标签：存在 物化视图 长大 规律 部分 逻辑 调用 影响 根据
在项目开发过程中，经常会遇到HANA模型运行效率的问题；
以我们项目为例，HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒，但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下（例如：ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条），HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上。在不关联其它表，单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL，运行时间都超过1分钟。鉴于这种情况，项目组对HANA模型是否存在优化空间，进行了分析和探讨，也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议。
最终的分析结果，最简单、最高效的优化方法就是减少数据量，当然这个方法基本上不用说，没什么技术含量，仅仅是数量级的减少。对我们程序员来说，当然不能满足这么简单粗暴的方法。
经过讨论，制定几条优化的方向：
1.将复杂的可视化模型通过SQL SCIRPT替换；
2.现有的模型都是通过计算视图实现的。查看了相关资料后，发现HANA的属性视图、分析视图、计算视图对应不同的处理机制。属性视图擅长大数据量的关联。分析视图适合逻辑运算。计算视图是在效果上可以理解为集合属性和分析视图的两种功能。于是采用将数据量比较大的关联和汇总通过属性视图实现。
3.拆分大的模型为几个小的模型组合。
4.图形化和SQL SCRIPT结合使用；
5.模型落地；
确定了方向后，项目组开始针对以上几点进行验证；
首先，将复杂的可视化模型全部用SQL实现，实验的结果并不理想。于是上网查相关资料，发现可视化模型和SQL模型的处理机制不一样，HANA对可视化模型的运算速度要高于SQL的运行效率。而我们将SQL模型和可视化模型的运行速度进行比较，发现SQL模型的运行时间要大于可视化模型。例如，同样的数据量，同样的逻辑，最终的结果是SQL的运行时间比可视化模型的运行时间多一秒左右。当然这只是经过多次运行以后得出的规律行时间差。通过以上的对比，我们发现SQL替换可视化模型的方案不可行。
其次，我们将BSEG和BKPF几大板块UNION ALL的过程以属性视图实现，通过最后实验对比，发现属性视图并不比计算视图速度快。
再次，拆分大的模型为几个小的模型组合。经过分析，我们发现HANA实际上是动态查询机制，在计算过程中并不存储中间计算数据，也就是说，不管你拆分成几个模型，最终的结果都是从最底层开始，逐渐的累积到最后，形成一个大的SQL动态的查询数据。通过对最终视图的执行计划分析，我们发现最终视图的执行计划包含了几个小模型的运算轨迹，按照小模型的运算轨迹累加，最终得到最终模型的结果。实际上拆分成几个小模型，理论上来讲运行速度比不上一个完成的大模型的运行速度。举个例子，有A、B、C三个视图，逻辑关系是A调用B视图，B调用C视图，假设A是B的聚合结果，在C上做数据排重处理，如果C包含6列，其中一列是差异项，其它几列部分差异，那么在B中，不点亮C中的差异项，那么B中不点亮差异列的PROJECT会自动排重，即使你没有做排重操作，一样会排重其它几列的重复项。也就是说HANA的模型是通过动态SQL查询数据，在查询的过程中，HANA会根据自己的规则对动态SQL进行优化。
第四，图形化和SQL结合方式，在逻辑复杂的情况，通过可视化模型不能实现业务逻辑的需要，那么就需要应用SQL进行运算，这样的结果在一定程度上来说是会减少运行时间，但这个减少的前提是通过可视化模型实现复杂业务逻辑会以增加PROJECT的方式实现业务逻辑，这样会给可视化模型造成很大的压力，因此会增加运行时间。所以，这个方法只是对可视化模型的补充，并不是优化。
第五，模型落地，实际上就是动态查询物化，这样减少了中间的运算过程，很大的提高了运行效率，但是我本人认为这并不符合HANA本身的内存存储、内存运算的机制，传统数据库依然可以通过物化视图的方式实现运行效率的提高，并不代表优化的可行。
通过以上几种分析，最终发现并没有达到我想要的优化结果。但是也不是一无所获。在验证的过程中，我们确认了HANA运行机制的几个关键点：
1.HANA模型可以理解为动态的SQL查询。
2.HANA模型的运算逻辑从下到上的整体运行。
3.计算视图实际上包含了分析视图和属性视图的运行机制。
以上几点的确认，为我们接下来进一步分析优化可行性提供基础论据；
经过实际数据的验证和分析，以及项目组成员和HANA平台专家的讨论，最终我们总结出以下几点是HANA优化的可行方案：
1.减少数据，通过FILTER、JOIN的先后顺序、左右关系尽量减少数据量。在最底层视图中，进行数据过滤，通过关联关系剔除数据以达到数据量减少的目的。我们经过验证发现通过JOIN的先后顺序会优化视图运行时间，减少时间在一秒左右。
2.减少PROJECT和aggregation的数量。在建模过程中，要先根据需求对模型进行设计。设计过程中，尽可能的最大化的利用PROJECTION，减少不必要的PROJECTION。因为HANA的运行轨迹是按照模型的轨迹进行运算的，所以每增加一个PROJECTION就会增加一次运算，哪怕是最基本搜索。
3.减少相同数据的使用次数。比如在开发过程中，我们会将同一部分数据通过不同条件分成两个PROJECTION，然后再对两个PROJECTION进行逻辑运算，这样的应用根据HANA的运行轨迹分析，会将同一部分数据进行两次运算，数据量级会增大，影响运行效率。可以通过行专列，或者IF条件对不同条件的数据进行计算。这样的话就减少了同一量级数据的重复使用。
4.减少点亮不必要字段，这个很好理解，毕竟HANA是列式存储，每增加一列，会增加参与运算的数据量。
5.在新建列的时候，尽量避免在同一视图中使用CE运算机制和SQL运算机制。要么使用CE运算机制，要么使用SQL，不要既有CE又有SQL。毕竟两个运算机制不一样，混在一起使用会增加运算负担。
以上几点经过我们项目组的分析和验证，是有效的优化HANA模型的方法。
虽然我们最终找到了HANA的优化方法，但是我不并满意。从以上几点，我们可以很直观的感觉到，对HANA底层的认知，还是浮于表面，并没有深入到HANA的内部机制，从内部机制和使用规范上进行优化。也就是说HANA对我们来说就像一个黑盒一样，我们能看到颜色、形状等这些表象的东西，并没有打开盒子看内部构造，所以提出的优化方案都很肤浅。
曾经有大神说过，理论上来说HANA不存在优化的必要，只要资源足够，那么HANA的运行效率是不需要担心的。但是从技术角度来说，我不认可这样的观点。如果不去研究深层次的东西，只是简单粗暴的堆积木，那么对技术的提高以及能力的提高没有任何帮助，最终沦为真正的搬砖的。
我始终认为，在技术的路上，要不段深挖，不断的探索，不段的尝试，才能提高自己，看清前路。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/abnerlinux/p/10459461.html
