在本文中，我将提供SAP HANA建模建议，云信息，用于设置HANA信息模型、优化性能、使用SAP HANA modeler和开发透视图，以及有效解决SAP HANA中的复杂需求。

每个项目/合作伙伴公司都需要SAP HANA最佳实践和建议，以增强系统性能的优化。因此，下面提到了一些整合的最佳实践和指导原则，包括SAP HANA建模技巧。

下面是一些HANA建模最佳实践和指导原则：

应尽快限制数据。应在源数据上定义静态筛选器。变量在saphana视图中应用，以便在运行时下推过滤器通过对应用过滤器的表进行分区来加速过滤器。只应选择查询结果中需要的字段。应避免使用SELECT*。应尽可能晚地进行计算。例如，如果可能，在计算之前执行聚合。为了限制数据量，设计时过滤器比内部连接更有用。应避免在SAP HANA DB和客户端应用程序之间传输大型结果集。必须减少计算视图之间的数据传输。减少计算视图中节点之间的中间结果。根据业务需要，最大限度地使用内部连接/引用/左外部连接。在保持引用完整性时使用引用联接。通过引用完整性，saphana不会对所有查询计算join。必须指定联接中的正确基数（n:1或1:1）–仅当确定时联接键字段或索引列上的表。避免连接具有更多空值的列避免使用计算列进行联接。尝试减少联接字段的数量。避免连接字段的数据类型不同的连接，因为这需要类型转换。我们可以使用联合，返利机器人哪个好用，而不是合并大型数据集。所有视图/表都可以与投影节点一起使用。投影节点通过缩小数据集（仅考虑所需的数据列）来提高性能。通过使用联合修剪，联合可以更有效。表函数可用作脚本计算视图的替代品。避免对计算列进行筛选。使用聚合节点处理重复的数据集。避免将命令逻辑与循环或分支逻辑一起使用，也避免使用游标。使用SQL脚本变量将大型、复杂的SQL语句分解为更小的独立步骤，可以提高查询执行的并行化。使用分析权限最新的SQL分析权限（SP10）根据业务需求筛选数据如果表有大量的记录以获得更好的性能，则对它们进行分区每个表（或表分区）最多有2B条记录，因为负载在多个服务器之间是平衡的。当分析将数据显示为聚合时，不要在"计算"视图中以粒度格式输出数据。尽量避免基于计算列创建受限列。在图层中创建信息视图。这有助于SAP HANA并行处理请求，从而提高系统性能。在适用的情况下为计算视图启用缓存。字典压缩技术提供10倍或更多的内存数据存储容量的HANA内存。基于高IOPS的日志卷存储，在内存DB更改数据和持久存储日志数据之间提供1000倍的日志数据同步，提供HANA快速数据更改性能。

需要一组最佳实践，发发淘客神器，bi大数据分析，开心返利，了解应使用哪种工具以及何时依赖一组潜在的复杂标准，以便我们可以使用HANA速度实现大规模并行处理、列压缩和列宽。

参考：

https://help.sap.com/https://help.sap.com/viewer/fc5ace7a367c434190a8047881f92ed8/2.0.02/en-US/4c1652b4bf39481db9c6b52f6b43a377.htmlhttps://blogs.sap.com/2015/08/05/performance-bits-and-bites-for-sap-hana-calculation-views/https://blogs.sap.com/2015/05/27/get-your-data-running-simple/