SAP ABAP性能优化

1.前言

ABAP作为SAP的专用的开发语言,衡量其性能的指标主要有以下两个方面:

响应时间:对于某项特定的业务请求,系统在收到请求后需要多久返回结果
吞吐量:在给定的时间能,系统能够处理的数据量


2. ABAP语言的运行原理


首先,先了解下SAP系统基本架构,看一看ABAP程序的运行原理。

SAP自从R/3开始使用三层架构的系统模型,即:

表现层(可通过SAPGUI或浏览器等方式,执行具体的SAP应用程序)
业务逻辑层(ABAP应用程序运行在SAP NetWeaver的ABAP应用服务器上)
数据库访问层(在程序运行过程中,对DB2或HANA等数据库的访问)

在下图的展示中,可以看到,SAP系统也是由最底层文件系统,数据库管理系统,应用服务器、表现层的UI构成。

ABAP语言的执行环境是ABAP应用服务器,其为ABAP程序分配运行所需要内存、工作进程。由此可以看到,ABAP程序的主要用时有两个方面,

一是由程序复杂度决定的work process的运行时间,

另一部分是在运行过程中,对不同位置的数据访问(增、删、改、查)时间。

3. 在哪些方面进行优化?


当访问不同位置的数据时,所需要消耗的时间单位也是不同的。由于硬盘转速的物理极限和数据库的通信连接等原因,访问数据库硬盘的时间消耗要较访问应用服务器内存中的数据,时间花费的要更多。访问各部分的时间消耗关系是:访问数据库 > 访问数据库缓存 > 共享内存/缓存 > 工作进程。

因此,对于ABAP程序的性能优化,可从以下角度介绍使用场景和运用过程中的最佳实践。包括:

如何合理地访问数据库?
如何使用数据库缓存?
如何选用内表?
如何使用batch job?

ABAP性能调优工具的使用等

【01】SAP ABAP性能优化 - 如何减少DB的访问次数?

方法1:尽量使用内表进行数据库的批量操作.

这个原则很好理解,例如,要向数据库中插入100条数据,那么可以通过内表批量操作。

与其使用一般的 loop-endloop 方法来实现向内表添加多条记录,不如使用 append 命令的变体将一个内表的所有记录一次性添加入另一个内表。要注意的是两个内表的结构定义必须完全一样。

* -- Bad -- *
LOOP AT lt_sflight INTO ls_sflight.
   INSERT INTO sflight VALUES ls_sflight.
ENDLOOP.

* -- 推荐使用1-- *
INSERT INTO sflight FROM TABLE lt_sflight.

* -- 推荐使用2-- *
Append lines of int_fligh1 to int_fligh2.

修改一个内表的多行纪录
使用modify命令的不同形式加快这种操作的处理速度 

"不建议使用:

Loop at int_fligh.

If int_fligh-flag is initial.

Int_fligh-flag = ‘X’.

Endif.

Modify int_fligh.

Endloop.


"建议使用:

Int_fligh-flag = ‘X’.

Modify int_fligh transporting flag where flag is initial.

方法2:使用Join进行在DB层级进行数据的处理

如果通过JOIN能够完成数据的处理,则尽可能减少在ABAP的AS进行处理。

* -- Bad -- *
SELECT carrid connid fldate 
   FROM sflight INTO (xcarrid, xconnid, xfldate) 
   WHERE planetype = '727-200'.
        SELECT bookid FROM sbook INTO ybookid
         WHERE carrid = xcarrid
	   		AND connid = xconnid
			AND fldate = xfldate.
			WRITE: / xcarrid, xconnid, ybookid.
		ENDSELECT.
ENDSELECT.

* -- Good-- *
SELECT f~carrid f~connid b~bookid
    INTO (xcarrid, xconnid, ybookid) 
    FROM sflight AS f
    INNER JOIN sbook AS b
        ON f~carrid = b~carrid 
        AND f~connid = b~connid 
        AND f~fldate = b~fldate
   WHERE planetype = '727-200'.
   WRITE: / xcarrid, xconnid, ybookid.
ENDSELECT.

方法3:使用视图取代基本表,将常用的INNER JOIN创建成DDIC的JOIN VIEW

通过这种方式,在ABAP程序中,可以直接使用VIEW来读取数据多个表的JOIN数据集。

方法4:使用子查询

当需要对同一张表进行多次访问时,可以考虑使用子查询的方式,减少DB的访问次数。

* 举例:确定哪一天的航班预定出座位最多的?

* 方式1:双层select。首先选择出预定最多的航班信息,再确定具体的日期。
DATA: ls_sflight TYPE sflight,
      lv_max     TYPE i.
SELECT carrid connid MAX( seatsocc )
  FROM sflight
  INTO (ls_sflight-carrid, ls_sflight-connid, lv_max)
  GROUP BY carrid connid.

  SELECT fldate FROM sflight
    INTO ls_sflight-fldate
    WHERE carrid = ls_sflight-carrid
      AND connid = ls_sflight-connid
      AND seatsocc = lv_max.
    WRITE: / ls_sflight-carrid, ls_sflight-connid, ls_sflight-fldate.
  ENDSELECT.

ENDSELECT.

* 方式2:使用子查询。单层SELECT直接选择出航班信息和日期信息,将最大的座位数在子查询中确定。
SELECT carrid connid fldate
  FROM sflight AS f
  INTO (ls_sflight-carrid, ls_sflight-connid, ls_sflight-fldate)
  WHERE seatsocc IN ( SELECT MAX( seatsocc )
                        FROM sflight
                       WHERE carrid = f~carrid
                         AND connid = f~connid ).
  WRITE: / ls_sflight-carrid, ls_sflight-connid, ls_sflight-fldate.
ENDSELECT.

【02】SAP ABAP性能优化 - 如何减少与DB交互的数据量?

为提升程序性能,在ABAP编程过程中应尽量减少DB的访问次数。与此同时,在访问DB时还应尽量减小在与DB交互的数据量,这样可减小DB通信的网络负担,提升访问速度。可通过下面方式达到“减少DB交互数据量”的目标。

方式1: 避免 SELECT *

这一点很好理解,也就是在搜索时,显性指定所需的字段。尽量避免返回不必要的数据,因为任何一个字段的选取,DB都会进行相关的遍历查找,与DB交互时应尽量将数据遍历时间降到最低。

不要图方便使用SELECT * FROM sflight INTO CORRESPONDING FIELD 这样的语句。

方式2:使用WHERE语句限定搜索范围

这一点不做过多解释,合理地使用WHERE语句是任何一种编程语言的通用规范。

方式3:避免在SELECT … ENDSELECT中使用CHECK等类似的判断语句

原因同第二点,合理地通过WHERE限定数据集,仅选取有效的数据进行处理;而非在选取后,再判断数据的有效性。

方式4:使用UP TO n ROWS来限定结果集数目

使用UP TO n ROWS特别适用于选取特定条件、特定数目的SELECT。看下面的例子,从DB中选取10位折扣最大的客户,应直接使用UP TO 10 ROWS, 而非每一次手动计数。

DATA: ls_scustom TYPE scustom,
      lt_scustom TYPE TABLE OF scustom WITH EMPTY KEY.
      
* -- Bad --*
SELECT id name discount
  FROM scustom
  INTO (ls_scustom-id, ls_scustom-name, ls_scustom-discount)
  WHERE custtype = 'B'
  ORDER BY discount DESCENDING.
  IF sy-dbcnt > 10.
    EXIT.
  ENDIF.
  WRITE:/ ls_scustom-id, ls_scustom-name, ls_scustom-discount.
ENDSELECT.

* --  Good --*
SELECT id name discount
  FROM scustom UP TO 10 ROWS
  INTO CORRESPONDING FIELDS OF TABLE lt_scustom
  WHERE custtype = 'B'
  ORDER BY discount DESCENDING.

方式5:在SELECT中使用聚合函数完成运算.

使用ABAP提供的集合函数取代ABAP代码来获得最大或最小值等。

其它可用集合函数还有 min (最小值), avg (平均值), sum (求和) and count (数据选择的行数).

在SELECT中,使用例如COUNT,SUM,MAX等函数完成数据的统计工作,直接返回运算结果。

DATA: lv_seatsocc TYPE sflight-seatsocc,
      lv_sum      TYPE i VALUE 0.
      
* -- Bad --*
SELECT seatsocc
  FROM sflight INTO lv_seatsocc
  WHERE carrid = 'LH'
   AND fldate LIKE '2018%'.
  lv_sum = lv_sum + lv_seatsocc.
ENDSELECT.

* --  Good --*
SELECT SUM( seatsocc )
  FROM sflight
  INTO lv_sum
  WHERE carrid = 'LH'
  AND fldate LIKE '2018%'.

方式6:使用UPDATE …SET更新数据库

如果只需要更新DB中某一条数据中的特定几个字段,使用UPDATE … SET无疑是最佳的方式。

DATA: ls_sflight TYPE sflight.
SELECT * FROM sflight
  INTO ls_sflight UP TO 1 ROWS
  WHERE carrid = 'LH'.
ENDSELECT.
* option 1 -
ls_sflight-price = ls_sflight-price + 100.
UPDATE sflight FROM ls_sflight.
* option 2 -
ls_sflight-price = ls_sflight-price + 100.
UPDATE sflight SET price = ls_sflight-price
WHERE carrid = ls_sflight-carrid
  AND connid = ls_sflight-connid
  AND fldate = ls_sflight-fldate.

【03】ABAP性能优化-语法上

ABAP程序基本上都需要从数据库里面抓数,所以性能很重要,同时有一些基本的,和优秀的写法是我们必须要掌握的,不然就会造成程序性能很差。下面给予总结(这里包括有很基本的,也包括有比较少用到的),推荐一个好的SAP标准文档ABAP_PERFORMANCE_DOS_AND_DONTS :

一、基本的几条需要避免的规则(具体的一些怎么替换,可以看三和五):
        1、不使用select....endselect。

        2、基本不使用select *  ,select 需要的字段,数据量大时容易内存溢出dump。

        3、LOOP 里面不用sort  ,在loop外面排序完再进入LOOP。

        4、尽量避免LOOP  里面嵌套select,这样多次访问数据库也会造成性能问题,但是有些时候避免不了也难免。改为外面select,LOOP里面read table。

        5、大数据的read table,使用二分法查找 BINARY SEARCH,用之前要按关键字排序。

READ命令使用顺序查找数据表,这会降低处理速度。取而代之,使用binary search的附加命令,可以使用二分查找算法,可以帮助加快内表查找速度。 在使用binary search之前必须首先将内表排序,否则有可能找不到记录,因为二分查找反复将查找区间对半划分,如果要查找的值小于查找区间的中间位置的数据项值,则查找区间将缩小到前半个区间,否则查找将局限于后半区间。

不推荐使用:

Read table int_fligh with key airln = ‘LF’.

推荐使用:

SORT int_fligh by airln.
Read table int_fligh with key airln = ‘LF’ binary search.

        6、尽量避免LOOP里面嵌套LOOP,特别是当两个内表数据量都很大的时候,如果实在要嵌套LOOP可以参考三和五里面的解决办法。

        7、尽量避免LOOP里面不用delete,append等语句。改成批量处理。

二、index和buffer的合理使用:

1、index的使用,在使用现有的index的时候注意,where条件里面的字段的顺序要跟index一致,而且可以可以适当的去匹配index,创建一些空的字段或者是index后面再加字段,或者是使用index抓出数据后,再去做其它条件的处理。

2、index里面最好只有'=' AND 或者是‘IN’。有其它逻辑条件,会影响index的使用。

3、 如果表是有buffer,可以考虑使用buffer,这样性能也可以有很好的提升,不过首先要去表看看这个是否有buffer:

SELECT SINGLE * FROM T100 INTO T100_WA

BYPASSING BUFFER

WHERE SPRSL = 'D'.

4、使用缓存表。大部分表都有buffer,而且这个我们很难控制,但是我们写出来的语句要尽可能避免“不读buffer”:在 select 命令后面使用 bypass buffer 附加语句可以明确跳过缓存表。推荐使用缓存表因为它可以显著提高程序速度。但是使用以下语句的时候缓存表会被跳过:

  1. Select distinct
  2. Select … for update
  3. Order by, group by, having字段
  4. Joins

5、一般程序到表抓数的时候,会在应用服务层有数据缓存,所以同一个程序,在不同时间先后跑,后面的通常会比较快,因为可以到数据缓存读数。

6、NOT,只能全表扫描,不要用not,换成反面。建议between 换成IN。不建议使用LIKE OR

三、使用一些简单的语句代替复杂的嵌套LOOP:

1、用批量处理的BAPI替换,LOOP 里面call BAPI,例如用BAPI_MATERIAL_SAVEREPLICA 替代 BAPI_MATERIAL_SAVEDATA

2、LOOP 里面delete,可以改成,给内表加一个flag的字段,然后需要删除的打上X,然后用Delete it_1 where delete = ‘X’.

3、LOOP AT 搭INSERT或者是APPEND,可以改成: INSERT SBOOK FROM TABLE itab。 APPEND LINES

4、如果是两个内表都很多数据,但是逻辑要进行嵌套LOOP,可以如下处理,会提升一些性能:

"1.1.1	多层/嵌套LOOP循环性能优化写法
SORT:
    lt_ztfi0005 BY hcode,
    lt_prj_prps BY pbukr,
    lt_prhi     BY up,
    lt_phs_prps BY pspnr.
    LOOP AT lt_ztfi0005 INTO ls_ztfi0005.
“ 第一层双层LOOP循环优化
      READ TABLE lt_prj_prps TRANSPORTING NO FIELDS
        WITH KEY pbukr = ls_ztfi0005-hcode BINARY SEARCH.
      IF sy-subrc = 0.
        lv_cmp_ix = sy-tabix.
        LOOP AT lt_prj_prps INTO ls_prj_prps FROM lv_cmp_ix.
          IF ls_prj_prps-pbukr <> ls_ztfi0005-hcode.
            EXIT.
          ENDIF.
“ 第二层双层LOOP循环优化
          READ TABLE lt_prhi TRANSPORTING NO FIELDS
            WITH KEY up = ls_prj_prps-pspnr BINARY SEARCH.
          IF sy-subrc = 0.
            lv_prhi_ix = sy-tabix.
            LOOP AT lt_prhi INTO ls_prhi FROM lv_prhi_ix.
              IF ls_prhi-up <> ls_prj_prps-pspnr.
                EXIT.
              ENDIF.
              READ TABLE lt_phs_prps INTO ls_phs_prps
                WITH KEY pspnr = ls_prhi-posnr BINARY SEARCH.
              IF sy-subrc <> 0.
                CONTINUE.
              ENDIF.
              ls_data-cmp_nr = ls_ztfi0005-hcode.
              ls_data-cmp_nm = ls_ztfi0005-hname.
              ls_data-prj_nr = ls_prj_prps-posid.
              ls_data-phs_nm = ls_phs_prps-post1.
              APPEND ls_data TO et_data.
              CLEAR ls_data.
            ENDLOOP.
          ENDIF.
        ENDLOOP.
      ENDIF.
    ENDLOOP.

5、LOOP 后面用assigning 指针的方式,这样也可以节省空间和时间:可以省去了append,modify等操作,在嵌套LOOP没法像上面那样解决的话,也建议使用指针。

四、有一些标准的FM,如果在LOOP里面使用可以考虑换成使用自己开发,把抓数放出来,然后read(read_text):

1、有很多程序要调用FM read_text,但是当用到LOOP里面调用这个read_text,会比较慢其中到STXH表抓数就会占用很多时间,我们可以考虑对read_text进行优化,把read_text分成两个FM,一个是集中读取STXH,然后另一个是和read_text一样的功能,只是把抓数换成read table。占用性能就会提高很多。

五、一些优秀的良好的ABAP 程序书写习惯:

1、select 数据的时候,如果可以使用join进行内联,尽量2-3个表内联即可。下面这个图可以理解下join的用法:

有时,join太多了,也可以考虑使用创建视图,然后从视图里抓数,例如vbak_kan1。

2、如果要select 数据出来,更改一些字段的值,再进行updata,可以考虑直接使用updata set,省去到表里面抓数:

​
SELECT * FROM sbook
    INTO xbook
    WHERE carrid = 'LH'
      AND connid = '0400' 
      AND fldate >= '20110101'.
          xbook-connid = '0500'.
    UPDATE sbook FROM xbook.
    ENDSELECT.
 
 
    UPDATE sbook
    SET connid = '0500' 
   WHERE carrid = 'LH' 
    AND connid = '0400' 
    AND fldate >= '20110101'.

​

3、读取HASHED表会比其他两种类型更快,同时read table 也可以通过transporting 某些字段到work area,不用全部字段都用上。

4、有些表的数据,是很固定的,例如KNA1或者是T001等,可以抓大部分数据放到内表里,然后去读取,如果读取不到,在抓,不用每次都抓。

5、强制使用索引:(但是如果更改数据库了,就会失效了) %_HINTS DB6 (这个不太建议使用,但是当ST05分析之后,是可以使用某个索引,但系统没有使用,就可以使用这个语句强制使用索引。)

6、及时清空不再使用的大内表释放内存。当一个report在ALV显示完之后,在end-of-selection里面把不用的内表的清空掉,防止有些后台job一次跑两个变量的时候会重复,同时释放内表也是减少内存压力。

7、field-groups的使用,对于多层次的排序和显示非常有用。

8.  使用 “for all entries”, 注意使用前判断内表不为空,否则导致全查询严重影响性能。
在select语句后面的where附加项中可以使用左关联,这会极大的提高程序速度,但同时也有一些局限,如下:
重复项会被从结果数据集中自动删除,因此要注意在select语句中需要给出详细的唯一关键字组合。
如果 For All Entries IN 字段修饰的内表是空表的话,源表的所有行都会被选入目标表中。因此在使用前一定要首先检查第一个表是否为空,这一点很重要,否则会有performance问题。
如果 For All Entries IN 字段修饰的内表很大的话,程序速度反而会减慢,而不是加快。因此应该尽量使该表的数据量控制在一个适当的大小。

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