SQ01 Pflege SAP Query
SQVI QuickViewer
Der ICM verfügt über einen Cache, in dem er Webseiten oder Teile von Webseiten, wie z. B. Bilddateien, speichert. Eine Übersicht über die im Cache befindlichen Daten erhalten Sie im ICM-Monitor unter der Funktion Springen > HTTP Server Cache > Anzeigen. Statistische Daten über Füllgrad und Effizienz des Cache finden Sie unter Springen > HTTP Server Cache > Statistik anzeigen. Interessante Werte sind hier u. a. die absolute Größe des Cache (Feld Cache-Größe (Bytes)) und die belegte Größe im Feld Belegter Cache- Speicher (Bytes). Der ICM wird über den SAP-Profilparameter rdisp/start_icman = true aktiviert. (Im Standardfall ist der ICM nach der Installation des SAP NetWeaver AS aktiv.).
Als Skalierbarkeit eines Programms bezeichnet man die Abhängigkeit der Laufzeit eines Programms von der Datenmenge. Viele Operationen sind linear von der Datenmenge abhängig (t = O(n)), d. h., die Laufzeit steigt linear mit der Datenmenge an. Beispiele dafür sind Datenbankselektionen in großen Tabellen ohne oder mit ungeeigneter Indexunterstützung und Schleifen über interne Tabellen im Programm. Lineare Skalierbarkeit ist für die Bearbeitung mittlerer Datenmengen akzeptabel. Wenn sie bei Programmen, die große Datenmengen bearbeiten sollen, nicht vermieden werden kann, muss über Parallelisierung nachgedacht werden. Besser als eine lineare Skalierbarkeit sind für die Performance natürlich konstante Laufzeiten (t = O(1)) oder eine logarithmische Abhängigkeit (t = O(log n)). Logarithmische Abhängigkeiten treten z. B. bei Datenbankselektionen in großen Tabellen mit optimaler Indexunterstützung oder bei Leseoperationen in internen Tabellen mit binärer Suche auf. Da die Logarithmusfunktion nur sehr langsam ansteigt, ist in der Praxis zwischen konstanten und logarithmisch ansteigenden Laufzeiten nicht zu unterscheiden. Inakzeptabel für die Bearbeitung mittlerer und großer Datenmengen sind quadratische Abhängigkeiten (t = O(n × n)) und alles, was darüber hinausgeht. Allerdings können Probleme mit quadratischer Abhängigkeit durch intelligente Programmierung in der Regel auf Abhängigkeiten der Art t = O(n × log n) zurückgeführt werden. Ein Beispiel ist das Vergleichen zweier Tabellen, die beide mit der Ordnung n wachsen. Ein Vergleich der unsortierten Tabellen würde zu einer quadratischen Abhängigkeit führen, ein Vergleich mit sortierten Tabellen zur Abhängigkeit t = O(n × log n). Da die Logarithmusfunktion nur sehr langsam ansteigt, ist in der Praxis zwischen einem Ansteigen t = O(n × log n) und einem linearen Ansteigen nicht zu unterscheiden.
Abstimmung der Filterkonfiguration auf das Kundensystem
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Das Verständnis für die Struktur und Funktionsweise des Systems ist insbesondere für die IT-Administration wichtig. Nicht umsonst ist „SAP Basis Administrator“ ein eigenes Berufsfeld. Auf der Seite www.sap-corner.de finden Sie nützliche Informationen zu diesem Thema.
So viele Informationen... wie kann man die aufheben, so dass man sie bei Bedarf wiederfindet? Dafür eignet sich Scribble Papers ganz hervorragend.
Da man in der Regel nicht am Trace von Pufferladevorgängen interessiert ist, sollten Sie ein Programm zunächst einmal ohne Trace ausführen, sodass alle Puffer geladen werden (SAP-Puffer und Datenbankpuffer). Erst den zweiten Lauf sollten Sie per ABAP-Trace protokollieren und auswerten.
Einige fehlende SAP Basis Funktionen im Standard werden durch die PC-Anwendung "Shortcut for SAP Systems" nachgeliefert.
Mit der Workprozess-Übersicht können Sie anhand der Felder Dauer, Status, Info Hält, Aktuelle Aktion und Info zur aktuellen Aktion die Aktionen der SAP-Workprozesse überwachen.
Hier bekommen Sie nach einer Selektion der User einen Überblick über alle gelaufenen Sessions.