SAP LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH异常报错

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在SAP中遇到LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH错误，该错误由于白天高频率操作导致缓存与实体表数据不一致。尝试了AL12语句缓存重置无效，激活透明表风险大且耗时。与专家讨论后，采取了针对VBAK结构的TOUCHTAB和清除程序缓冲区的解决方案。

近日有个SAP请求传输生产环境之后，ST22报了LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH的错误，影响面极大，报错界面可以参考

ST22 LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH_phantom_cy的博客-优快云博客

具体因为请求传输的时间是白天工作时间，标准表使用的频次比较高，导致缓存跟实体表数据不一致。

使用了网上的建议使用AL12重置了下语句缓存，但是没有效果，无法彻底解决；尔后看到网上说了在环境中激活报错的透明表，但这么做不切实际，因为底层VBAK、VBAP表使用频次比较高，激活的话耗时很长，无疑增加了很大风险；还有就是重启应用服务器，这个也不切实际，服务器一般非计划重启的话影响极大，通过与SAP专家沟通，尝试使用以下的方案解决问题：

1. run TOUCHTAB towards structure "VBAK".
2. clear program buffer in each application server by execute /$PXA in ok-filed.

jupyter notebook出现ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH解决方案
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08-21 5万+
本文主要介绍了jupyter notebook出现ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCH解决方案，希望能对学习jupyter notebook的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 原因分析 3. 解决方案
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ST22 LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH
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02-18 635
2559989 - [Best Practice] How to solve dump LOAD_PROGRAM_TABLE_MISMATCH AL12
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09-13 1009
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LOAD_PROGRAM_INTF_MISMATCH
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08-24 271
LOAD_PROGRAM_INTF_MISMATCH
解决SAP ABAP dump “LOAD_PROGRAM_CLASS_MISMATCH” 程序版本不匹配的问题。
winwhere的专栏
05-17 3402
SAP 的程序dump有多种情况，其中一种就是“LOAD_PROGRAM_CLASS_MISMATCH”，意思是在加载程序类的时候不匹配，看其中一个问题的解决步骤。 1. 用事务码ST22，找出dump 日志，打看日志，看到运行时错误是：“LOAD_PROGRAM_CLASS_MISMATCH”， 2. 在日志中找到“错误分析 ”，里面显示了不匹配的类的名称以及版本号。 其中，...
SAP 常见问题大全及问题解决大全
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
02-27 4739
1.A:在公司代码分配折旧表时报错? 在公司代码分配折旧表时报错，提示是“3000 的公司代码分录不完全－参见长文本” 希望各位大侠帮我看看。 3000 的公司代码分录不完全－参见长文本 R: a.你把零进项税的代码分配给这个公司代码就可以了 .没有指定非税代码,OBCL b.据此可能company code 设置有问题,检查一下OBY6 2.a,维护客户科目组:财政供应链管理->现金和流转情况管理->现金管理->主数据->子分类帐科目->客户控制->维护客户科目组 b,创建客户
升级keras解决load_weights()中的未定义skip_mismatch关键字问题
09-16
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解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题
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总结，解决`tf.keras.Model.load_weights()` 报错的关键在于确保模型在加载权重前已正确构建并编译。对于`load_model`，则需注意Python版本兼容性以及自定义函数的传递。理解这些概念和技巧，能帮助开发者更顺利地在...
sapload_asp_上传组件
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一个一个不错的组件，值得爱好者研究一下.Sapload 简单易用的Flash批量上传组件(v2.1更新) Sapload 是一个简单易用的Flash批量上传组件
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SAP系统升级后还需要做的事情
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sap mysql jdbc_JDBC常用连接写法（包括MySQL、Oracle、Sybase、SQLServer、DB2）
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注意:重置缓冲区会影响整个sap系统的性能,下面有几个常用缓冲区重置的功能/$SYNC - buffers of the application server /$CUA - CUA buffer of the application server/$TAB - the TABLE buffers of the application server/$NAM - the nametab buf
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When we imported a customize structure Z* which append for table RESB to QAS system, it worked; but imported to PRD system, so many users complained they could not run standard SAP programs, like CO13
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utf-8与utf-8(无BOM)的区别?
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mt_load_volume_table
最新发布
07-12
<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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