数据进行压缩还是可取的,它可以最大限度的减少数据从内存传输到CPU cache中。SAP HANA 采用数据字典的方法对数据进行压缩,用整数来代表相应的文本。数据库可以压缩数据和减少数据的传输。





2.把应用逻辑和计算由应用层转移到数据库层。


传统数据库中,一个应用程序在处理应用逻辑数据时,先把数据从数据库读出来,然后再进行相应的计算处理,最后处理后的数据写回数据库中。在数据库和应用程序传输数据包括在一个网络通信,那么网络资源的开销,延时,传输速率及及最大吞吐量都对它们之间的通信会产生限制。如果数据库能够执行计算和应用逻辑,不需要将数据发送回应用程序甚至可能减少数据交换的需要。这最大限度地减少传输的数据量。






?  “天下武功,唯快不破”,大数据时代,HANA10000+倍数度提升,帮助企业快速处理海量数据,实现实时洞察业务运营情况,从而改变企业的经营方式。
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