Seit der Veröffentlichung von SAP HANA im Jahre 2010 zeigen Statistiken, dass Unternehmen mit steigender Tendenz auf SAP HANA umgestiegen sind. Die In-Memory-Technologie ermöglicht es, schneller und effizienter Daten zu analysieren und in Echtzeit auszuwerten. Zu den Möglichkeiten, welche die SAP HANA Datenbank bietet, zählt auch SAP HANA Suche. Anwender können große Datenmengen schnell und effizient durchsuchen. Um die Suche einzusetzen, ist eine Vielzahl von Einstellungen und Funktionalitäten anzupassen, abgestimmt auf Situation und Datentyp. Es stellt sich also die Frage, wie die Suche auf strukturierte Daten bestmöglich optimiert werden kann und welche Einstellungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen. Die im Buch vorliegenden Forschungsergebnisse untersuchen in Testvergleichen die verschiedenen Einstellungsmöglichkeiten der SAP HANA Suche mit dem Ziel der Optimierung. Bewertung, Auswahl und Einsatz der Ergebnisse zeigen, wie die Suche auf strukturierte Daten zu organisieren ist und damit auch, welche Einstellungsmöglichkeiten jeweils zur Verfügung stehen.

Textprobe: Kapitel 4: Analyse der SAP HANA Suche In diesem Kapitel geht es um die Optimierung der SAP HANA Suche, um die Auslotung der Möglichkeiten, die SAP HANA zur Verfügung stellt und wie sich die Suchverfahren voneinander unterscheiden. Des weiteren gilt es zusätzlich zu beleuchten, wie sich die Indexierung auf das Suchverhalten auswirkt. 4.1 Forschungsszenarien Im Rahmen der Forschungen wurden drei größere Versuche durchgeführt. Ziel der Forschungen ist es, das Verhalten der SAP HANA Suche besser zu verstehen und zu optimieren. Der erste Versuch analysiert die Fuzzy Suche näher. Hierbei gilt es anhand von Testdaten herauszufinden, wie sich die Suchverfahren unter den verschiedenen Testbedingungen verhalten. Es wurden verschiedene Fehler Szenarien entwickelt und getestet. Neben der Fehlertoleranz der Fuzzy Suche war zusätzlich zu untersuchen, ob die Indexierung die Suchverfahren beeinflusst. Der zweite Versuch geht auf das Verhalten der Freestyle Suche ein. Hier wurde zunächst das Verhalten der Suchverfahren erforscht und im Anschluss die Auswirkung der Indexierung auf die Freestyle Suche analysiert. Der dritte Versuch bezieht sich auf die Analyse des Verhaltens der UNION-Abfrage. Dabei wird den Fragen nachgegangen, ob es mit UNION möglich ist, mehrere Spalten genauer zu durchsuchen als mit der Freestyle Suche und welche Auswirken die Indexierung auf die Suchergebnisse hat. In einem weiterführenden Experiment wurde darüber hinaus untersucht, ob bei der Gewichtung der Suchergebnissen die Semantik eine Rolle spielt. Für die Forschungen wurde als Datengrundlage die Testdaten eines SAP Schulungssystems (SAP IDES) verwendet. Diese Testdaten, von SAP öffentlich zur Verfügung gestellt, dürfen frei verwendet werden. Während der Forschungen wurden für die Forschungen die Infotyptabellen PA0001 und PA0006 des SAP Human Capital Management Systems verwendet. Bei TabellePA0001 handelt es sich um personenbezogene Daten. Diese eignen sich besonders gut für Testzwecke, da sie einen praktischen Bezug zur Wirtschaft aufweisen. Bei Tabelle PA0006 handelt es sich um Adressdaten passend zu den Daten in der Tabelle PA0001. Als Grundlage der Forschungen diente ein SAP Business Warehouse 7.50 SP1. Als Datenbank SAP HANA 1.00 SPS10 Database Revision 102. 4.2 Analyse der Fuzzy Suche Ziel dieses Experiments ist es herauszufinden, wie sich die einzelnen Suchverhalten in Kombination der Fuzzy Suche verhalten. Dabei ist das Experiment wie folgt gegliedert: _ Vergleich der Suchverfahren ohne fehlerhafte Testdaten _ Vergleich der Suchverfahren mit fehlerhaften Testdaten – Fehlerfall 1: Gelöschte Buchstaben– Fehlerfall 2: Ersetzte Buchstaben – Kombination aus Fehlerfall eins und zwei – Fehlertendenzen _ Auswirkungen der Indexierung 4.2.1 Vergleich der Suchverfahren ohne Fehler Um die Suchverfahren miteinander vergleichen zu können wurde zunächst dargelegt, wie die Fuzzy Suche ohne fehlerhafte Daten verhält. Ziel dieses ersten Versuchs ist es, die Genauigkeit der Fuzzy Suche zu überprüfen. Für diese Suche wurden die folgenden Einstellungen, siehe Tabelle 4.1 verwendet. Zu durchsuchen war das Feld Vorname in der Tabelle PA0001. Die Fuzzy Suche bietet die Möglichkeit, die Fehlertoleranz anzupassen, siehe Kapitel 2.5.1 Bild 2.1. Um zu untersuchen, wie sich die Suchverfahren bei sinkender Toleranz verhalten, wurde von 0 bis 1 in jeweils 0,05er Schritten der Score des Suchergebnisses gemessen. Insgesamt ergeben sich daraus 21 Testfälle.

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Johannes Tassilo Brandau wurde 1992 in Wiesbaden geboren. In einem Unternehmen für Softwareentwicklung in der Medizinbranche beendete er eine Berufsausbildung als Fachinformatiker. Es folgte das Studium in Wirtschaftsinformatik in Wiesbaden an der University of Applied Science mit dem Abschluss Bachelor of Science. Während des Studiums sammelte der Autor umfassende praktische Erfahrungen als Werkstudent in der SAP-Branche mit dem Schwerpunkt Business Intelligence. Außerdem gründete er 2014 erfolgreich ein start-up in der IT-Beratung. Die Interessen des Autors gelten Machine Learning und Business Intelligence. Derzeit setzt er seine Ausbildung fort an der University of Applied Science in Frankfurt am Main mit dem Schwerpunkt Data Science.