SQL Cockpit 3.0 Features

Das langerwartete Cadaxo SQL Cockpit 3.0 ist jetzt da! Ein komplett neuer Parser, mit dem sich vollkommen neue Möglichkeiten bei der Gestaltung der SQL Statements ergeben, schmückt die neuste Cockpit Version.

Hier eine Auflistung der Cockpit 3.0 Neuerungen:

  • Unterstützung neuer Open SQL Funktionen
  • Anzeige und Zugriff von CDS Views
  • Generische Spaltenangaben mit dbalias~*
  • Auto-Vervollständigung (Code-Completion)
  • Unterstützung der Cockpit Symbole im kompletten Select-Statement

 

Unterstützung neuer Open SQL Funktionen

Seit SAP ABAP 7.40, SP8 gibt es nun, nach langem Warten, folgende neuen Open SQL Funktionen:

  • Verwenden von Festwerten
  • Arithmetische Kalkulationen (+,-,*,/)
  • Arithmetische Funktionen (ABS, CEIL, FLOOR, DIV, MOD)
  • Verketten von Zeichenketten mit &&
  • Typanpassung mit CAST (momentan nur von DEC zu FLTP)
  • COALESCE Funktion
  • Fallunterscheidung mit CASE

„Das soll NEU sein??“, werden sich nun einige von euch fragen. Die Antwort ist „JA“. Während in anderen Datenbanksprachen Funktionen, wie CASE, UNION und CAST, im Basisrepertoire inbegriffen sind und seit je her unterstützt werden, war das bei Open SQL bisher nicht der Fall. Schon seit den Anfängen von SAP kannte Open SQL nur eine sehr abgespeckte Version der kompletten SQL Syntax und wurde bisher auch kaum erweitert.

Erst als die SAP eigene Datenbank SAP HANA etabliert war, mit ihr die Strategie „Code Push Down“ geschaffen wurde, hat sich bei Open SQL auch einiges getan. Ab ABAP Release 7.40, Servicepaket 8, stehen neue SQL Funktionen zur Verfügung.

 

Das folgende Beispiel zeigt ein SQL Statement mit folgenden neuen SQL Funktionen:

Fallunterscheidung mit CASE, Verketten von Zeichenketten mit &&, COALESCE Funktion

Ergebnis:

bsp1

 

Für eine detaillierte Übersicht der neuen Open SQL Features, mit einiges Praxisbeispielen, hier klicken: http://www.cadaxo.com/?p=4555

 

 

Anzeige und Zugriff von CDS Views

Als weiteres Feature in der neuen Cockpit 3.0 Version, das unbedingt erwähnt werden sollte, ist die Unterstützung von CDS Views.

CDS Views sind relativ neu und deswegen noch nicht weit verbreitet. Ich bin mir jedoch sicher, dass sie, in einiger Zeit, in aller Munde sein werden. Da die bisherigen Views in SAP sehr eingeschränkt sind, hat man jetzt bei den CDS Views sogar mehr Möglichkeiten als mit den neuen Open SQL Funktionen.

Hier sind nämlich noch neben den ganzen neuen Open SQL Features, solche Funktionen, wie UNION, UNION ALL, Assoziationen und Annotationen, möglich.

Also noch mächtigere Möglichkeiten eine View zu bauen. Das bedeutet auch Entlastung des Anwendungsservers, indem Daten-Intensive Logik in die View und somit auf die Datenbank ausgelagert wird. Im besten Fall ist im Report nur noch ein simples Select-Statement auf die CDS View, ohne komplizierte WHERE-Bedingungen, notwendig.

Hier ein Beispiel einer CDS View:

cds2

 

Die Anlage und Pflege der CDS Views ist nur mit ADT (ABAP Development Tools) im Eclipse möglich. Jedoch bietet Cockpit 3.0 nun die einzige Möglichkeit im SAP GUI, sich die View Definition direkt anzeigen zu lassen.

Mit Doppelklick auf den Namen der CDS View öffnet sich ein Popup mit Informationen zur View und dem DDL Coding.

cds_dll

 

Mittels Open SQL kann man direkt im Cockpit Editor das Select-Statement ausführen und sieht die Ergebnisliste.

cds_editor

 

 

Generische Spaltenangaben mit dbalias~*

Die Spaltenangabe kann bei JOIN Abfragen nun generisch mit dbalias~* vorgenommen werden.

 gen_spalten

 

Code Completion

Als weiteres Feature der Cockpit 3.0 Version, das erheblich zur Usability des Cockpits beiträgt und jeden Anwender das Schreiben der SQL Statements erheblich erleichtert, ist die Auto-Vervollständigung.

Es wurde die Standard Code-Completion des SAP Editors verwendet. Das Aktivieren erfolgt mit STRG+SPACE

 code_comp

 

Symbole

Bisher war bei Symbolen die Einschränkung gegeben, dass sie nur in der WHERE-Bedingung verwendet werden dürfen. Nun werden sie im kompletten Select-Statement unterstützt.

symbole

 

OpenSQL 1×1

OpenSQL ist eine Datenbanksprache mit der man bestimmte Operationen auf der Datenbank durchführen kann. Es stammt von der Firma SAP und wurde von der älteren Datenbanksprache SQL abgeleitet.

SQL, Abkürzung für „Structured Query Language“, wurde von Edgar Codd (IBM), Donald Chamberlin und Raymond Boyce, in den 1970er entworfen.

Es ist eine Sprache zum Abfragen und Bearbeiten von Datenbeständen in relationalen Datenbanken und zur Definition neuer Datenstrukturen.

Es gibt drei Kategorien von SQL Befehlen:

  • DML – Data Manipulation Language
    • Einfügen, Ändern, Löschen und lesender Zugriff
  • DDL – Data Definition Language
    • Definition neuer Datenbankstrukturen (Schemas, Tabellen usw.)
  • DCL – Data Control Language
    • Zur Rechteverwaltung und Transaktionskontrolle

In SAP bildet das ABAP Dictionary die DDL- und DCL-Befehle ab. Open SQL beinhaltet die DML Befehle. Wobei hier noch zu erwähnen ist, dass es nur aus einer Untermenge der Schlüsselwörter des Standard-SQL besteht. Nachfolgend eine Auflistung der Open SQL Schlüsselwörter, die verwendbar sind:

Schlüsselwort Funktion
SELECT Daten aus Datenbanktabellen lesen
INSERT Neue Zeilen in Datenbanktabellen einfügen
UPDATE Zeileninhalte in Datenbanktabellen ändern
MODIFY Neue Zeilen in Datenbanktabellen einfügen oder bestehende Zeileninhalte ändern
DELETE Zeilen aus Datenbanktabellen löschen
OPEN CURSOR,
FETCH,
CLOSE CURSOR
Zeilen von Datenbanktabellen über den Cursor lesen

Bevor wir uns den einzelnen Schlüsselwörtern widmen und diese näher erläutern, trägt der folgende Absatz noch zum besseren Verständnis vom Open SQL und seiner Verwendung in SAP, bei.

Ein SAP System ist ein drei Schichten System, bestehend aus UI, Applikationsserver und einer Datenbank. Die Datenbank kann von unterschiedlichen Datenbankenherstellern, wie MaxDB, DB2, Oracle, MSSQL, usw., verwendet werden. (Hier eine vollständige Auflistung der von der SAP unterstützten Datenbanken: http://help.sap.com/saphelp_nw73/helpdata/de/84/0cb892edfbc34290c1685132006662/content.htm)

Da jede von diesen Datenbanken einen unterschiedlichen SQL-Dialekt besitzt, wurde Open SQL eingeführt.

Denn Open SQL ist eine portable und datenbank-unabhängige Sprache. D.h., von allen Programmen bzw. Entwicklungen, die am Anwendungsserver laufen und Open SQL verwenden, können deren Open SQL Befehle auf jeder beliebigen darunter liegenden Datenbank ausgeführt werden.

Genauer gesagt, setzt die ABAP Laufzeitumgebung die Open SQL Befehle in die entsprechende Native SQL Befehle um. Mit Native SQL bezeichnet man das erwähnte spezifische SQL Dialekt der darunter liegenden Datenbank.

Es ist natürlich auch erlaubt Native SQL im ABAP Programm zu verwenden. Dabei arbeitet man mit datenbankspezifischen SQL Anweisungen. Das erlaubt die Einbindung verschiedener Datenbanktabellen, die nicht vom ABAP Dictionary verwaltet werden. Die Einschränkung jedoch ist, dass solche Programme im Allgemeinen nicht auf verschiedenen Datenbanksystemen laufen können.

 

Widmen wir uns nun den oben erwähnten Open SQL Schlüsselwörtern zu:

Schlüsselwort Funktion
SELECT, ENDSELECT Daten aus Datenbanktabellen lesen
INSERT Neue Zeilen in Datenbanktabellen einfügen
UPDATE Zeileninhalte in Datenbanktabellen ändern
MODIFY Neue Zeilen in Datenbanktabellen einfügen oder bestehende Zeileninhalte ändern
DELETE Zeilen aus Datenbanktabellen löschen
OPEN CURSOR,

FETCH,

CLOSE CURSOR

Zeilen von Datenbanktabellen über den Cursor lesen

Wie schon erwähnt sind diese nur eine Untermenge der Standard-SQL Schlüsselwörter, jedoch auch mit einigen SAP-spezifischen Elementen, wie z.B. der Zusatz FOR ALL ENTRIES, angereichert.

Um Datenbestände abzufragen wird das Schlüsselwort SELECT, am häufigsten verwendet. Das Lesen über den Cursor (OPEN CURSOR, FETCH, CLOSE CURSOR) ist auch möglich, jedoch ziemlich selten benutzt. Der Unterschied ist, dass beim Lesen der Daten über einen Cursor, die INTO-Klausel von der SELECT-Anweisung entkoppelt werden kann. Mit OPEN CURSOR wird ein Cursor für die Select-Anweisung geöffnet und danach können die Zeilen der Selektion einzeln in einen flachen Zielbereich gestellt werden.

 

SELECT

Die SELECT-Anweisung wird zum Lesen von Daten aus Datenbanktabellen verwendet und ist in mehrere elementare Klauseln aufgeteilt:

SELECT result: result definiert die Struktur der zu lesenden Daten. Dabei können einzelne Spalten oder komplette Zeilen mit * angegeben werden.

INTO target: die INTO Klausel bestimmt den Arbeitsbereich innerhalb eines ABAP Programms indem die gelesenen Daten gestellt werden sollen.

FROM source: source gibt die Datenbanktabelle oder View an von der gelesen werden soll. Die FROM-Klausel kann auch vor die INTO-Klausel gestellt werden.

WHERE cond: In der WHERE-Klausel werden Bedingungen bestellt, welche Zeilen gelesen werden sollen.

GROUP BY fields: Hiermit werden Gruppen mehrerer Zeilen zu einzelnen Zeilen zusammengefasst. Eine Gruppe ist ein Satz von Zeilen, die in jeder Spalte auf der Liste fields die gleichen Werte enthalten.

HAVING cond: Mit dieser Klausel werden logischen Bedingungen auf die durch GROUP BY  kombinierten Zeilen gesetzt.

ORDER BY fields: Hiermit gibt man eine Sortierreihenfolge der zu lesenden Zeilen vor.

 

Bei fast jeder dieser Klauseln gibt es Zusätze, wie z.B. SINGLE oder DISTINCT beim SELECT-Statement, CORRESPONDING FIELDS OF TABLE bei der INTO-Klausel, auf die ich hier nicht näher eingehen werde. (bei Bedarf liefert die SAP Onlinedokumentation Hilfe mit weiteren Details und konkreten Beispielen)

 

Aggregatfunktionen

Auf einzelnen Spalten von Datenbanktabellen können Aggregatsfunktionen angewendet werden. Aggregate sind zusammengefasste Daten einzelner Spalten.

S1 steht für einzelne Spaltennamen. Der Ausdruck agg steht für eine der folgenden Aggregatsfunktionen:

MAX: liefert den Maximalwert der Spalte

MIN: liefert den Minimalwert der Spalte

SUM: liefert die Summer der Spalte

AVG: liefert den Durchschnittswert der Spalte

COUNT: zählt Werte oder Zeilen;

COUNT( DISTINCT s ) liefert die Anzahl unterschiedlicher Werte in der Spalte s. Mit DISTINCT werden doppelt vorkommende Werte aus der Berechnung ausgeschlossen.

COUNT( * ) liefert die gesamte Anzahl der Zeilen in der Ergenismenge

Der Zusatz AS kann ein Alias, ein alternativer Spaltenname a1, definiert werden.

Nachfolgend ein Beispiel einer Select-Anweisung mit einer Aggregatsfunktion:

Mit dieser Anweisung erhält man den Geschäftspartner mit der höchsten vergebenen Geschäftspartnernummer.

 

Inner Join und Outer Join

Joins geben die Möglichkeit die Datenmenge über mehrere Datenbanktabellen zu selektieren. Bei einem INNER JOIN erhält man nur die Sätze des Kreuzproduktes, zu denen in allen beteiligten Tabellen ein Eintrag existiert.

Bei einem LEFT [OUTER] JOIN werden dagegen aus der linken Tabelle der Join-Verknüpfung auch Sätze selektiert, selbst wenn kein Eintrag in der anderen Tabelle existiert.

Nachfolgend ein Beispiel eines INNER JOINS:

Als Ergebnis würde man einen Datensatz erhalten, wenn dieser in beiden Tabellen vorhanden ist.

Nachfolgend ein Beispiel eines LEFT [OUTER] JOINS:

Mit LEFT OUTER JOIN wird nicht wie beim INNER JOIN nur dann ein Wert zurückgegeben wenn sich die JOIN Bedingung in beiden Tabellen findet, sondern hier kann als Ergebnis auch nur der Inhalt von Tabelle 1 (in diesem Fall BUT000) geliefert werden.

UP TO x ROWS

Mit diesem Zusatz werden die Anzahl der zu liefernden Zeilen an die Datenbank übergeben.

GROUP BY
Nachfolgend ein Beispiel eines GROUP BY:

SUBQUERIES

Mit Subqueries lassen sich eigene SELECT-Anweisung als Bedingung in der WHERE- oder HAVING- Klausel verschachteln.

Hier ein Beispiel eines Sub-Selects:

 

FOR ALL ENTRIES

Mit diesem Befehl werden alle Partner die sich in der internen ABAP Tabelle lt_partnertab befinden selektiert.

Der OPEN-SQL Zusatz FOR ALL ENTRIES ist bekanntlich eine SAP-spezifische Erweiterung und als solche nicht auf den Datenbanksystemen bekannt. Der DB-Optimizer wandelt solche SELECTS in entsprechende SQL Kommandos der Datenbank um.

 

Der Optimizer

Jedes Datenbanksystem verfügt über einen Optimizer. Die Aufgabe des Optimizers ist es, den Ausführungsplan für ein SQL-Statement zu erstellen (z.B. festlegen, ob ein Index- oder Table Scan durchgeführt wird). Es gibt zwei Ausprägungen von Optimizern:

Rule-based

Ein Rule-Based Optimizer analysiert die Struktur einer SQL-Anweisung (hauptsächlich SELECT und die WHERE-Klausel ohne Werte) und den Index der Tabelle(n). Über einen Bewertungsmechanismus entscheidet der Optimizer welches Vorgehen er anwendet, um den Befehl auszuführen.

Cost-based

Ein Cost-Based Optimizer betrachtet zusätzlich einige Werte in der WHERE-Klausel und die Statistiken der Tabellen. Die Statistiken enthalten Low- und High Values der Felder oder sogar ein Histogramm, das die Verteilung der Daten in der Tabelle enthält. Der Cost-Based Optimizer nutzt mehr Informationen über die Tabellen und führt daher meistens zu einem schnelleren Zugriff. Ein Nachteil beim Cost-Based Optimizer ist, daß die Statistiken periodisch auf den neuesten Stand gebracht werden müssen.

 

Rückgabewerte

Ein OpenSQL Befehl liefert folgende Rückgabewerte:

sy-subrc
Konnte der Befehl erfolgreich abgesetzt werden so enthält sy-subrc immer den Wert 0, ansonsten ungleich 0.

sy-dbcnt
Der Inhalt dieses Systemfelds enhält den Wert der durch den Befehl bearbeiteten Zeilen.

 

Neue Open SQL Features ab ABAP® 7.40, SP8

Mit dem Release 7.40, SP5 und SP8, hat sich im Open SQL einiges getan. SAP hat nach einem längeren Stillstand bei Open SQL endlich an den SQL92-Standard, der aus dem Jahre 1992 stammt, angeknüpft und unterstützt nun Features, wie UNION und CASE.

Neue Syntax

Mit 7.40, SP5 gibt es einen neuen SQL Parser im ABAP Kernel und somit auch eine neue SQL Syntax. Das Verwenden dieser neuen Syntax ist auf jeden Fall ein Muss, wenn man die neuen SQL Features nutzen möchte.

Hier die zwei wichtigsten Punkte davon:

  • Aufgelistete Spaltennamen können und sollen durch Komma getrennt werden
  • Bei Hostvariablen soll ein @ vorangestellt werden

Nachfolgend ein Beispiel mit der neuen SQL Syntax:

Open SQL Expressionen

Die Open SQL Expressionen werden in der Spaltenliste nach dem SELECT Befehl verwendet. Das Ergebnis dieser Expression wird direkt auf der Datenbank berechnet und in die entsprechende Spalte geschrieben. Dabei kann man sowohl andere Spalten, als auch Hostvariablen für die Berechnung verwenden.

Dabei ist hier das Stichwort „Code push down“. Diese Strategie ist in letzter Zeit in aller Munde. Ursprünglich wurde es immer nur mit der SAP HANA in Verbindung gebracht. Doch spätestens jetzt, mit diesen neuen Open SQL Features, eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten für Entwickler, auch mit einer traditionellen Datenbank darunter.

Mit „Code push down“ soll so viel Anwendungslogik wie möglich, vom Applikationsserver auf die Datenbank verlagert werden. D.h., dass alle rechen- bzw. daten-intensive Logik, die die Datenbank berechnen kann – es auch tut.

Es liegt natürlich im Ermessen des Entwicklers, die Logik sinnvoll auszulagern. In Anbetracht der Performance lässt sich definitiv eine Verbesserung erzielen.

Hier eine Auflistung der Open SQL Expressions

  • Verwenden von Festwerten
  • Arithmetische Kalkulationen (+,-,*,/)
  • Arithmetische Funktionen (ABS, CEIL, FLOOR, DIV, MOD)
  • Verketten von Zeichenketten mit &&
  • Typanpassung mit CAST (momentan nur von DEC zu FLTP)
  • COALESCE Funktion
  • Fallunterscheidung mit CASE

Es können auch mehrere SQL Expressionen miteinander kombiniert und durch Verwendung von runden Klammern, auch priorisiert werden.

Nachfolgend einige Beispiele der SQL Expressionen:

Zu Demozwecken wurde eine eigene DB-Tabelle ‚ZDATENTYPEN‘ verwendet, deren Spaltennamen, nach den Datentypen der jeweiligen Spalte, vergeben wurden.

Beispiel einer arithmetischen Kalkulation:

Ergebnis:

bsp1

Erklärung: Beispiel einer einfachen Addition. Sie ersten drei Spalten werden direkt ausgegeben. Die vierte Ausgabespalte zweigt den Wert der dritten Spalte + 100. Der Spaltennamen der vierten Spalte lautet „I4CALC“.

 

Beispiel einer arithmetischen Funktion:

Hier ein Beispiel einer Auf- und Abrundung:

Ergebnis:

bsp2

Erklärung: Mit der arithmetischen Funktion CEIL findet eine Aufrundung, mit FLOOR eine Abrundung statt.

Beispiel eines Castings:

Ergebnis:

bsp3

Erklärung: In der zweiten Spalte wurde das Feld, das einen dezimalen Datentypen hat, als Float ausgegeben.

!! Achtung: mit SP8 ist der CAST nur von DEC auf FLTP möglich !!

Beispiel Verketten von Zeichenketten:

Ergebnis:

bsp4

Erklärung: In der dritten Spalte werden die ersten zwei Zeichenketten zusammen, durch ein Semikolon getrennt, ausgegeben.

Beispiel COALESCE:

Ergebnis:

bsp5

Erklärung: Liefert die Join-Verknüpfung ein Ergebnis aus der BUT020, wird die Adressnummer in die zweite Spalte geschrieben, ansonsten wird der Wert „NO ADDRESS“ hineingeschrieben.

Beispiel einer Fallunterscheidung mit CASE:

Ergebnis:

bsp6

Erklärung: In der zweite Spalte, vom Namen TYPE_DESC, wird je nach TYPE = 1, der Wert „Person“ und bei TYPE = 2, „Unternehmen“ hineingeschrieben. Bei allen anderen Werten, wird „Unbekannt“ ausgegeben.

Beispiel einer Kombination:

Ergebnis:

bsp7

Erklärung: Hier wurde einer Fallunterscheidung mit CASE und eine Verkettung vom Zeichenketten miteinander kombiniert.

CDS – Core Data Services

Bei den CDS handelt es sich um eine neue Art der View-Definition in SAP. Nachdem es bei den traditionellen Datenbank-Views sehr viele Einschränkungen gibt, wie keine Outer Joins, keine komplexen Joins, keine Kommentare, kein Union, keine View auf eine View usw. , hat sich dahingehend mit den CDS Views ein revolutionärer Fortschritt entwickelt. Es gibt keine Einschränkungen mehr. Mittels Datenbank-unabhängigen DDL statements (Data Definition Language) sind der Kreativität und Komplexität fast keine Grenzen mehr gesetzt.

DDL umfasst die komplette Data Definition Language vom SQL und erweitert es um die Möglichkeit sogenannte Annotationen und Assoziationen zu definieren. Hier eine Auflistung der Möglichkeiten:

  • SQL Funktionen (ABS, CEIL, DIV, DIVISION, CONCAT, COALESCE,…)
  • Parameter
  • Fallunterscheidung mit CASE
  • CASTING
  • Built-In Funktionen (Konvertierungsfunktionen für Währungen und Einheiten)
  • UNION, UNION ALL
  • Associations

Die CDS Views sich vollständig im ABAP integriert. Sowohl im ABAP Dictionary sichtbar, als auch mit den SAP Transportmanagement-Tool transportierbar.

Die Pflege erfolgt mit den ADT (ABAP Development Tools) im Eclipse.

Hier ein kleines, einfaches Beispiel einer CDS View:

cds1

Auch die CDS Views tragen zur „Code push down“ Strategie bei. Sogar mehr als die SQL Expressionen, da es hier durchaus mehr Möglichkeiten gibt.

Der Zugriff auf CDS Views erfolgt mittels Open SQL. Nachfolgend ein paar Beispiele von CDS Views.

Beispiel einer CDS View mit UNION ALL:

cds2

Zugriff auf die View:

Ergebnis:

cds2_result

Beispiel einer CDS View mit einer Währungskonvertierung:

cds3

Zugriff auf die View:

Ergebnis:

cds3_result

ABAP Managed Database Procedures

Als dritter Newcomer und „Code push down“-Vertreter, darf ich AMDP vorstellen. ABAP Managed Database Procedures (AMDP) sind sogenannte Prozeduren, auch bekannt als „Stored procedures“.  Diese sind in nativer Datenbank-Sprache implementiert. Momentan ist SAP HANA, die einzige Datenbank, die AMDPs unterstützt.

Dazu gibt es ein klassenbasiertes Framework, mit dem sich AMDP Prozeduren verwalten und aufrufen lassen. Eine AMDP Klasse implementiert das spezielle Interface (IF_AMDP_MARKER_HDB). Bei der Methodenimplementierung muss die Datenbank und die entsprechende Datenbank-Sprache angegeben werden. Momentan sind nur SQL-Script und die SAP HANA möglich.

Die Pflege von AMDPs erfolgt nur mit ADT (ABAP Development Tools) in Eclipse.

Auswertungsergebnisse mit Crystal Reports im SQL Cockpit visualisieren

SQL Cockpit – Analyse mit Crystal Reports

Ab SAP NetWeaver 7.02 besteht die Möglichkeit ALV Ergebnislisten auch im Crystal Report Layout anzuzeigen. Selbstverständlich unterstützt auch die ALV Anzeige des SQL Cockpits diese weitere Darstellungsform.

Um eine SQL Cockpit Ergebnisliste als Crystal Reports anzuzeigen, muss lediglich die View-Darstellung auf Crystal Reports geändert werden. Die Funktion steht jedoch nur dann zur Verfügung, wenn in Ihrem System die Anzeige von ALV Listen im Crystal Report Layout erlaubt ist.

Screenshot - Crystal Reports in SQL Cockpit


Screenshot - Crystal Reports in SQL Cockpit

Die in Crystal Reports angezeigten Auswertungen können mit der Vollversion von Crystal Reports weiterbearbeitet werden. Beispielsweise kann mit der Vollversion von Crystal Reports die Spaltenformatierung angepasst werden, Texte können ergänzt oder geändert werden oder für eine bessere Visualisierung können Charts eingebunden werden.

Voraussetzungen

Zum Anzeigen von ALV Listen im Crystal Reports Layout müssen notwendige Komponenten lokal installiert sein. Es handelt sich dabei um den Crystal Reports Viewer und um den ALV Connector. Nähere Informationen dazu sind im SAP Hinweis 135044 zu finden.Im Implementation Guide muss die Anzeige von ALV Listen im Crystal Report Layout aktiviert werden. Die Einstellung kann auch direkt mit dem Report SALV_GZT_CUSTOMIZING vorgenommen werden.

SQL Cockpit unterstützt ab Release 2.1 auch sekundäre Datenbanken

Sekundäre Datenbanken im SAP

Mit den sekundären Datenbankverbindungen in SAP können OPEN SQL Befehle auch von anderen Datenbanken als der SAP Standarddatenbank ausgeführt werden. Sobald die Verbindung zur sekundären Datenbank eingerichtet ist, kann diese in den OPEN SQL Befehlen mit dem Zusatz CONNECTION angesprochen werden. Voraussetzung ist, dass es sich bei der Datenbank um eine von SAP unterstützten Datenbank handelt.

HANA Zugriff über sekundäre Datenbanken

Selbstverständlich unterstützt SAP in den neueren ABAP Releases die eigene SAP HANA. Somit kann beispielsweise in einem Side-by-Side Scenario die SAP HANA als sekundäre Datenbank angesprochen werden.

SQL Cockpit und sekundäre Datenbanken

Mit dem neuen Release 2.1 unterstützt das Cadaxo SQL Cockpit die sekundären Datenbanken im SAP in vollem Umfang. Die Verwendung ist exakt gleich wie in der gewohnten ABAP Entwicklung, durch den Zusatz CONNECTION. Einiger unserer Kunden haben bereits die SAP HANA im Einsatz und können nun mit dem SQL Cockpit rasch und einfach Performancevergleiche zwischen der Standarddatenbank und der SAP HANA durchführen.

Nachfolgend ein Beispiel, der den Zugriff auf eine sekundäre SAP HANA im SQL Cockpit zeigt.

sql_cockpit_screenshot_connection_db