HANA Studio-建模-长篇

1. 建模

从HANA Modeler里面建立信息视图（基于Schema-也就是HANA数据库中的表）以用于后续报表需求。这个支持的报表就多了，可以是基于JAVA/HTML的应用（具体我不知道），也可以像是SAPAP Lumira（这个应该没几个人用）还有就是Analysis for Office啦（这个我们在用，以及前端的SAC）。
HANA 建模的话，来看看从哪里建。


每个视图呢，基于维度表和事实表的都有不同的结构。维度表是依据主数据来定义，而事实表有维度表的主键和计量值（价值啦，卖出的数量啦，总价啦）

再理解一下，事实表。一个公司卖东西给客户，每一个交易都是一个事实事情啊。那这个事实表呢，就是为了来记录这些事实事情的。卖的什么东西，卖给谁了，卖了多少钱，卖了多少个。
维度表是个啥呢，客户是一个维度，然后会有具体的信息，这个客户的编号，姓名，性别，年龄，收入水平。产品是一个维度，这个维度的编号，详细描述，规格，尺寸，颜色，大小。
度量值么，就是卖出的数量，总价值。
我记录在事实表的时候，可以只记这些维度的编号，数字总比字母啥的好处理，而且索引好搞（具体我不知道咋搞），方便易查询。跟扩展星型结构啥的有点交叉，这个还没理解透。。。基于主数据的维度在星型结构之外，通过代理键连接，主数据的更改不会影响到已经建立好的模型结构，而且也不会重复储存在系统中。

这样就来看看一个事实表，全是数字和代码：

那维度表是啥样的呢：

实际上事实表记录的第一条就是 Fred Smith这个人在 Time 4 这天买了Product 17 这个东西，买了一个。这样我们建立一个模型的时候，实际上就是把维度表的主键和事实表的一些主键相关联，然后join去取数。
维度可以复用。
最后用到报表里的时候，我们可以下钻，看到客户的其他附加信息。（得在显示或者导航属性里，在组件里的话就是直接显示了）

2. 数据仓库中的各种Schema

说实话由于我是个数据库渣渣，所以Schema这种东西我还没理解概念。很久之前看过一个视频说就是一组表的集合。具体是啥我也不知道。我来查下先：

算了 太乱了 My SQL里面Schema等于database， Oracle里面Schema就只能是database一部分，是一个人一个schema还是啥的。
反正大概就是把表信息组织连接起来，这大概是一种概念，数据库中的表有些是由关联的，有些是没有关联的。把有关联的都组织联系起来，这样就不是单纯的物理存储的表，实际上像把词语串联起来，就变成了一句有意义的话，那Schema就等于是一个有意义的行为模式，而不是单纯的表，是有逻辑的了。
英语解释的比较好：Schemas are logical description of tables in Data Warehouse. Schemas are created by joining multiple fact and Dimension tables to meet some business logic.为某种业务逻辑而建的。
数据库是使用关系模型来存储数据的。 所谓关系模型，是啥呢？就是事实表啦，事实表中的数据就是个有关系的模型（待究）

数据库中的模型有三种：
星型模型
雪花模型
星系模型
（我觉得我看的这个过时了吧，咋没有扩展星型模型呢）

2.1 星型模型

一个简单的星型模型就是这样的：

事实表中含有所有的维度表的主键值，还有一些用来分析的度量值。而且维度表中的属性可以用来分析事实表中的度量值。但是这个维度只关联到一个事实表。

2.2 雪花模型

雪花模型啥意思呢，就是在星型的小角上再做分支。那这个分支咋做，只能是在维度上面做，一样的，在维度上再延伸，那只能是让维度表中含有其他分支表的主键值，这样再做关联。

这样的一个好处就是，把维度表分裂成很多小表，这些小表关联到维度表。信息被分化，但是不是说不要这个信息了。这个分化的小表，是可以被其他事实表再复用的，也就是可以被其他模型复用，这样就减少了模型中维度表的冗余。

2.3 星系模型

简单理解就是多个事实表混杂在一起，关联很多维度表，架构和星型是一样的。只是分析的维度和度量会更多。这个不就是过时的 BW里的Multi provider的简版概念么。

3. 表

HANA数据库中的表可以在HANA Studio中的catalog目录下的schema里面访问。也可以通过两种方法来建表：

• SQL Editor
• GUI Option

3.1 SQL Editor

来建一个试试看：需要在一个Schema下面打开SQL Console：然后写语句建表。

点个执行，发现建完了呢：

现在表建好了，在schema下面的table里面可以看到的，然后插两条数据进去：

3.2 GUI Option

另外一种方式就是直接在Schema的table下面来新建，直接填写表名，表类型：列存储或行存储。再确定数据类型。

在Key上面点击设立主键（自动变成not null)，然后执行，刷新table目录就可以看到建成了这个表。

点击插入数据会自动带出插入语句，执行结束后可以open data preview来查看表的数据。

如果你想用Schema下面的表来创建view，那首先你得有这个Schema的权限。可以用这个语句来赋权：（这一部分呢，就是HANA database管理员做的事情了，这个我不太知道）下次再研究吧，别人来给我们赋权。
到SQL editor下面：
GRANT SELECT ON SCHEMA“<Schema_name>” TO _SYS_REPO WITH GRANT OPTION

这个_SYS_REPO代表啥内容，具体不知道。

4. 包

这个包的概念就厉害了，package这个东西，长的就像个行李箱。在哪里呢？在Content 内容下面：
所有的HANA 建模都在package下面。

你可以自己建包：


也可以在包内创建子包，如果在包上右键，你将得到7个选项，这里你可以大展拳脚：

5. 属性视图

Attribute view 一看就知道，是基于维度表创建的view啊，用来和其他维度表关联或者和其他属性视图关联。那肯定的，能新建就能复制，对于已经存在的属性视图，那就肯定能从别的包复制过来，显然，复制的话，那你就改不了这个视图。

5.1 属性视图的特性

• 是用来和其他维度表或属性试图关联的。（不懂）
• 用于分析或计算视图，传递主数据的。（不懂）
• 和BW的特性类似，用来存储主数据的。（不懂）
• 用于大维度表的性能优化，你可以限制属性试图的属性个数，以用于报表或分析。（到这里的话，上面差不多懂了，是个小的维度表视图）
• 用于主数据建模，提供上下文。

5.2 如何创建一个属性视图

右键在包上，直接new 然后attribute view。
子类型会有三个，Time是指在数据基础上有附加一个时间维度。Derive这个派生的就是和copy有点像啦，但是呢，不像copy过来的还可以再更改，derive就像BW里面的reference参考啦，不能再修改。接着创建时，会有三个工作窗（work panes):这个翻译很好哈。

哪三个窗口呢：

• scenario，场景：这个里面是data foundation 和 semantics 语义层。End user看到的内容。
• details，细节：这个里面是data foundation里面的所有表和内部关联关系。
• output，输出：暂时不知道在哪，可以从detail里面来拖字段来过滤报表。
  

好了下面我们来看看怎么把维度表或者其他属性视图加到这个data foundation里面来，怎么去关联他们的主键。

这个join呢，一般无论在哪里，都可以选择具体的类型的：最好深入理解下数据的关系：
点击这个连接呢，就可以看到具体的连接情况了，连接方式可以选的左联啊，右连啊等等的。

同时这个一对1 ，1对多的关系也可以改的。具体看要求。

这个其实工具可以给提示的，点击validation join,它就会给你提示，让你用啥join。

接下来，要选中哪些字段要给semantics用，最后可以用于报表的。点亮小黄灯。

在这里还可以搞个过滤：

这会在右边的output里，点击各个字段，就可以看到字段的属性了，从哪里来的等等等等。
接下来看看semantics,这里面就是可以用于报表的字段了。可以设层级，这个有点用的。
Label就是展示在前端或报表的描述。

都弄完了可以直接激活，会有确认页。如果没激活，那就是这样的：带个灰色的小菱形。


然后可以查看数据了。自己玩。

6. 分析视图

分析视图嘛，就是个星型架构。一个事实表和多个维度表关联。
这就展现了HANA的实力了，因为需要执行复杂的计算和聚集功能，需要以星型架构的报表来执行分析，那就得把多个表join起来。具体咋弄呢？

6.1分析视图的属性

先来看下分析师图的属性吧。

• 这个分析视图呢，一听就知道，用来分析的。分析啥呢，复杂的计算和聚集功能啊，（那这个跟计算视图有啥区别啊，再看吧）聚集功能这个点也要知道下，包括SUM/COUNT/MIN/MAX等等。
• 初衷就是用来给星型结构的报表服务的。
• 每个分析视图都有一个事实表，然后被很多个维度表围绕。事实表肯定得包含各个维度表的主键，然后还包括度量值。这个之前讲过了。

6.2 怎么创建一个分析师图呢

还是在package的右键上建Analytic view:
和之前的属性视图不一样了，这个Analytic view有个Star join在data foundation 上面咯。那我们怎么创建呢？
首先在data foundation里面呢，还是要加表，加维度表和事实表，那Star Join里面弄啥呢？这个里面加属性视图（这个啥意思呢：就是如果你已经有了一个属性试图，可以直接加到这个star join里面）。

首先加表，事实表里面的主键和维度表关联。关联模式双击进去选。

然后选择维度表和事实表里的attributes,添加到output里面。
在Star Join里面我们可以看到所有的output值了。

到Semantics里面呢，我们得改点东西：
在语义层，选择事实表的值，改成measure图标。然后激活这个分析视图。

我们改Type的类型，是维度呢，还是度量。还可以设置aggregation啦，Sum什么的。


还有其他的选项可以查看。
结束后激活然后，查看或分析数据。

+7.1 calculated column（计算列）

是啥？是view下的客制化的应用。
假设我有个工资列表，但是我还想要加个奖金列来做个综合报表。这个奖金列的计算方式就是工资*0.2
这就是再加一个计算列：
那可以在哪里加呢？肯定不能在表上加，那只能在view里面加。
回忆一下刚才的view，有属性视图和分析视图。

来看下属性视图：

在data foundation 里面有个计算列，这里可以新建，要给出data type,length…
怎么计算呢，下面有计算方式。

来看下分析视图：

data foundation里面没有，只有个参数。

是在Star Join下面：

+7.2 输入参数和变量

这个东西呢，在属性视图我们看了，只有一个计算列。没办法加参数和变量的。
那只能在分析视图里面看看了。看看这里就有了。

那这个参数和变量干嘛用的呢？
当用户去执行基于HANA的view的报表的时候，如果没有参数或变量，那返回的是所有的数据。如果我们想开始执行的时候有个过滤值啥的，那我就可以建个参数。


然后就可以激活并查看数据了。会跳出参数窗口来过滤数据的。就是这样的。

7. 计算视图

现在来详细看看计算视图了，计算视图呢，可以使用分析视图，属性视图，和其他的计算视图来形成列表。用来实现其他视图无法实现的复杂计算。
一句话，就是最牛的视图。怪不得系统里我只看到这个视图，没看到分析视图。
分析视图，其实是一个星型结构，就是只基于一张事实表，但是计算视图，那就是个星系模型了，可以分析多个事实表。更多维度的分析，也就是说可以把不同的分析视图拿来用。至于一开始选不选Star join呢，这个在新建的时候会有。如果你选了star join 那你必须把你的基础列表，转换成维度计算视图，你不能直接用这些基础的表了，属性视图，分析视图也不能用。（那这个维度计算视图怎么转换呢？接下来再看）
在Star Join这个节点里，你选的时候，那就只能选Dimension calculation view， Fact不做限制。

怎么把表转换成维度计算视图呢？那就是新建一个计算视图，选择DIMENSION。

这样我们就有了一个维度计算视图：添加表进去，然后选择output的字段，保存并激活。

有两种方法来创建计算视图：

• SQL Editor
• Graphical Editor
  同时还有些概念：join，union，投影和聚合节点（具体不知道啥意思）
  往下来看：
  join：就是关联两个对象，传到上级节点，这个join就可以是内关联，左关联，右关联，和文本关联。注意一点，只可以join两个对象，多了不行了。
  union：关联多个数据源的所有操作。对象可以是多个。
  投影：这个就是用来设置列啊，过滤数据啊，添加附加列啊。这个投影一般是在开始选择数据的时候，为上级的union，聚合以及排序打好基础。一个投影节点只有一个对象。
  聚集：基于选择的属性列来聚集。
  排序：定义分区或排序。

7.1 如何创建计算视图

7.1.1 用Graphical自动创建：

如果自动创建呢，那就会有聚集，投影，内联，外联这些节点。可以基于其他属性，分析和计算视图来创建。
新建一个来看看：

这里呢，要好好看看：



这边呢，就是我不懂的地方了，啥意思叫如果设置数据目录是cube，那就默认是聚集，如果设置是维度，那就是投影。
哈哈，写完就懂了，cube对数据确实默认是sum.
如果是维度指标，那就是啥值就直接给啥值，不要做其他操作。

好的，继续往下看。
如果用Calculation view with Star Join
有星型连接的计算视图，这样的话，所有的基础列表，属性视图，分析视图都不能直接加到data foundation里面来。
所有的维度表必须转换成维度计算视图才能使用star join。
而且所有的事实表都可以被添加，并且可以使用计算视图中的默认节点。

上面一段话，不知道啥意思，嘎嘎。

看个例子吧。
用star join的计算视图：
假设你有四个表，两个维度表，两个事实表。你想要看雇员清单，起中包括他们加入公司的时间，姓名，编号，工资和奖金。
那首先 我们来创建这几张表吧。
开始，在SQL里面弄：

建好了表，来弄这个视图：

视图左边调色板里拖两个projection给fact表先。左边默认node有join啦，union啦，projection啦，aggregation啦（sum啦），rank啦（top10这种需求）。

首先把Fact表给到Projection，然后选择每个projection里面的column，最后要到output里面的。
加两个projection，然后选择join,把两个projection 连接起来。选中显示的列。

最后我们得在Star Join里面弄了。
Star Join里面呢，把Join里的拉进去，然后还有之前转换的维度计算视图。可以有很多个维度计算视图，因为这样才算是星系schema。

最后到Semantics里面：

然后就可以查看数据了。接下来就是数据的玩法了。

7.1.2 用SQL脚本来创建：

那就是基于SQL命令了，或者是HANA定义的一些功能（具体不会）。

8. 分析特权

这个是干嘛的呢？
在View上限制权限，限制不同公司的不同用户能看到view中的哪些属性列。如果你不需要看到这个view中的某些属性，那我就不给你权限了，把这些属性对你隐身，但是对于数字类型的度量值，那就限制不了了。


建一个新的，因为也没有已经存在的Analytic Privilege，下一步，干啥呢
那得选view，适用于哪个view。

好了，在这个view上设置，选择哪个属性，选择什么限制，是只能看到这个呢，还是不能看到。这个需要测试。

最后一步呢，就是assign给用户。
在User下面：有一个Analytic Privileges给它加上就可以了。

9. Backup

好了现在回到最初，我们刚开始系统第一个folder其实就是备份。
想想呢，备份肯定就是HANA系统备份和恢复。当数据库宕机的时候，有个备份呢，那是极好的。没有备份那就灾难啊。
当前有备份就在左侧能看到，上次备份的就在右边。

10. 导出和导入

这个在另外一篇写过了。
但是我们也可以从本地导入excel文件的。

选择你想要导入数据的HANA系统，然后选择本地文件。
做一些设置，选择你想要的数据。

11.数据提供 data provisioning

数据提供简单来说就是数据复制，replication。
你要能把其他系统的数据都复制过来，这就是你的水平了。

而且你复制别人ECC系统或者其他交易系统的数据的时候，人家要依然在线使用的。
HANA系统里面有三种复制的技术：

• SAP LT Replication 方法
• ETL 工具SAP BO Data Service(BODS) 方法
• Direct Extractor connection方法（DXC）

SLT：System Landscape Transformation

这个是通过trusted RFC connection把数据带到HANA系统，从ECC交易系统到HANA系统。这中间谁来牵头？
那得有个应用服务，来处理所有触发的请求。啥请求？从SAP系统或non-SAP系统实时加载并复制数据到SAP HANA环境中。
SLT application server使用的是基于触发的方法来从源系统传递数据到目标系统。
RFC连接的建立，下次写个小的文章，很简单。

就是你的SAP系统A建立一个RFC连接到目标ECC系统B。你登陆到A上，并且你有够大的权限时，那你可以用RFC连接登录到B上，不需要重复输入用户名和密码的。

SLT有很多优点：

• SLT复制方法可以时从多个源到单一目标，或者从一个源到多个目标。
• 使用的时基于触发的方法，对于源系统没有可计算的性能影响。
• 实时数据复制啊，只复制相关数据到HANA系统。
• 被完全集成在HANA系统和HANA studio里面。

（具体在RFC那篇写了个草稿）