# SAP HANA 體系結構，LandScape，規模調整：完整教程 > 原文： [https://www.guru99.com/sap-hana-architecture.html](https://www.guru99.com/sap-hana-architecture.html) SAP HANA 數據庫是以主內存為中心的數據管理平臺。 SAP HANA 數據庫在 SUSE [Linux](/unix-linux-tutorial.html) Enterprises Server 上運行，并基于 C ++語言構建。 SAP HANA 數據庫可以分發到多臺計算機。 SAP HANA 的優勢如下所述- * SAP HANA 非常有用，因為它非常快，因為所有數據都已加載到內存中，而無需從磁盤加載數據。 * SAP HANA 可以用于單個數據庫上的 OLAP（在線分析）和 OLTP（在線事務）。 SAP HANA 數據庫由一組內存處理引擎組成。 計算引擎是 SAP HANA 中主要的內存處理引擎。 它與其他處理引擎（例如關系數據庫引擎（行和列引擎），OLAP 引擎等）一起使用。 關系數據庫表駐留在列或行存儲中。 SAP HANA 表有兩種存儲類型。 1. **行類型存儲（用于行表）。** 2. **列類型存儲（用于列表）。** 文本數據和圖形數據分別位于文本引擎和圖形引擎中。 SAP HANA 數據庫中還有更多引擎。 只要有足夠的空間，數據就可以存儲在這些引擎中。 在本教程中，您將學習- * [SAP HANA 體系結構](#1) * [SAP HANA 景觀](#2) * [SAP HANA 調整大小](#3) ## SAP HANA 體系結構 通過 SAP HANA 列存儲中的不同壓縮技術（例如，字典編碼，游程長度編碼，稀疏編碼，群集編碼，間接編碼）壓縮數據。 在 SAP HANA 中達到主內存限制時，將從未使用的整個數據庫對象（表，視圖等）中卸載并將其保存到磁盤中。 這些對象名稱由應用程序語義定義，并在再次需要時從磁盤重新加載到主存儲器中。 在正常情況下，SAP HANA 數據庫會自動管理數據的卸載和加載。 但是，用戶可以通過在相應架構中的 SAP HANA studio 中選擇一個表來手動從單個表中加載和卸載數據-右鍵單擊并選擇“卸載/加載”選項。 **SAP HANA 服務器由**組成 1. 索引服務器 2. 預處理服務器 3. 名稱服務器 4. 統計服務器 5. XS Engine  1. **SAP HANA Index Server** SAP HANA 數據庫主服務器是索引服務器。 每個服務器的詳細信息如下- * 這是 SAP HANA 的主要數據庫組件 * 它包含實際的數據存儲和用于處理數據的引擎。 * 索引服務器處理傳入的 [SQL](/sql.html) 或 MDX 語句。 以下是索引服務器的體系結構。  SAP HANA Index Server 概述 * **會話和事務管理器**：會話組件管理 SAP HANA 數據庫的會話和連接。 事務管理器協調和控制事務。* **SQL 和 MDX 處理器**： SQL 處理器組件查詢數據并將其發送到查詢處理引擎（即 SQL / SQL 腳本/ R / Calc 引擎）中。 MDX 處理器查詢和處理多維數據（例如，SAP HANA 中的分析視圖）。* **SQL / SQL 腳本/ R / Calc 引擎**：該組件執行 SQL / SQL 腳本，并在計算模型中轉換計算數據。* **存儲庫**：存儲庫維護 SAP HANA 元數據對象的版本控制，例如（屬性視圖，分析視圖，存儲過程）。* **持久層**：該層使用 SAP HANA 數據庫的內置功能“災難恢復”。 將備份保存在其中作為數據卷中的保存點。 2. **預處理服務器** 該服務器用于“文本分析”，并在使用搜索功能時從文本中提取數據。 3. **名稱服務器** 該服務器包含有關系統格局的所有信息。 在分布式服務器中，名稱服務器包含有關每個正在運行的組件以及數據在服務器上的位置的信息。 該服務器包含有關存在數據的服務器的信息。 4. **統計服務器** 統計服務器負責收集與 SAP HANA 系統的狀態，資源分配/消耗和性能有關的數據。 5. **XS 服務器** XS 服務器包含 XS 引擎。 它允許外部應用程序和開發人員通過 XS Engine 客戶端使用 SAP HANA 數據庫。 外部客戶端應用程序可以使用 HTTP 通過 XS 引擎為 HTTP 服務器傳輸數據。 ## SAP HANA 景觀 “ HANA”表示**高性能分析設備**是硬件和軟件平臺的組合。 * 由于計算機體系結構的變化，因此在 CPU，RAM 和硬盤方面可以使用功能更強大的計算機。 * SAP HANA 是解決性能瓶頸的解決方案，其中所有數據都存儲在主內存中，而無需頻繁地將數據從磁盤 I / O 傳輸到主內存。 以下是硬件/軟件領域中的 SAP HANA 創新。  SAP HANA 中有兩種關系數據存儲類型：行存儲和列存儲。 **行存儲** * 與傳統數據庫相同，例如 （Oracle，SQL Server）。 唯一的區別是，所有數據都存儲在 SAP HANA 內存中的行存儲區中，這與傳統數據庫不同，傳統數據庫中數據存儲在硬盤中。 **列存儲** * 列存儲是 SAP HANA 數據庫的一部分，并以列方式管理 SAP HANA 內存中的數據。 列表存儲在列存儲區域中。 列存儲為寫入操作提供了良好的性能，同時優化了讀取操作。 通過以下兩種數據結構優化了讀寫操作性能。  **主存儲器** 主存儲器包含數據的主要部分。 在主存儲中，采用了合適的數據壓縮方法（字典編碼，簇編碼，稀疏編碼，游程長度編碼等）來壓縮數據，以節省內存并加快搜索速度。 * 在主存儲器中，對壓縮數據的寫操作將非常昂貴，因此寫操作不會直接修改主存儲器中的壓縮數據。 而是將所有更改寫入稱為“增量存儲”的列存儲中的單獨區域中。 * 增量存儲針對寫操作進行了優化，并使用常規壓縮。 主存儲上不允許寫操作，但增量存儲上允許寫操作。 兩個存儲都允許進行讀取操作。 我們可以通過“加載到內存”選項在主內存中手動加載數據，并通過“從內存卸載”選項從主內存中卸載數據，如下所示。  **增量存儲** 增量存儲用于寫操作，并使用基本壓縮。 增量存儲中存儲的列表數據中所有未提交的修改。 當我們要將這些更改移至主存儲中時，如下使用 SAP HANA studio 中的“增量合并操作” –  * 增量合并操作的目的是將在增量存儲中收集的更改移動到主存儲。 * 在 sap 列表上執行 Delta Merge 操作后，主存儲器的內容將保存到磁盤并重新計算壓縮率。 **在增量合并期間將數據從增量移動到主存儲的過程**  有一個緩沖區存儲（L1-Delta），它是行存儲。 因此，在 SAP HANA 中，由于 L1-delta，列表的行為類似于行存儲。 1. 用戶在表上運行更新/插入查詢（物理運算符是 SQL 語句。）。 2. 數據首先進入 L1。 當 L1 進一步移動數據時（L1-未提交的數據） 3. 然后，數據進入面向列的 L2-delta 緩沖區。 （L2-提交的數據） 4. L2 增量過程完成后，數據將進入主存儲器。 因此，列存儲分別由于 L1-Delta 和主存儲而同時進行了寫優化和讀優化。 L1-Delta 包含所有未提交的數據。 提交的數據通過 L2-Delta 移至 Main Store。 數據從主存儲轉到持久層（此處指示的箭頭是在列存儲中發送 SQL 語句的物理運算符）。 在“列存儲”中處理 SQL 語句后，數據將轉到持久層。 例如。 下面是基于行的表  表數據以線性格式存儲在磁盤上，因此以下是行和列表的數據存儲在磁盤上的格式- 在 SAP HANA 內存中，該表以以下格式存儲在磁盤上的行存儲中–  內存地址 在“列”中，數據按以下方式存儲在磁盤上：  內存地址 數據以線性格式按列存儲在磁盤上。 數據可以通過壓縮技術進行壓縮。 因此，列存儲具有節省內存的優勢。  ## SAP HANA 調整大小 大小調整是一個術語，用于確定 SAP HANA 系統的硬件要求，例如 RAM，硬盤和 CPU 等。 主要的重要調整組件是內存，第二重要的調整組件是 CPU。 第三個主要組件是磁盤，但是大小完全取決于內存和 CPU。 在 SAP HANA 實施中，一項關鍵任務是根據業務需求確定服務器的正確大小。 SAP HANA DB 與普通 DBMS 的大小不同之處在于– * SAP HANA 的主內存要求（內存大小由 SAP HANA 中的元數據和事務數據確定） * SAP HANA 的 CPU 要求（預測的 CPU 估計不準確）。 * SAP HANA 的磁盤空間要求（為數據持久性和記錄數據而計算） 應用程序服務器 CPU 和應用程序服務器內存保持不變。 為了進行規模計算，SAP 提供了各種準則和方法來計算正確的大小。 我們可以使用以下方法- 1. 使用 ABAP 報告調整大小。 2. 使用 DB 腳本調整大小。 3. 使用 Quicksizer 工具調整大小。 通過使用 Quicksizer 工具，需求將以以下格式顯示-