{"id":64768,"date":"2025-08-22T15:28:07","date_gmt":"2025-08-22T13:28:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cubeserv.com\/?p=64768"},"modified":"2025-08-22T15:28:07","modified_gmt":"2025-08-22T13:28:07","slug":"materialized-views-in-sap-datasphere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/materialized-views-in-sap-datasphere\/","title":{"rendered":"Materialized Views in SAP Datasphere"},"content":{"rendered":"\t\t
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Wussten Sie, dass Sie in SAP Datasphere Views ganz einfach als Materialized Views anlegen k\u00f6nnen? Das bedeutet: Sie speichern den aktuellen Stand Ihrer Daten und greifen bei Abfragen nicht mehr jedes Mal auf die Originalquelle zu. Das spart Ressourcen und beschleunigt komplexe Datenprozesse.<\/strong><\/p>

Dies geschieht direkt am View-Objekt: Nach der Ver\u00f6ffentlichung kann die View per \u201eStart Data Persistence\u201c persistiert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nach erfolgreicher Persistierung erscheint eine entsprechende Best\u00e4tigungsmeldung.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wird die Datenpersistierung aktualisiert (\u201eRefresh\u201c), wird das neue Aktualisierungsdatum angezeigt.<\/p><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wenn die View nun abgefragt wird, stammen die Daten nicht mehr direkt aus der urspr\u00fcnglichen Quelle, sondern spiegeln den Stand der letzten Aktualisierung der Materialized View in SAP Datasphere wider.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00c4nderungen am Datensatz in der Source wirken sich erst nach einer erneuten Aktualisierung der Materialized View aus \u2013 bis dahin bleibt der persistierte Datenstand unver\u00e4ndert.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wird die Materialized View in SAP Datasphere erneut abgefragt, werden die Daten weiterhin aus der Persistenz gelesen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die regelm\u00e4\u00dfige Aktualisierung einer Materialized View sollte daher fest eingeplant werden. Dies kann direkt am Objekt erfolgen, empfiehlt sich aber \u00fcber ein Task-Chain-Objekt, das entsprechend terminiert werden kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Am besten erfolgt die Aktualisierung \u00fcber ein Task-Chain-Objekt:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Beim Einbinden von Views in die Task Chain l\u00e4sst sich festlegen, ob die Daten persistiert werden oder ob die Persistenz entfernt werden soll.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wird die Task Chain \u2013 manuell oder automatisiert \u2013 ausgef\u00fchrt, wird das Aktualisierungsdatum in der persistierten View aktualisiert und die Daten werden neu geladen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Nach einer Anpassung der Daten in der Oracle Source:\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was passiert, wenn beim Einbinden einer View in die Task Chain die Option \u201eRemove Persisted Data\u201c gew\u00e4hlt wird?<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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In diesem Fall wird in der zuvor persistierten View kein \u201eUpdate at\u201c-Datum mehr angezeigt und der Data Persistence Status ist leer.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Daten werden beim Abfragen der View wieder direkt aus der Oracle-Datenquelle gelesen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Praxisbeispiel f\u00fcr den sinnvollen Einsatz<\/strong><\/p>

Angenommen, in SAP Datasphere m\u00fcssen komplexe Tages- oder Monatsendverarbeitungen durchgef\u00fchrt werden, bei denen bestimmte Tabellen mehrfach verwendet werden. Um die Datensource zu entlasten, kann zu Beginn des Verarbeitungsprozesses (\u00fcber eine Task Chain) die mehrfach ben\u00f6tigte Tabelle persistiert werden. Die Endverarbeitung erfolgt dann auf Basis der persistierten Daten, und am Ende des Prozesses wird die Persistenz wieder entfernt.<\/p>

Dadurch entf\u00e4llt die mehrfache Erstellung und Abfrage der Tabelle (z. B. Geb\u00e4udedatentabelle). Im Tagesgesch\u00e4ft werden die Geb\u00e4udedaten direkt aus der Quelle gelesen, w\u00e4hrend sie f\u00fcr die Endverarbeitung einmalig aus der Source geladen, tempor\u00e4r in SAP Datasphere persistiert und nach Abschluss der Verarbeitung wieder entfernt werden.<\/p>

Nutzen Sie das volle Potenzial von SAP Datasphere!<\/strong><\/p>

Sie m\u00f6chten mehr \u00fcber die optimale Nutzung von Materialized Views und automatisierten Datenprozessen erfahren? Kontaktieren Sie uns f\u00fcr eine individuelle Beratung oder vereinbaren Sie direkt einen Workshop mit unseren Experten. Gemeinsam heben wir Ihre Datenprozesse auf das n\u00e4chste Level!<\/p>

Sie m\u00f6chten mehr \u00fcber die optimale Nutzung von Materialized Views und automatisierten Datenprozessen erfahren? Kontaktieren Sie uns f\u00fcr eine individuelle Beratung oder vereinbaren Sie direkt einen Workshop mit unseren Experten. Gemeinsam heben wir Ihre Datenprozesse auf das n\u00e4chste Level!<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Silvio Ackermann<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Data Warehouse design, ETL creation and Advanced Analytics on Expert level with interests on technologies and challenges<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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