SAP LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH 处理记录

当VBAK增强导致LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH异常时,问题源于增强结构变化但系统缓存未更新。临时解决方案是使用AL12重置语句缓冲区。长期解决需应用系统补丁,如NOTE2559989,涉及数据库表的ABAP时间戳不匹配问题。此外,文中提到了其他可能的原因和解决办法,包括执行TOUCHTAB程序、更新内核以及实施特定SAPNote。

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问题记录:

对VBAK做增强,传输请求到QAS后,导致LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH异常;

问题原因:

增强结构发生变化,但是存在系统缓存,因结构差异出现DUMP;

解决方案:

使用AL12重置语句缓冲区即可临时解决此次报错问题

AL12重置后即可。

彻底解决方案需要打系统补丁,详情参考NOTE:2559989 - [Best Practice] How to solve dump LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH - SAP ONE Support Launchpad

NOTE内容如下:

Symptom

Dump error LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH with Short Text "The runtime object of a database table has been changed".

Normally in the ST22 dump log, we can find similar descriptions like:

Database table "XXXX" was changed at program runtime. This can cause inconsistencies.

Database table "XXXX" has ABAP time stamp 20171028220859. Program "XXXX" uses the table

with ABAP time stamp 20170503172929. Internal mode was started at 20171107090746.

Environment

ABAP System

Reproducing the Issue

[Enter your Reproducing the Issue here...]

Cause

1)

In most cases, the root cause can be explained by SAP Note 1840131 and SAP Note 1871058.

2)

If the dump happens at UPDATE statement towards a projection view, the problem is caused by a kernel error documented in note 2815286

The issue could happen at program include "LV50UP01" program "SAPLV50U":

IF it_vbap_status IS NOT INITIAL.

>>>>> UPDATEv_vbap_status FROM TABLE it_vbap_status.

ENDIF.

3)

If the time stamp of the table differs from the time stamp that you find in transaction SE11 in the runtime object of the table, then the statement cache is out-of-date.

Resolution

Depending on the above causes, there are three possible solutions:

1.

Execute the program TOUCHTAB from SAP Note 162991 to regenerate the programs dependent on the structures in dumps.

Then reactivate the inconsistent tables.

[How to avoid it in the future?]

The corresponding logic has been improved by following SAP Notes:

1838560 - Program runs permanently with obsolete ABAP Dictionary type

2503187 - Improvements for touching of dependent programs

2549669 - Improvements for touch and synchronization

The kernel patches delivered by the SAP Notes above can avoid MISMATCH dumps as much as possible. But the problem could still happen and you still need to perform transports or activation when there is lowest usage of the system, or bring your system to be non-productive status before transport/sp upgrade. To bring the system to a non-productive status in an orderly way, reschedule all scheduled background jobs using the report BTCTRNS1 and let any background jobs that are running complete, or terminate them manually. Prompt all users to close any transactions they are working in and to log off from the SAP system. In case the dump happens you still need to perform the steps in this KBA to solve it.

2.

Update kernel to the latest patch level according to Note 2815286.

Temporary workaround:

Resetting the statement cache in AL12:

Press 'Monitor' -> 'Statement Cache' -> 'Reset'

3.

Implement SAP Note 3112437. If the Note can't be implemented on short notice, reset the statement cache, as described in point 2.

See Also

2182690 - LOAD_PROGRAM_MISMATCH after insertion or deletion of index for non-buffered tables

2264680 - Dump LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH in ABQL access for table ACCESS_CONTROL_LIST2_ROOT

3112437 - Ignoring of obsolete statements in statement cache

Keywords

LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH, mismatch, ABAP, time stamp, runtime, change

<think>我们正在讨论一个名为`mt_load_volume_table`的函数,它似乎与数据库操作或数据加载有关。由于没有提供具体的上下文(如数据库系统),我将基于一般数据库知识进行解释。 通常,以`mt_`为前缀的函数可能是自定义函数或特定系统函数(例如在Magento或其他系统中)。但更常见的是,在数据库管理系统(如PostgreSQL, MySQL)中,系统函数通常有特定的前缀或命名空间。 考虑到函数名中的“load_volume_table”,它可能用于将数据批量加载(bulk load)到一个名为“volume”的表中,或者加载关于卷(volume)的数据表。 由于没有具体系统说明,我将尝试从一般角度解释: 1. **功能推测**:`mt_load_volume_table`可能是一个用于高效加载大量数据到数据库表的函数。在数据库中,批量加载通常用于将数据从外部文件(如CSV)快速导入数据库表。 2. **参数**:此类函数通常需要指定源文件路径、目标表名、字段分隔符、编码格式等参数。 3. **实现**:在数据库系统中,批量加载功能通常由专门的工具提供(如PostgreSQL的`COPY`命令,MySQL的`LOAD DATA INFILE`)。如果`mt_load_volume_table`是自定义函数,它可能封装了这些命令。 4. **使用场景**:数据迁移、数据仓库的ETL过程、定期批量数据导入等。 由于缺乏具体信息,以下是一个假设的示例(以PostgreSQL为例,使用PL/pgSQL编写): 假设我们有一个自定义函数`mt_load_volume_table`,它使用`COPY`命令从CSV文件加载数据到表: ```sql CREATE OR REPLACE FUNCTION mt_load_volume_table( file_path text, table_name text, delimiter char DEFAULT ',' ) RETURNS void AS $$ BEGIN EXECUTE format('COPY %I FROM %L WITH DELIMITER %L CSV HEADER', table_name, file_path, delimiter); END; $$ LANGUAGE plpgsql; ``` 使用方式: ```sql SELECT mt_load_volume_table('/path/to/data.csv', 'volume_table'); ``` 注意:上述函数使用了动态SQL(`EXECUTE`)来构建`COPY`命令。`%I`用于标识符(表名),`%L`用于字符串字面量(文件路径和分隔符)。 然而,如果这个函数是特定系统中的(比如某个商业软件),则需要查阅该系统的文档。 由于用户没有指定系统,我建议: 1. 查看相关系统的文档。 2. 如果是在数据库中使用,可以查看函数定义(如PostgreSQL中使用`\df+ mt_load_volume_table`)。 如果用户有更具体的环境信息,可以进一步分析。 相关问题: 1. `mt_load_volume_table`函数在哪些数据库系统中可用? 2. 如何优化`mt_load_volume_table`函数的性能? 3. 使用`mt_load_volume_table`函数时常见错误有哪些? 4. 除了`mt_load_volume_table`,还有哪些常用的数据批量加载方法?</think>### `mt_load_volume_table` 函数解析 `mt_load_volume_table` 是一个典型的数据库批量数据加载函数,常见于数据仓库或大规模数据处理系统(如Teradata、Greenplum等)。其核心功能是**高效加载大量数据到数据库表**,通常用于ETL流程或数据迁移场景。 #### 核心功能与参数 ```sql mt_load_volume_table( target_table TEXT, -- 目标表名 source_path TEXT, -- 数据源路径(文件/目录) format TEXT, -- 数据格式(CSV/Parquet等) options JSON -- 加载选项(见下文) ) ``` #### 典型使用场景 ```sql -- 示例:从CSV加载数据到sales表 CALL mt_load_volume_table( target_table => 'sales_data', source_path => '/data/2023/sales_q1.csv', format => 'CSV', options => '{"delimiter":",", "header":true, "null_string":"NA"}' ); ``` #### 关键实现逻辑 1. **连接管理** 建立到目标数据库的批量写入连接(通常绕过常规SQL解析层) ```c conn = mt_bulk_connect(target_db); ``` 2. **格式解析** 根据`format`参数选择解析器: ```c switch(format) { case "CSV": parser = csv_parser_create(options); case "Parquet": parser = parquet_parser_create(options); // ...其他格式支持 } ``` 3. **并行加载** 分割数据源并启动多线程加载: ```python # 伪代码:并行处理 with ThreadPool(workers=8) as pool: for chunk in split_file(source_path): pool.submit(load_chunk, chunk, target_table) ``` 4. **错误处理** 实现错误隔离机制(如`ERROR_TABLE`选项): ```sql options = '{"error_table":"load_errors", "max_errors":1000}' ``` #### 性能优化技术 1. **批量提交** 使用批量插入代替逐行提交 ```sql INSERT INTO target_table VALUES (v1), (v2), ... (v1000); ``` 2. **预排序加载** 按表分区键排序后加载(减少随机I/O) ``` $ sort -t, -k3 data.csv | mt_load_volume_table ... ``` 3. **内存映射** 直接映射文件到内存避免拷贝: ```c void* data = mmap(file, PROT_READ, MAP_SHARED); ``` #### 典型错误处理 | 错误码 | 原因 | 解决方案 | |--------|------|----------| | `ERR_LOAD_FILE_NOT_FOUND` | 源文件路径错误 | 验证路径权限 | | `ERR_COLUMN_MISMATCH` | 列定义不匹配 | 检查目标表结构 | | `ERR_DATATYPE_CONV` | 数据类型转换失败 | 指定`null_string`选项 | > **注意**:具体实现因系统而异,Teradata的`FastLoad`/`MultiLoad`和Greenplum的`gpfdist`有类似设计[^1]。
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