【SAP HANA 45】关于CALL _SYS_STATISTICS.STATISTICS_SCHEDULABLEWRAPPER 的嵌入式统计服务器的CPU 使用率较高的问题解决

于 2025-06-06 10:15:59 发布
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分类专栏： SAP「HANA」深入开发 文章标签： HANA CPU高频 HANA CPU高
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症状

  • 您会注意到，当嵌入式统计服务器 CALL_SYS_STATISTICS.STATISTICS_SCHEDULABLEWRAPPER 运行时，由于 CPU 使用率非常高，HANA 系统每小时挂起或不响应几秒/分钟
  • 您已遵循问题 10 中“嵌入式统计服务器”部分的所有建议。如何分析和优化统计服务器操作的运行时和 CPU 要求？知识库文章 2147247 常见问题：SAP HANA 统计服务器，但问题未解决。

环境

  • SAP HANA（平台版）1.0
  • SAP HANA（平台版）2.0

重现问题

原因

HANA CPU 参数未配置为建议值

解决方案

  1. 从知识库文章 1969700 执行脚本 HANA_Configuration_Parameters_1.00.90+.txt 并将所有 HANA CPU 相关参数设置为建议值。
  2. 尤其要检查参数 default_statement_concurr
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
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微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
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【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
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【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
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【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
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special-heatmap for MATLAB
SAP HANA过滤出字段statistics_date出大于20250806的数据，
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<think>我们正在处理一个关于SAP HANA查询的问题。用户想要查询statistics_date字段大于特定日期（20250806）的数据。 注意：日期在数据库中通常以日期类型存储，但这里给出的日期是一个整数格式（YYYYMMDD）。在HANA中，我们可能需要将其转换为日期类型进行比较，或者如果字段本身就是数值类型，我们可能需要转换字段以便比较。 根据用户提供的引用，我们可以看到HANA中处理日期的例子，比如使用TO_DATE函数将字符串转换为日期。 用户的问题中，字段是statistics_date，条件为大于20250806（这个数字看起来是YYYYMMDD格式）。我们需要考虑这个字段的数据类型： - 如果statistics_date是日期类型（DATE），那么我们可以直接与一个日期比较。 - 如果statistics_date是字符串类型（比如VARCHAR）存储为'YYYYMMDD'，那么我们需要将其转换为日期或者直接按字符串比较（但字符串比较需要格式一致）。 - 如果statistics_date是数值类型（如INT），存储为YYYYMMDD格式，那么我们可以直接与数值比较。 然而，为了确保比较的正确性（特别是考虑到日期比较可能受到格式影响），最好的做法是将比较的双方转换为相同的类型。 根据用户提供的引用[1]中使用了TO_DATE函数，我们可以将数字20250806转换成字符串，然后再转换成日期，同时将数据库字段（如果是日期类型）直接比较，或者如果字段不是日期类型，也需要转换。 假设statistics_date是日期类型（DATE），那么我们可以这样写： SELECT * FROM table_name WHERE statistics_date > TO_DATE('20250806', 'YYYYMMDD'); 但是，如果statistics_date存储的是数值类型（如整数）且格式为YYYYMMDD，那么我们可以直接比较： SELECT * FROM table_name WHERE statistics_date > 20250806; 然而，用户没有明确字段的类型，所以我们需要考虑通用性和正确性。建议使用日期类型比较，因为这样更安全（比如可以避免数值比较时出现格式不一致的问题）。 因此，我们可以将输入的数字转换为日期，同时如果字段是数值类型，我们需要将其转换为日期。但注意，直接转换数值字段为日期可能需要先将数值转换为字符串，然后再转换为日期。 例如，如果statistics_date是整数类型，我们可以这样转换： TO_DATE(TO_CHAR(statistics_date), 'YYYYMMDD') -- 先将整数转换为字符串，再按格式转换为日期 然后与一个日期值比较。但是，这样转换会导致无法使用索引，性能可能不佳。 另一种方法是，将给定的数字转换为日期，然后如果字段是日期类型，就直接比较；如果字段是整数类型，我们将给定的日期转换回整数（YYYYMMDD格式）然后比较。 由于用户没有提供表结构，我们假设字段类型未知。为了安全起见，我们可以提供两种可能性，并建议用户根据字段类型选择。 但是，根据用户问题中给出的日期格式（20250806）和字段名（statistics_date）推测，这个字段很可能是日期类型或者与日期相关的类型（如时间戳）。因此，我们优先考虑日期类型。 所以，我们可以给出如下查询： 如果statistics_date是日期类型： SELECT * FROM your_table WHERE statistics_date > TO_DATE('20250806', 'YYYYMMDD'); 如果statistics_date是字符串类型（例如存储为'YYYYMMDD'）： SELECT * FROM your_table WHERE statistics_date > '20250806'; -- 注意：字符串比较要求格式一致，且必须是'YYYYMMDD'格式，否则可能不正确 如果statistics_date是整数类型（存储为YYYYMMDD）： SELECT * FROM your_table WHERE statistics_date > 20250806; 然而，为了确保查询的健壮性，我们推荐使用日期类型比较。因此，如果字段不是日期类型，我们建议在查询中转换它，但要注意转换可能影响性能。 最佳实践是：如果字段不是日期类型，考虑修改表结构将字段改为日期类型。如果暂时不能修改，则根据存储类型选择上述方法。 考虑到用户的问题，我们给出一个通用的方法，即假设字段可能是日期类型，我们使用日期比较，并转换给定的条件为日期： SELECT * FROM your_table WHERE statistics_date > TO_DATE('20250806', 'YYYYMMDD'); 这个查询在字段是日期类型时有效。如果字段不是日期类型，那么我们需要根据实际情况调整。 另外，用户提到“尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但当前对话中并没有上一次的问题历史，所以我们只根据当前问题回答。 因此，我们给用户的回复可以这样组织： 1. 解释日期的比较需要考虑字段的数据类型。 2. 给出针对不同数据类型（日期、字符串、整数）的查询示例。 3. 推荐使用日期类型进行比较，并建议将字段设为日期类型以方便处理。 同时，根据系统指令，我们需要在回答中生成相关问题。 注意：引用标记[^1]和[^2]是用户提供的，但内容与当前问题关联不大，我们只参考了其中关于TO_DATE函数的使用。因此，在回答中我们可以引用[^1]中关于TO_DATE的示例。 最终回答结构： - 解释问题 - 给出查询语句 - 注意事项 - 相关问题 注意：用户要求使用中文回答。</think>### SAP HANA 日期查询解决方案 在 SAP HANA 中查询 `statistics_date` 字段大于特定日期（如 `20250806`）的数据，需要根据字段的实际数据类型采用不同的处理方法。以下是详细解决方案： #### 1. **当 statistics_date 是日期类型（DATE）时** ```sql SELECT * FROM 表名 WHERE statistics_date > TO_DATE('20250806', 'YYYYMMDD'); ``` - **说明**：使用 `TO_DATE` 函数将数字格式的日期转换为标准日期类型[^1] - **示例**：`TO_DATE('20250806', 'YYYYMMDD')` 会被转换为 `2025-08-06` #### 2. **当 statistics_date 是数值类型（INTEGER）时** ```sql SELECT * FROM 表名 WHERE statistics_date > 20250806; ``` - **适用场景**：字段直接存储为 `YYYYMMDD` 格式的整数（如 `20250806`） #### 3. **当 statistics_date 是字符串类型（VARCHAR/NVARCHAR）时** ```sql SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DATE(statistics_date, 'YYYYMMDD') > TO_DATE('20250806', 'YYYYMMDD'); ``` - **注意**：需确保字符串格式与转换格式一致（此处 `YYYYMMDD` 要求 8 位连续数字） ### ⚠️ 关键注意事项 1. **数据类型验证** 执行前请确认字段类型： ```sql SELECT DATA_TYPE_NAME FROM TABLE_COLUMNS WHERE TABLE_NAME = '表名' AND COLUMN_NAME = 'STATISTICS_DATE'; ``` 2. **性能优化建议** - 对日期字段建立索引 - 避免在 WHERE 子句中对字段使用函数转换（如情况 3） - 若需频繁查询，建议将字段改为日期类型： ```sql ALTER TABLE 表名 ALTER (statistics_date DATE); -- 修改字段类型 ``` 3. **日期格式兼容性** HANA 支持多种格式，但推荐统一使用 `YYYYMMDD` 避免歧义： ```sql SELECT TO_DATE('2025-08-06', 'YYYY-MM-DD') FROM DUMMY; -- 连字符格式示例 ``` ### 相关问题 1. 如何在 SAP HANA 中计算两个日期的间隔天数？ 2. 如果日期字段包含时间戳（TIMESTAMP），如何只比较日期部分？ 3. SAP HANA 中如何优化大表（千万级记录）的日期范围查询性能？ [^1]: 引用自用户提供的 HANA 日期函数示例，`TO_DATE` 是标准日期转换函数 [^2]: 参考用户提供的表结构修改语法，可通过 `ALTER TABLE` 更改字段类型
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