Transformationsflüsse in SAP Datasphere können sehr komplexe Operationen ausführen. Allerdings können diese auch zulasten der Performance gehen. Dabei ist es oft schwer nachzuvollziehen, wo genau es stockt. Wo genau wird Zeit verschwendet? Welche Schritte benötigen die meisten Ressourcen? An welcher Stelle kann die Performance optimiert werden? Diese Fragen beschäftigen Entwickler täglich.
Die Funktion zur Generierung von PlanViz-Dateien liefert Ihnen nun eine klare Antwort. Statt im Nebel zu stochern, sehen Sie ganz klar, wie Ihre Transformationsflüsse arbeiten. Anhand einer visuellen Übersicht sehen Sie direkt, welcher Schritt wie viel Zeit und Ressourcen verbraucht. Damit können Sie Engpässe sofort erkennen und die Performance gezielt optimieren. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie es geht.
Am besten lässt sich die Funktionsweise anhand eines Beispiels veranschaulichen. Dabei verwenden wir einen Transformationsfluss mit einem Join und Berechnungen. Wir haben eine Tabelle mit Umsätzen und eine andere, die die Umsatzkosten enthält.
Beide Tabellen enthalten Tagesdaten. Wir wollen daraus das Jahr und den Monat ableiten. Darüber hinaus wird das Bruttoergebnis berechnet. Anschließend werden die Felder in die Zieltabelle gemappt.
Um die Performance dieses Transformationsflusses zu analysieren, öffnen Sie den Transformationsfluss-Monitor.
Alternativ können Sie auch über den Menüpunkt Datenintegration einsteigen. Wählen Sie den verwendeten Space und selektieren Sie im Reiter Flüsse Ihren Datenfluss. Über das > Icon können Sie die Details anzeigen.
Öffnen Sie anschließend das Dropdown-Menü unter Ausführen und wählen Sie die Option Mit Support-Einstellungen ausführen.
Selektieren Sie im nächsten Dialogfenster die Option Plandatei für SQL Analyzer generieren und führen Sie den Transformationsfluss über Lauf starten aus.
Unter der Meldung “Plandatei für SQL Analyzer für den Transformationsfluss wurde angelegt und kann heruntergeladen werden.” können Sie die PlanViz (*.plv) Datei herunterladen.
Die Analyse der Datei erfolgt in Eclipse über SAP HANA PlanViz. Alternativ können Sie die Visual Studio Code Erweiterung SQL analyzer tool for SAP HANA nutzen. Öffnen Sie Eclipse und folgen Sie dem Menüpfad Window → Perspective → Open Perspective → Other.
Wählen Sie anschließend den Eintrag SAP HANA PlanViz aus und bestätigen Sie die Auswahl mit Open.
Öffnen Sie nun über File → Open File die heruntergeladene Datei. In der Übersicht wird die Ausführungszeit, den wichtigsten Operatoren sowie Anzahl der Tabellen und Datensätze angezeigt.
In der Executed Plan Sicht sehen Sie die Details. Hier werden die einzelnen Ausführungsschritte dargestellt. Sie können die jeweilige Dauer, die Anzahl der Datensätze und die ausgeführten Operationen nachvollziehen. Diese haben wir bereits in unserem Artikel “SQL Performance Analyse mit SAP PlanViz” vorgestellt. Dort erläuterten wir auch die Reiter Timeline, Operator List, Tables Used sowie Performance Trace.
Schaut unbedingt rein.
Mit der Erstellung der PlanViz-Protokolle in SAP Datasphere haben Sie endlich das richtige Werkzeug, um die Performance Ihrer Datenflüsse präzise zu analysieren. Statt auf Vermutungen angewiesen zu sein, erhalten Entwickler nun eine fundierte Grundlage für detaillierte Analysen. Die visuelle Darstellung komplexer Datenverarbeitungsprozesse macht Performance-Engpässe auf einen Blick erkennbar und ermöglicht gezielte Optimierungsmaßnahmen.
Besonders wertvoll ist dabei die granulare Aufschlüsselung einzelner Verarbeitungsschritte mit konkreten Laufzeiten. Aufbauend darauf können Sie fundierte Entscheidungen treffen, Optimierungen gezielt vornehmen und die Effizienz Ihrer Transformationsflüsse nachhaltig steigern. IT-Teams benötigen weniger Zeit für die Ursachenforschung uund haben dadurch mehr Zeit für strategische Datenarchitektur – was letztlich zu robusteren, effizienteren Integrationsprozessen führt.
Haben Sie Fragen zur SAP Datasphere? Möchten Sie das nötige Know-how in Ihrer Abteilung aufbauen oder benötigen Sie Unterstützung bei einer konkreten Fragestellung? Wir helfen Ihnen gerne dabei.
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