Die SAP Data Warehouse Cloud (DWC) bietet vielfältige Möglichkeiten für den Aufbau von Datenmodellen, die anschließend für Reports in der SAP Analytics Cloud (SAC) genutzt werden. Vor allem bei größeren und umfangreichen Datenmodellen ist die Performance dabei ein essenzieller Faktor. Sie spielt spätestens dann eine Rolle, wenn auf Grundlage des Datenmodells aus der SAP DWC eine Story in der SAC gebaut wird und die Ladezeiten der verschiedenen Tabellen und Grafiken sehr lange sind.
Um die Performance der Datenmodelle zu verbessern, stellt die SAP Data Warehouse Cloud verschiedene Optionen bereit. Sowohl mit verschiedenen Join-Kardinalitäten bei den Views als auch mit Assoziationen, bei denen Entitäten intelligent miteinander verknüpft werden, lassen sich optimierte Abfragezeiten erzielen.
Mithilfe von SQL bzw. SQL Skript können Anwender Views in der SAP Data Warehouse Cloud erstellen. Die Views werden aus Tabellen bzw. einzelnen Tabellenspalten miteinander gejoint. Dank der In-Memory-Technologie der HANA-Datenbank laufen die Berechnungen und Abbildungen der verschiedenen Logiken „on the fly“ ab, sodass die Datensätze nicht dupliziert werden müssen. Das ermöglicht ein Reporting mit Echtzeitdaten.
Der Graphical Join richtet sich an Nutzer, die den Aufbau eines Datenmodells in visualisierter Form vornehmen und kein Coding verwenden möchten. Ein solcher View besticht mit seiner guten Übersichtlichkeit, die es leichter nachvollziehbar macht, aus welchen Tabellen und Tabellenspalten sich der View zusammensetzt. Der View verfügt über die identischen Funktionen wie beim SQL Join.
Assoziationen sind in der SAP Data Warehouse Cloud in der Lage, Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten intelligent miteinander zu verknüpfen. Diese Option steht sowohl im SQL View als auch im Graphical View zur Verfügung. Die SAP DWC erkennt automatisch, ob sich eine Beziehung zwischen den verschiedenen Entitäten herstellen lässt, und führt diese Verbindung aus. Die intelligente Verknüpfung der Entitätsbeziehungen trägt maßgeblich zu einer schnelleren Performance des Datenmodells bei.
Neben der Performance ist für die Modellierung auch eine gute Usability der Views wichtig. Vor diesem Hintergrund stellen Assoziationen die erste Wahl dar. Bei ihnen ist für den Nutzer des Views auf den ersten Blick ersichtlich, welche Dimensionen aus einer anderen Tabelle stammen.
Mit Blick auf die genannten Kriterien lässt sich zusammenfassen, dass bei der Modellierung vorzugsweise Assoziationen angewendet werden sollten. Denn sie bieten gleichermaßen Vorteile bei der Usability und bei der Performance der Views. Ist eine Assoziation nicht möglich, sollten Joins mit entsprechenden Kardinalitäten zur Anwendung kommen. Damit lassen sich in puncto Performance ebenfalls hervorragende Ergebnisse erzielen.