使用 DB2 for Linux, UNIX, and Windows 加速 SAP CO-PA（1）简介

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简介传统的在线事务处理 (OLTP)                工作负载包含大量并行查询。彼此独立地执行的查询可由数据库服务器并行计算。因此，通过一次由一个核心来处理一个查询，大型、多核系统的容量可得到充分使用。
另一方面，在线分析处理 (OLAP) 工作负载通常包含少量并行运行查询。它们读取和聚合大量数据，并建模应用程序逻辑的各个部分。因此，OLAP                查询更复杂，需要花较长时间来运行。单个 CPU 核心的处理能力有限。所以，要加速 OLAP                查询，需要并行处理它们，以便使用大型的、多核系统的所有核心。这种并行处理要么通过使用  而面向数据，要么通过使用  而面向查询。因为它很简单且容易维护，所以分区间并行性是使用 IBM® DB2® 实现并行查询处理的最佳选择。
SAP® Profitability Analysis (CO-PA)                报告（主要用于下钻分析）抓取大量记录并将它们聚合为一个较小的结果集。在传统上，这些结果被提前计算并存储在 SAP                应用服务器上，以便为用户提供可接受的响应时间。使用分区间并行性可以显著加速查询处理。这种速度使应用程序能够跳过预计算步骤，直接从数据库读取每个导航步骤的数据。这消除了由于应用服务器上的有限资源而导致的功能限制，减少了所需的摘要级别数。根据一份示例报告，速度可提升                8 倍或更高。
SAP CO-PA 中的数据访问方法在 SAP CO-PA 报告中，所有数据最初都具有粗粒度细节级别。您可以细化查询来获得某个方面的更详细视图。可以  SAP CO-PA，在程序启动时一次加载所有数据，或者在您执行下钻步骤时，在每一步中加载数据。
如果您请求在程序启动时加载所有数据，从数据库读取的数据具有很细的粒度。如果按需读取，数据具有相应的步骤所需的粒度。两种方法各有其优势，都可以从分区间并行性获益。
在加载报告时仅请求数据一次有一些缺点：

• 初始报告的加载时间可能很长。
• 在报告的整个运行过程中，应用服务器上的内存使用很高。
• 报告可计算的数据量受可供应用服务器上的单个进程使用的内存的限制。

按需加载数据不需要将数据保留在应用服务器上，这降低了内存使用。此外，报告能更快地启动，因为从数据库传输到应用服务器的行数更少。通过这种方式加载的数据需要更高的与性能相关的要求。处理大量数据时，可接受的响应时间只能通过进程间并行性来实现。
摘要级别为了减少内存使用和加速查询处理，SAP CO-PA 使用了预先计算的摘要级别。这些摘要级别在不同的细节级别上以物理方式持久聚合。为了抓取尽可能少的数据，SAP CO-PA                使用与报告的需求匹配的最粗粒度的摘要级别。这些摘要级别可与 SAP CO-PA 报告独立地定义和使用，以便访问所有 SAP CO-PA                数据。另外，您可以使用特定于报告的摘要数据，其中仅包括一个 SAP CO-PA 报告的数据。
减少摘要级别数量可以消除冗余信息，节省应用服务器上的空间，并减少构建摘要级别所需的时间和资源消耗。
按需读取数据可消除应用服务器上的内存限制。借助更快的查询处理，只需更少的摘要级别即可满足运行时间需求，并更快地创建它们。