SAP System Management
Konzept, Planung und Ausführung Transporte
Da die Daten durch das Quelldatenbanksystem komprimiert sein können, berücksichtigen die Analysen den Kompressionsfaktor der Quelldatenbank. Der Kompressionsfaktor berechnet sich als Quotient aus der komprimierten Größe der Datenbank und der Größe der unkomprimierten Datenbank. SAP-Hinweis 1514966 enthält detaillierte Informationen darüber, wie Sie die Größe der Quelldatenbank und den Kompressionsfaktor bestimmen. SAP HANA komprimiert die Daten. Richtwerte für die SAP-HANA-Kompression gehen ebenfalls in die Analyse ein. Der Komprimierungsfaktor hängt von den verwendeten Szenarien ab. Abschließend wird dieser Wert mit einem Faktor für den Arbeitsbereich (dynamischer Bereich) der SAP-HANA-Datenbank multipliziert. In kleinen und mittelgroßen Systemen gibt die SAP-Dokumentation einen Wert des dynamischen Bereichs zu (komprimierter) Tabellengröße von 1:1 an. Bei großen Systemen (6 TB und größer) sinkt dieser Wert.
NUMA steht für Non-Uniform Memory Access und beschreibt eine Computer-Speicher-Architektur für Multiprozessorsysteme, bei der jeder Prozessor über einen eigenen, lokalen physischen Speicher verfügt, aber anderen Prozessoren über einen gemeinsamen Adressraum direkten Zugriff darauf gewährt (Distributed Shared Memory). Bei einem Zugriff auf einen fremden Speicher treten Verzögerungen im Vergleich zum Zugriff auf den lokalen Speicher auf. Eine gute Datenlokalität ist also entscheidend für eine gute Performance. Betriebssysteme und SAP HANA verfügen über Strategien, ihre Prozesse in Bezug auf verteilte Prozessoren zu optimieren, allerdings wächst das Optimierungsproblem mit der Zahl der Prozessoren mit eigenen Speicherkarten in einem Multiprozessorsystem überproportional an. Dies gilt insbesondere für Systeme, bei denen die Daten stark integriert sind, wie es bei SAP-ERPSystemen der Fall ist.
Statistik auswerten
Die wichtigsten Kennzahlen zur Bewertung der Datenbankpuffer für unterschiedliche Datenbanksysteme im SAP-Umfeld sind in Anhang A, »Datenbankmonitore«, zusammengefasst. »Schlechte« Pufferqualitäten haben in der Regel zwei Ursachen: Mangelhaft optimierte und teure SQL-Anweisungen sind die Hauptursache für eine schlechte Pufferqualität des Datenpuffers. Identifizieren Sie solche Probleme, müssen diese vordringlich behandelt werden. Weitere Informationen dazu finden Sie in Kapitel 11, »Optimierung von SQL-Anweisungen«. Abbildung 11.1 zeigt das Flussdiagramm der Analyse. Die andere Ursache kann ein zu kleiner Datenbankpuffer sein. Sofern Ihr Datenbankserver noch über ausreichend Hauptspeicherreserven verfügt, vergrößern Sie den entsprechenden Puffer (z. B. um 10 bis 20 %). Beobachten Sie, ob sich anschließend die entsprechende Qualität signifikant verbessert. Ist dies der Fall, können Sie den Puffer eventuell erneut vergrößern. Zeigt die erste Vergrößerung des Puffers dagegen keine Wirkung, suchen Sie die Ursache an einer anderen Stelle. Bei einigen Datenbanken besteht auch die Möglichkeit, Tabellen, die als Hauptverursacherfür eine schlechte Pufferqualität identifiziert werden können, in eigene Puffer zu legen, um zu einer besseren Pufferqualität für die verbleibenden zu kommen.
SYSTEM_NO_ROLL: Der SAP NetWeaver Application Server (AS) begrenzt die Menge an Speicher, die mit einem einzelnen Aufruf allokiert werden kann, durch den Profilparameter ztta/max_memreq_MB. Ist dieser zu klein eingestellt, kommt es zu diesem Fehler. Details dazu finden Sie im SAP-Hinweis 353579.
Tools wie "Shortcut for SAP Systems" ergänzen fehlende Funktionen im Bereich der SAP Basis.
Die Webseite www.sap-corner.de bietet viele nützliche Informationen zum Thema SAP Basis.
Warum sollten wir überhaupt einen individuellen SAP Security Check durchführen lassen? Ihr SAP-Berechtigungskonzept soll die Sicherheit und den Schutz der Daten vor unberechtigtem Zugriff und Missbrauch gewährleisten.
ABAP-/Dynpro-Generierung durchführen Mit dieser Option legen Sie fest, ob die mit den Support Packages ausgelieferten Programme und Dynpros während des Einspielens generiert werden sollen.