hana 数据库？hana数据库与数据仓库区别
大家好，关于hana 数据库很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于hana数据库与数据仓库区别的知识，希望对各位有所帮助！
sap hana 用什么数据库
1、传统数据库可以运行在传统设备上，但hana数据库必须使用hana认证机型；
2、传统数据库取数时从存储中取，hana数据库从内存中读取数据，从这个角度上说hana快些；
3、使用传统数据库ecc用啥版本都行，hana必须erp6.0+ehp7以上；
4、按sap的说法在hana上的财务模块，有些版本减少了一些冗余的中间表，但存在和原来同构的视图，所以迁移后不影响自开发的程序的运行。
sap hana是属于哪一种数据库技术方案
SAP HANA是一个功能强大的内存平台，旨在为你交付前所未有的洞察。借助该平台，你的所有问题都将迎刃而解。
重新构建业务模式：简化业务协作，实现人员、设备和业务网络的实时互联
重新定义业务决策：随时随地实时洞察任何数据，加速产生业务影响
重新构想业务流程：实时掌控关键任务，灵活、快速地调整业务
重新打造用户体验：通过任意设备获取简单、个性化的用户体验，轻松完成所有业务线中的工作
什么是sap hana sap hana有什么用
什么是SAP HANA
SAP HANA是一个软硬件结合体，提供高性能的数据查询功能，用户可以直接对大量实时业务数据进行查询和分析，而不需要对业务数据进行建模、聚合等
sap hana的作用
HANA不是一个数据仓库，而是一个平台，在这个平台之上用户可以构建数据仓库或集市、报表和仪表盘等。
HANA能做的，首先是作为内存数据库，提供数据插入、修改和高效的查询功能。
其次，作为一个平台，在HANA之上，BO报表系统可以提供更好的用户体验–用户几乎不需要等待数据返回。
用户可以使用HANA的建模工具直接访问ECC或其它数据源，避开BW。但也可以在HANA之上建BW，把BW那些性能问题交给HANA解决。
SAP HANA提供多用途的内存应用设备，企业可以利用它即时掌握业务运营情况，从而对所有可用的数据进行分析，并对快速变化的业务环境做出迅速响应。
通过SAP HANA，企业可以在业务运作期间基于海量实时详细信息分析业务运营情况。企业可以探索和分析来源于所有数据源的全部交易数据和分析数据。运营数据在产生时由内存获取，并通过灵活的视图迅速将分析信息呈现给用户。外部数据可轻松的被添加至分析模型，与整个企业的数据进行整合
通过SAP HANA可直接访问运营数据,而不影响SAP ERP和其他运营系统的性能。企业可以近乎实时地将主要交易表同步到内存中，以便在分析或查找时能够轻松对这些表进行访问。一旦数据可通过内存访问，各个部门就可以从预订单据、销售线索、服务要求等大量列表中查找单个行项目，而不会对运营系统造成任何影响。这种高效的建模流程支持提供明细行项目的直接访问模型，以及支持更为复杂的分析流程的分析模型。
SAP HANA提供从概念到分析的高效工作流程。该工作流涵盖整个流程，从识别相关运营数据(将原始数据转化为相关信息)开始，到在模型中生成按语义分组的信息，最后是发布完成的模型。SAP HANA与传统分析模型的主要区别在于摒弃了任何物质化的东西，即，所有模型都是完全虚拟的，均基于基本的具体运营数据计算结果。这样，模型就能够被方便的修改。
SAP HANA可以访问任何数据。当企业需要非SAP应用程序中的运营数据，或想在现有分析模型的基础上进行扩展时，任何数据源均可作为SAP HANA的数据基础。使用SAP BusinessObjects数据服务组件，可以将非SAP运营数据加载到SAP HANA内存中，这样，企业就可以通过极其精简的流程创建一个特定业务情景的完整视图。
SAP HANA添加了易用的建模经验来进一步提高业务用户的自主性。视图遵循语义规则，将原始运营数据转化成可以理解的信息，据此，业务用户可以在基于Web的建模环境中自主地创建新分析模型。
SAP BusinessObjects的商务智能分析工具可以直接使用SAP HANA内存数据，使业务用户能够全面利用其所有高性能应用程序的洞察和分析功能。但是，如果用户希望使用Excel或其他工具和应用程序进行数据分析，那么他们可以通过MDX、SQL等标准接口连接到SAP HANA。
SAP HANA为现有应用程序、运营系统或其他业务应用程序提供标准接口。这意味着SAP HANA不会因为连接到现有数据源而打乱现有系统架构，并轻松利用现有BI客户端。作为一款完备的实时分析解决方案，SAP HANA可以帮助企业尽快获得收益。
hana数据库与数据仓库区别
hana数据库与数据仓库区别分别是：
数据库(Database)是：
1、相对复杂的表格结构，存储结构相对紧致，少冗余数据。
2、读和写都有优化。
3、相对简单的read/write query，单次作用于相对的少量数据。
数据仓库(Datawarehouse)是：
1、相对简单的(Denormalized)表格结构，存储结构相对松散，多冗余数据。
2、一般只是读优化。
3、相对复杂的read query，单次作用于相对大量的数据（历史数据）。
并且数据库 Database(Oracle, Mysql, PostgreSQL)主要用于事务处理，数据仓库 Datawarehouse(Amazon Redshift, Hive)主要用于数据分析。
数据仓库的弱势之处是：
并不是所有的读操作，数据仓库一直都有优势。比如在如下两种情况时，数据仓库的读表现并不如数据库：
1、在对小量数据进行读取操作的时候，由于数据仓库要进行找Node的location之类的预运算，整体效率上反倒不如数据库。
2、如果读取操作的目标不是主键(PrimaryKey)或者分配键(PartitionKey)，那么数据仓库的查询也需要进行全局扫描，效率上就不好说是否胜过数据库了。
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