基于HANA的universe最佳实践之JOIN_BY_SQL

在将HANA作为数据库创建universe建模时，有一条最佳实践，利用JOIN_BY_SQL特性。

这要从头说起，从一个另外相关的设置 - "Multiple SQL statements for each measure"。它的作用如同名字所表示的，对于使用的每一个measure单独生成一条SQL语句。目的是什么的？在基于数据库表设计universe建模的时候，有时候会遇到CHASM。在某些特殊场合下，报表的结果会不准确，比如产生笛卡尔积。解决方案之一便是将分别存在于不同表中的measure单独取出并在WEBI里面进行UNION操作。仅仅勾选这样一个选项，很棒。
我们看下面这样的例子来更好地理解（这里没有CHASM或者FAN，只是为了演示这个参数）
这是一个很简单的data foundation，而measure存在于两张表中


如果在WEBI的query panel里选择了这两个measure，而没有勾选这个选项，那么生成的SQL是什么样的呢？

[SQL] 纯文本查看 复制代码

SELECT  [/size]
  sum(Table__2."Quantity"),  
  sum(Table__1."GrossAmount"),  
  Table__1."OrderId",  
  Table__2."OrderItem"  
FROM  
  "OPENSAP.workshop::header"  Table__1 INNER JOIN "OPENSAP.workshop::item"  Table__2 ON (Table__1."OrderId"=Table__2."OrderId")  
    
GROUP BY  
  Table__1."OrderId",   
  Table__2."OrderItem"  

我们看到是一条SQL语句，利用INNER JOIN来连接的，这就是可能产生CHASM的SQL。
那么我们勾选这个选项，再次运行同样的WEBI，结果如何呢？我们发现WEBI生成了两条SQL，然后用自己的UNION操作将他们组合起来。



但是如果每个查询返回的数据很多会怎样？在WEBI里面做UNION效率一定不高，这时就可能产生性能问题。
这时候我们就可以借助JOIN_BY_SQL，将操作推到数据库层面去做。那么问题是，这与最开始没有勾选‘Multiple SQL statements for each measure“默认产生INNER JOIN语句时的区别在哪呢？我们先去universe里设置一下看看结果再说。


再次运行同样的WEBI报表，获得的SQL语句：

[SQL] 纯文本查看 复制代码

SELECT  
  COALESCE( F__1.Axis__1,F__2.Axis__1  ),  
  COALESCE( F__1.Axis__2,F__2.Axis__2  ),  
  F__1.M__3,  
  F__2.M__3  
FROM  
     (   
     SELECT  
       Table__1."OrderId" AS Axis__1,  
       Table__2."OrderItem" AS Axis__2,  
       sum(Table__1."GrossAmount") AS M__3  
     FROM  
       "OPENSAP.workshop::header"  Table__1 INNER JOIN "OPENSAP.workshop::item"  Table__2 ON (Table__1."OrderId"=Table__2."OrderId")  
         
     GROUP BY  
       Table__1."OrderId",   
       Table__2."OrderItem"  
       )  
      F__1  
      FULL OUTER JOIN   
     (   
     SELECT  
       Table__1."OrderId" AS Axis__1,  
       Table__2."OrderItem" AS Axis__2,  
       sum(Table__2."Quantity") AS M__3  
     FROM  
       "OPENSAP.workshop::header"  Table__1 INNER JOIN "OPENSAP.workshop::item"  Table__2 ON (Table__1."OrderId"=Table__2."OrderId")  
         
     GROUP BY  
       Table__1."OrderId",   
       Table__2."OrderItem"  
       )  
      F__2  
      ON ( F__1.Axis__1=F__2.Axis__1  AND  F__1.Axis__2=F__2.Axis__2  )