Interne Tabellen - G.I.B

1 

G.I.B Success Days 

Siegen, 

15.05.2013 

High Performance 

Analytics 

Performance - Was bedeutet das? 

Theorie - Performancedefinitionen bei SAP 

Selektionen - Datenbankzugriffe 

Große Datenmengen - Interne Tabellen 

15.05.2013, Dr. Alexander Maetzing, ama - Training&Consulting

2 


Siegen, 

15.05.2013 


Analytics 






3 

Performance - Motivation 

Das ganze SYSTEM ist 

langsam!!! 

Millsap: Thinking Clearly About Performance 

Was nun 

??? 


4 

Performance - Antwortzeit 

Quelle: SAP AG 


5 

Performance - Erwartungen an die Antwortzeit 

Frontend 

Komplexe Backendanfrage 

1 s 2 s 3 s 4 s 

Einfache Backendanfrage 

Komplexe Analysen 

Response Time 

Quelle: SAP AG 


6 

Performance - Wo können Probleme auftreten? 

SAP 

Netzwerk 

Betriebssystem / 

Hardware 

Datenbank 


7 

Performance - Die Administratorensicht 

Erste Anlaufstelle bei Performanceproblemen: SAP-Administration 

‣ Ist das ganze System langsam? 

‣ Oder ist nur eine einzige Transaktion / Report / Job betroffen? 

‣ Ist das “System” gerade jetzt langsam? 

‣ Oder nur zu bestimmten Zeiten? 

‣ Immer? Ab und zu? Immer öfter? 

‣ Oder nur zu bestimmten Zeiten? 

‣ Ist es nur ein Benutzer, bei dem es Probleme gibt? 

‣ Oder sind es nur Benutzergruppen? Oder alle Benutzer? 

‣ ... 


8 

Performance - Die Administratorentools 


9 

Performance - Kein Systemproblem! 


10 

Performance - Die Entwicklersicht 


11 


Siegen, 

15.05.2013 


Analytics 






12 

Die SAP-Architektur 


13 

Die SAP-Antwortzeit 


14 

Ein SAP-Dialogschritt 


15 

Anteile an der SAP-Antwortzeit (1) 


16 

Anteile an der SAP-Antwortzeit (2) 


17 

Gewichtung der Zeitanteile 

Anteilzeit Empfohlener Wert Reeller Wert 

Dispatcher Wait Time 

Dialog Response Time < 1.000 ms 

< 10% Dialog Response Time 

< 50 ms < 5 ms 

Roll-In Time, Roll Out Time < 20 ms < 5 ms 

Load and Generation Time < 50 ms < 10 ms 

Enqueue Time < 5 ms < 5 ms 

Roll-Wait Time 

Database Request Time 

Processing Time 


< 200 ms < 300 ms 


< 600 ms 


CPU Time > 50% Processing Time > 90% Processing Time 

ABAP Processing Time ≈ Dialog Response Time 

- Roll-Wait Time 

- Database Request Time 


18 

Analyse im System - Alle Schritte einer Transaktion (ST03) 


19 

Analyse im System - Ein einzelner Dialogschritt (STAD) (1) 


20 

Analyse im System - Ein einzelner Dialogschritt (STAD) 


21 


Siegen, 

15.05.2013 


Analytics 






22 

Positionierung der jetzt untersuchten Probleme 

Performance 

Netzwerk Hardware / OS Datenbank SAP 

System 

Anwendung 

Job 

Dialogreport 

Speicher 

Laufzeit 

DatabaseTime 

ProcessingTime 

Statement 

Programm 


23 

Funktionsweise einer Datenbank - Teure Statements 

SAP R/3 Work Process 



Network 

communication 

DB Work Process 



Database 

CPU 

consumption 

Database 

memory 

consumption 

Database Shared Memory 

Shared Pool 

Database Cache 

Redo Log Buffer 

Database 

Service 

Processes 

Physical I/O 

Operating System 

Database Files 


24 

Fehler 1: CHECK und WHERE 

SELECT vbeln erdat kunnr 

FROM vbak 

INTO gs_vbak. 

CHECK gs_vbak-vbeln GE gf_low 

AND gs_vbak-vbeln LE gf_high. 

APPEND gs_vbak TO gt_vbak. 

ENDSELECT. 

SELECT vbeln erdat kunnr 

FROM vvbak 

INTO gs_vbak 

WHERE vbeln BETWEEN gf_low AND gf_high. 

APPEND gs_vbak TO gt_vbak. 

ENDSELECT. 


25 

Fehler 2: ARAY FETCH und SELECT LOOP (1) 

SELECT * FROM kna1 

INTO gs_kna1. 

APPEND gs_kna1 TO gt_kna1. 

ENDSELECT. 

SELECT loop 

Object Oper Rec 

KNA1 

KNA1 

KNA1 

REOPEN 

FETCH 

FETCH 

0 

403 

403 

Data quantity and data 

transfer is identical! 

KNA1 

FETCH 

194 

SELECT * FROM kna1 

INTO TABLE gt_kna1. 

ARRAY FETCH 


26 

Fehler 2: ARAY FETCH und SELECT LOOP (2) 

SELECT INTO TABLE 

ABAP 

SAP WebAS Kernel + DB Time 

ABAP Time 

Time 

Database 

Interface 

Database 

SELECT/ENDSELECT 

ABAP 

Time 

Database 

Interface 

Database 


27 

Funktionsweise einer Datenbank - Datenzugriff 

Execution Plan 

ROWID MANDT 

VBELN 

POSNR MATNR ... 

... 

44339 001 

000000122 

0003 

004711 ... 

... 

ROWID MANDT 

VBELN 


... 

45332 001 

000013247 

0003 

000815 ... 

... 

ROWID MANDT 

VBELN 


... 

45876 001 

000000122 

0013 

001234 ... 

... 

Tabellen- und 

Indexstatistiken 

SELECT STATEMENT 

TABLE ACCESS FULL 

VVBAK 

ROWID MANDT 

VBELN 


... 

46894 002 

00009658 

0012 

000123 ... 

... 

Full Table Scan 

Cost-based 

Database 

Optimizer 

ROWID MANDT 

VBELN 

ERDAT 

ERZET 

ERNAM 

... 

... 

65872 001 

0000123 


... 

INDEX UNIQUE SCAN 

VVBAK~0 

Index Access 

Mögliche 

Zugriffspfade 


INDEX RANGE SCAN 

VVBAK~0 


28 

Funktionsweise einer Datenbank - Indexnutzung 


29 

Fehler 3: Übergehen vorhandener Indizes 

SELECT * FROM bkpf 

INTO TABLE gt_bkpf 

CLIENT SPECIFIED 

WHERE mandt = '001' 

AND belnr = '0000001234'. 

BKPF Primärschlüssel: 

‣ MANDT 

‣ BUKRS 

‣ BELNR 

‣ GJAHR 

SELECT * FROM bkpf 

INTO TABLE gt_bkpf 

CLIENT SPECIFIED 

WHERE mandt = '001' 

AND bukrs = '0001' 

AND belnr = '0000001234'. 

Primär= 

index 

vorhanden 


30 

Fehler 4 - Viele Einzelsatzzugriffe 

PROGRAM ZCHECK_ORDERS. 

... 

SELECT * FROM vbak 

INTO TABLE gt_vbak 

WHERE angdat >= '20130101'. 

LOOP AT gt_vbak INTO gs_vbak. 

... 

SELECT SINGLE * FROM kna1 

INTO gs_kna1 

WHERE kunnr = gs_vbak-kunnr. 

SELECT SINGLE in 

einer Schleife: 

Viele EINZELNE 

Datenbankzugriffe 

... 

ENDLOOP. 

... 


31 

Tabellenpufferung - abseits vom SAP Tabellenpuffer (1) 


... 

SELECT * FROM vbak 

INTO TABLE gt_vbak 

WHERE angdat >= '20130101'. 

LOOP AT gt_vbak INTO gs_vbak. 

... 

PERFORM buffer_kna1 

USING fv_kunnr = gs_vbak-kunnr 

CHANGING fs_tab = gs_kna1 

fs_not_found = gs_ok. 

Stattdessen: 

Aufruf einer Formroutine 

zur "Puffer"behandlung 

... 

ENDLOOP. 

... 


32 

Tabellenpufferung - abseits vom SAP Tabellenpuffer (2) 

FORM buffer_kna1 

USING fv_kunnr TYPE kna1-kunnr 

CHANGING fs_kna1 TYPE kna1 

fv_not_found TYPE c. 

* überprüfe den internen "Puffer" 

READ TABLE gt_buf_kna1 INTO fs_kna1 

WITH TABLE KEY kunnr = fv_kunnr. 

* Wenn nicht im "Puffer", laden von der DB ... 

IF ( sy-subrc 0 ). 

SELECT SINGLE * FROM kna1 

INTO fs_kna1 

WHERE kunnr = fv_kunnr. 

IF ( sy-subrc 0 ). 

fv_not_found = 'X'. 

ELSE. 

* ... und im "Puffer" speichern 

INSERT fs_kna1 INTO gt_buf_kna1. 

ENDIF. 

ENDIF. 

ENDFORM. 


33 

Problemfelder bei gleichzeitigem Zugriff auf mehrere Tabellen (1) 


... 

SELECT * FROM crmh_buag_bdata 

INTO TABLE gt_crm 

WHERE partner = '0000004711'. 

... 

CRM: 

Suche nach Bankdaten einer 

Geschäftsvereinbarung. 

Ein kleines, unschuldiges 

SELECT-Statement ... 


34 

Problemfelder bei gleichzeitigem Zugriff auf mehrere Tabellen (2) 


35 


Siegen, 

15.05.2013 


Analytics 






36 

Positionierung der jetzt untersuchten Probleme 

Performance 

Netzwerk Hardware / OS Datenbank SAP 

System 

Anwendung 

Job 

Dialogreport 

Speicher 

Laufzeit 

DatabaseTime 

ProcessingTime 

Statement 

Programm 


37 

Interne Tabellen - Tabellenarten 

Tabellenarten 

Index Tabelle 

Standard-Tabelle Sortierte Tabelle Hash-Tabelle 

Verfügbar seit SAP Basis 4.0 SAP Basis 4.0 

Index (sy-tabix) Ja Ja Nein 

Tabellenschlüssel 

Optional, niemals 

eindeutig 

Notwendig; kann eindeutig 

sein, muß aber nicht 

Notwendig; muß 

eindeutig sein 

Primärschlüssel Nein Ja, sortiert Ja, mit Hash-Funktion 

Zugriff variabel Wertebereich Einzelsatz 


38 

Interne Tabellen - READ - Suchfolgen 

Suchtyp # Steps Scaling Beispiele für READ TABLE 

Direct Access 

einzelner 

Zugriff 

O(1) 

• READ TABLE itab INDEX 

von Index-Tabelle (standard oder sortiert) 

• READ TABLE itab WITH TABLE KEY von 

Hash-Tabelle 

Binary Search 

Einige 

Zugriffsschritte 

O(logN) 

• READ TABLE WITH TABLE KEY von 

sortierter Tabelle 

• READ TABLE itab WITH KEY k1 von 

Standard-Tabelle mit BINARY SEARCH 

(itab sortiert nach k1 ) 

Sequential Scan 

gesamte 

Tabelle 

O(N) 

• READ TABLE itab WITH KEY 

von Standard-Tabelle 

• READ von Hash-Tabelle, falls kompletter 

Tabellenschlüssel nicht angegeben 

• READ von sortierter Tabelle, falls das erste 

Schlüsselfeld nicht angegeben ist 


39 

Interne Tabellen - READ - Zugriffszeiten (1) 

100,0 

T 

0,0 

0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 

N 

T 

0,8 

0,7 

0,6 

0,5 

0,4 

0 500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 

N 


40 

Interne Tabellen - READ - Zugriffszeiten (2) 

1,5 

T 

1,0 

0,5 

0,0 

0 10 20 30 40 50 

N 


41 

Interne Tabellen - READ - Zugriffe 

Scaling: 

‣ Direct Access: O(1) 

‣ Binary Search: logN 

‣ Sequential Scan: N 

Schnell sind: 

‣ Direkte Zugriffe auf Hash-Tabellen (falls der komplette 

Tabellenschlüssel angegeben ist) 

‣ Binäre Suchen auf sortierte Tabellen (falls der führende Teil 

des Tabellenschlüssels angegeben ist) 

Langsam sind: 

‣ Sequential Scans auf Standard-Tabellen 

‣ Alle anderen Zugriffe auf sortierte und Hash-Tabellen. 

Kleine Tabellen (N < 30 ... 50): 

‣ Performanceunterschiede können vernachlässigt werden 

Optimierungen: 

‣ Möglich für Sequential Scans 

‣ Initiale Kosten können nur durch sehr viele READs 

kompensiert werden. 


42 

Interne Tabellen - Operationsklassen 

Zugriffe auf interne Tabellen geschehen nicht nur durch READ, sondern 

auch durch andere ABAP-Kommandos. 

Alle diese Kommandos lassen sich in Operationsklassen einteilen. 

Operationsklassen Operationen Operationstypen 

• INDEX idx 

READ, DELETE, MODIFY, 

Single Line 1 

• FROM wa 

APPEND, INSERT, COLLECT 

• WITH [TABLE] KEY 

Multi Line 2 

Full Table 3 

LOOP, DELETE, MODIFY, 

APPEND LINES, INSERT LINES 

SORT, MOVE, SELECT … INTO 

TABLE, DELETE ADJACENT 

DUPLICATES, COLLECT in LOOP 

• FROM idx1 TO idx2 

• WHERE … = … 

• INTO TABLE … 

• 

• 


43 

Interne Tabellen - Multi Line Operation (1) 

LOOP AT itab INTO wa [FROM idx1][TO idx2][WHERE …]. 

Optimierung von LOOP WHERE: 

‣ Hash-Tabellen 

• Sind dann optimiert, wenn der komplette TABLE KEY verwendet wird. 

• Alle anderen Zugriffe: Sequentielle Scans. 

• Da der Tabellenschlüssel eindeutig sein muß, verhält sich ein 

optimiertes LOOP genauso wie ein READ. 

‣ Sortierte Tabellen 

• Complete or leading part of the TABLE KEY: Optimized access to first 

record of key range. 

• Alle anderen Schlüssel: Sequentielle Scans. 

‣ Standard-Tabellen 

• Kein optimierter Zugriff bei nicht modifizierten Tabellen möglich, nur 

sequentielle Scans. 

• Ist die Tabelle jedoch bereits beliebig sortiert, ist ein programmtech= 

nischer Ansatz zur Optimierung möglich. 


44 

Interne Tabellen - Multi Line Operation (2) 

LOOP WHERE: Optimized by BINARY SEARCH 

1 

2 

SORT itab BY f1 f2. 

READ TABLE itab TRANSPORTING NO FIELDS 

WITH KEY f1 = a f2 = b BINARY SEARCH. 

idx1 = sy-tabix. 

IF ( sy-subrc = 0 ). 

3 

4 

LOOP AT itab INTO wa FROM INDEX idx1. 

idx2 = sy-tabix. 

IF NOT ( wa-f1 = a AND wa-f2 = b ). 

EXIT. 

ENDIF. 

* Prozessierung oder [DELETE/MODIFY itab INDEX idx2.] 

ENDLOOP. 

ENDIF. 


45 

Interne Tabellen - Geschachtelte Lesezugriffe 

Häufige READs in geschachtelten Zugriffen: 

LOOP AT itab1 INTO wa1. 

READ TABLE itab2 INTO wa2 

WITH KEY field1 = wa1-field1.. 

... 

ENDLOOP. 

Verhalten zur Laufzeit: 

‣ Abhängig vom Zugriffstyp 

‣ Sind die Tabellengrößen N1 und N2 in derselben 

Größenordnung, wird die Sache interessant: 

N1*1 N (linear) 

t ~ N1*logN2 N1 = N2 = N N*logN (linear-log) 

N1*N2 N*N (quadratic) 


46 

Interne Tabellen - Versteckte Nichtlinearitäten 

Testfall (kleine N) 

40 

N Time 

1 1,0 

10 1,9 

50 8,4 

100 21,0 

Scheint 

linear für 

kleine N 

30 

20 

10 

0 

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 

Produktivfall (große N) 

120.000 

1.000 1.290,9 

10.000 120.900,0 

Quadratisch 

für große N 

100.000 

80.000 

60.000 

40.000 

20.000 

Nichtlinearitäten werden für kleine N schnell 

übersehen. 

Analyse für große N ist einfach: Debugging 

0 

0,0 2.000,0 4.000,0 6.000,0 8.000,0 10.000,0 


47 

Zusammenfassung 

‣ Performanceanalyse - „High Performance Analytics“ - ist ein mühsames 

Geschäft! 

‣ Nichts ist einfach, wenn es um die Performance in einem SAP-System 

geht! 

‣ Zusammenarbeit zwischen der Basisadministration und den Entwicklern 

ist unerläßlich! 

‣ Als Entwickler hat man am ehesten Einfluß auf die Performance, wenn 

man bei Datenselektionen von der Datenbank und bei der Verwaltung von 

großen Datenmengen Vorsicht und gesunden Menschenverstand walten 

läßt.

Interne Tabellen - G.I.B

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