Der versteckte JSON-Hack für Database Hints in SAP Datasphere

Wer regelmäßig mit SAP Datasphere arbeitet, kennt das Phänomen. Eine View liefert nicht die erwarteten Ergebnisse oder läuft quälend langsam. In den meisten Fällen lässt sich die Ursache schnell auf einen Anwenderfehler oder ein Missverständnis der SQL-Logik zurückführen. Doch was tun, wenn man alle naheliegenden Ursachen ausgeschlossen hat und das Problem hartnäckig bestehen bleibt? In diesem Beitrag schaffen wir Abhilfe.

In 99% der Fälle ist die Problemursache vor dem Monitor zu finden. In den allermeisten Fällen handelt es sich hierbei um einen Anwenderfehler oder ein fehlendes Verständnis der zugrunde liegenden SQL-Logik. Bei dem verbleibenden 1 % handelt es sich jedoch um ein schwerwiegendes Problem, das auf einen Bug im HANA Database (DB) Query Optimizer zurückzuführen ist.

Zum Glück tritt der Fehler nur selten auf. Nach fünf Jahren intensiver Arbeit mit SAP Datasphere und HANA sowie dutzenden erfolgreich umgesetzten Projekten trat der Fehler nur drei - vier Mal auf. Dennoch möchten wir unsere Erfahrungen teilen, wie Sie in solchen Ausnahmefällen reagieren können.

Zunächst gehen wir auf die zugrundeliegende Ursache ein und zeigen auf, wie Sie Database Hints nutzen können, um das Problem zu lösen. Dabei zeigen wir eine bisher nicht dokumentierte Lösung in Datasphere, die es erlaubt, Database Hints in Datasphere Objekten zu nutzen.

Problemstellung

Die Anomalie wird durch einen Bug im HANA Database Optimizer verursacht. Die Datenbank wählt manchmal eine mathematische „Abkürzung“, die allerdings für den spezifischen Datenkontext logisch unzulässig ist. So werden zum Beispiel Beträge vor der Währungsumrechnung aggregiert, was zu falschen Ergebnissen führt. Dieses Phänomen tritt auf, wenn der Optimizer fälschlicherweise einen „Aggregation Pushdown“ forciert. Bei der Währungsumrechnung ist dies jedoch ein Trugschluss. Da Wechselkurse variabel sind und pro Datensatz (z. B. nach Tagesdatum) variieren können, führt eine Summenbildung vor der Umrechnung zur falschen Summe. Der Optimizer „opfert“ hierbei die semantische Korrektheit zugunsten einer vermeintlich höheren Performance durch Reduzierung der zu verarbeitenden Zeilenanzahl. 

Um sicherzustellen, dass HANA die Schritte in der korrekten Reihenfolge ausführt, also zuerst die Währungsumrechnung durchführt und erst danach die Werte aggregiert, können Sie sogenannte Datenbank Hints nutzen. Diese erlauben es Ihnen, die automatische Auswahl des SQL-Optimierers gezielt zu überschreiben und einen fest definierten Ausführungsplan für die Abfrage zu erzwingen. 

Database Hints 

Einführung

Datenbank-Hints in SAP HANA sind spezifische Anweisungen, die genutzt werden, um das Standardverhalten des SQL-Optimierers zu beeinflussen oder zu erzwingen. Normalerweise entscheidet der Optimierer, basierend auf Statistiken und Heuristiken, selbständig, welcher Ausführungsplan (z. B. welche Engine genutzt wird oder wie die Joins erfolgen sollen) am effizientesten ist. Ein Hint kommt dann zum Einsatz, wenn diese automatische Entscheidung - wie im Fall der fehlerhaften Vor-Aggregierung - zu suboptimaler Performance oder logisch falschen Ergebnissen führt.

Syntax

Bei SQL Statements werden die Hints am Ende nach der WITH HINT-Klausel platziert. Zum Beispiel, wenn wir es mit Massen-Aggregationen zu tun haben, und die OLAP Engine nutzen wollen, können wir USE_OLAP_PLAN nutzen.

SELECT * FROM TABLE1 WITH HINT( USE_OLAP_PLAN ); 

Bei CDS Views werden die Hints im Header definiert. Zum Beispiel:
@Consumption.dbHints: ['USE_OLAP_PLAN'] 

Auch bei Datasphere Artefakten wie Analytischen Modellen können Sie Datenbank Hints im folgenden Format definieren:

"@Analytics.dbHints": [
  {
    "engine": "SQL",
    "hints": [
      {
        "key": "NO_PREAGGR_BEFORE_CONVERT_CURRENCY",
        "value": "true"
      }
    ]
  }
]

Wie genau Sie es einbinden können, erfahren Sie im nächsten Kapitel.

Sehen Sie sich die Aufzeichnung unseres Webinars an: "Bridging Business and Analytics: The Plug-and-Play Future of Data Platforms"