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Otimização de carga de dados no SAP: Processamento Paralelo e Eficiência Comparativa
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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Propósito e Visão Geral:
Todos sabemos como carregar dados no SAP, mas muitos de nós desconhecem a melhor maneira possível de fazê-lo no SAP. Agora, se você está lidando com um pequeno volume de dados, então não haverá problema, mas quando se trata de um grande volume de dados, o tempo de execução é importante.
Então, qual seria a melhor maneira possível?
Existem diferentes soluções disponíveis. Mas a SAP forneceu soluções maravilhosas chamadas 'Processamento Paralelo'. Existem dois tipos de processamento paralelo disponíveis.
- Com a Versão 3.1G, a SAP oferece uma solução para o problema das "noites curtas": trabalhos em segundo plano processados de forma paralela. Agora, relatórios do SAP de longa duração podem implementar processamento paralelo, permitindo dividir o trabalho a ser realizado nos processos de diálogo disponíveis no sistema SAP e depois coletar os resultados. O processamento paralelo é implementado com uma variante especial de RFC assíncrono. É importante usar apenas a variante correta para suas próprias aplicações de processamento paralelo: a palavra-chave CALL FUNCTION STARTING NEW TASK DESTINATION IN GROUP.
- Outra é a melhor e mais eficaz. Quadro SPTA. Em termos de desempenho, este é o processo paralelo possível mais eficaz. Leva menos tempo para ser executado em comparação com outros processos paralelos.
Meu objetivo é fornecer um bom exemplo de ambos e fazer uma comparação entre os dois processos paralelos.
Requisito de Negócio: Neste exemplo, para ambos os casos, temos que carregar dados de um arquivo legado para uma tabela Z no SAP.
Vamos começar com o Processo 1:
Passo 1: Primeiro crie uma tabela Z: Esta é a tabela onde atualizaremos os dados.
Passo 2- Criar Módulo de Função: Criaremos um módulo de função, através do qual carregaremos os dados. Crie parâmetros de importação e exportação.
Passo 3: Codificação do Módulo de Função:
FUNCTION
Pedro PascalSe unió el 07/03/2018
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