大資料處理專家SAP HANA,SAP HANA十大誤區

在當今大資料時代，如果你還不知道SAP HANA，那只能說明你OUT了。 SAP HANA是一個軟硬體結合體，提供高性能的資料查詢功能，使用者可以直接對大量即時業務資料進行查詢和分析，而不需要對業務資料進行建模、聚合等。 對於一些對SAP HANA聽說但不是很瞭解的客戶來說，從字面理解上會存在很大的誤區，下面我們就來一起分析一下SAP HANA十大誤區：

1、 資料庫平臺的作用
錯誤觀點：記憶體資料庫只能做一些事情， 如MOLAP，運行報告，查詢和分析，規劃和預算編制，以及發現非結構化資訊。

正確觀點：SAP HANA在記憶體中的資料庫平臺是一個通用的記憶體資料庫平臺—它能帶來新的資料，捕捉交易與全面的ACID相容性，當它們發生時分析它們，做資料庫處理，下放商業、預測和規劃的邏輯， 它服務的客戶包括分析師、雲計算和移動應用程式。 它的主流應用遠遠超過了小眾對資料庫的理解，你並不需要添加多種技術和或將一個box中的引擎複製為不同的用途。

2、 存儲方式 – 行、列、文本
錯誤觀點：SAP HANA不支援非結構化的資料，也不提供行和列的壓縮。

正確觀點：SAP HANA可以在一個資料庫中存儲行、列以及文本， 它本身就支援非結構化資料的存儲。 因為這些都整合在一起了，所以就簡化了各個不同的儲存體中的事務以及分析操作。 事實上，SAP HANA就是在非結構化基礎上建立起來的。 它能處理在結構資料上的標準搜索、文本挖掘、以及類文本的搜索。 SAP HANA中也將包含Inxight技術在語言上的功能，如標籤，特徵提取，實體提取和情感分析。 Inxight在市場上是最好的文本分析軟體。 SAP HANA支援大量壓縮的列存儲。 行存儲並不需要大量壓縮，因為它只被用做壓縮列和不相關的表格的緩衝器而已。

3、 商業智慧用戶端
錯誤觀點：SAP HANA只對一些BI用戶端提供有限的支援。

正確觀點：SAP HANASAP已經優化 Business Objects的運行。 此外_如今眾多_協力廠商用戶端已成為可能(如Tableau，TIbco Spotfire)，我們將繼續在SAP HANA上向協力廠商BI用戶端完全開放。

4、 規劃應用程式和分析功能
錯誤觀點：SAP HANA為規劃和預算編制程式提供了很有限的支援。

正確觀點：SAP HANA為規劃程式提供了完整的支援，有相當多的SAP企業績效管理程式可以運行在SAP HANA上。 SAP HANA在

資料庫中有本地規劃支援 與規劃引擎。 類似于分解聚合、複製和其他的操作符是SAP HANA中關聯代數的一部分。 此外，我們支援SAP 資料庫內自帶的規劃語言FOX。

5、 運營報表和資料來源
錯誤觀點：SAP HANA對使用複製和ETL技術的運營報表能力有限，由於「有限的資料來源」。

正確觀點：SAP擁有非常好的對於不同資料來源(如SAP CO-PA加速器)的即時運行報表解決方案;其中很多都是非SAP程式資料來源。 SAP資料服務和SAP Sybase複製伺服器是市場領先的ETL和複製技術，可以從非SAP和SAP資料來源載入資料。 HANA具有極高的插入率，由於大規模並行的批量機制，它支援所有的資料來源，並且測試表明資料傳入SAP HANA的速度為每小時2TB。

6、 磁片中的SAP HANA
錯誤觀點：SAP HANA不支援資料存儲至磁片中。

正確觀點：SAP HANA通過使用優先順序技術，例如最近最少使用(LRU)支援資料存儲磁片。 SAP HANA可以將相關資料放在記憶體中，而來自磁片的資料則根據需要載入。

7、 查詢速度
錯誤觀點：SAP HAN執行查詢的速度不比其他資料庫快。

正確觀點：SAP HANA將所有資料以整數格式列式存儲，並且利用了最新的intel創新技術，如向量運算的CPU開發優化。 SAP HANA下一代架構以及晶片級的創新使其快于市場上任何一家競爭對手資料庫。 舉個例子，我們有4個客戶使用了SAP HANA後，業務流程提升了10萬倍。 領先的是MKI，其零售、物流資料分析提升了40.8萬倍。

8、 安裝和實施經歷
錯誤觀點：SAP HANA需要幾天去安裝，而實施則需要幾月甚至幾年。

正確觀點：SAP HANA在資料中心安裝只需幾分鐘至一小時。 事實上，很快你就能從我們合作夥伴或者雲上安裝。 Provimi的利潤分析僅用了3個星期就上線了。

9、 資料緩存和查詢優化
錯誤觀點：SAP HANA和TimesTen都能做資料緩存。

正確觀點：上一代的資料庫使用緩存來提高性能。 HANA是基於一個新的建築范式上的一個純記憶體資料庫。 既然整個資料庫都在HANA中，你就不用再緩存資料。 SAP HAHA有一個世界頂級的查詢最佳化工具，本身就允許大規模的平行查詢執行，包括內部和外部運營的平行操作。

10、聚合和物化視圖
錯誤觀點：你需要聚合資料的物化視圖取得高性能。

正確觀點：又是一個!就像電動車不需要火花塞一樣，記憶體中詳細資料暫態聚合性能高得多。 聚合是過時的技術，因為需要耗費大量精力來創建，存儲冗余和管理變化。 SAP HANA並不需要像傳統資料庫那樣上性能指標，鑒於它所有的部分都存在在記憶體中，面對所有尺寸的資料，它能將自己的行為設置成就像一個索引一樣。

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