Richtwert für Array-Fetch
Parameteränderungen und Netzwerkcheck
Einmal hat man das Geld Person A gesendet und einmal Person B. Welcher Miner hat nun Recht? Die Lösung dazu ist, dass man den Konsensus in Zeitblöcke unterteilt, in welcher jeweils per Zufall ein Miner ausgewählt wird, der dann bestimmen kann, welche Transaktion er während dieses Blocks als Konsensus ausgewählt hat. Die Transaktionen werden in Blöcken der Kette gespeichert. In jeden Block passen nur eine begrenzte Anzahl an Transaktionen. Der Miner, der die letzte Transaktion eines Blocks löst, bevor ein neuer generiert wird, bekommt als Belohnung zusätzlich noch einen Bitcoin.
Test der EDI-Datenübermittlung In der Transaktion WE05 werden alle ein- und ausgehenden Nachrichten bzw. IDocs sowie der Status des IDocs angezeigt. Sind die Bestelldaten korrekt eingegeben und das Partnerprofil korrekt konfiguriert, wird das IDoc als erfolgreich verarbeitet gelistet.
Administration SAP & SAP HANA
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.
Wie bereits erwähnt, werden im Extended, Roll und Heap Memory die Benutzerkontexte abgelegt. Zusätzlich werden aber auch Speicherbereiche benötigt, in denen Daten global benutzerkontextübergreifend gespeichert werden können. Diesem Zweck dienen der SAP Extended Global Memory (SAP EG Memory) und der SAP Paging Memory.
Mit "Shortcut for SAP Systems" werden Aufgaben im Bereich der SAP Basis vereinfacht und fehlende Funktionen des Standards ergänzt.
Wird abgebrochenen Verbuchungen nicht sofort nachgegangen, besteht nach mehreren Tagen kaum noch eine Chance, der Ursache des Fehlers auf den Grund zu gehen.
SAP-Basis bezieht sich auf die Verwaltung des SAP-Systems, die Aktivitäten wie Installation und Konfiguration, Lastausgleich und Leistung von SAP-Anwendungen, die auf dem Java-Stack und SAP ABAP laufen, umfasst. Dazu gehört auch die Wartung verschiedener Dienste in Bezug auf Datenbank, Betriebssystem, Anwendungs- und Webserver in der SAP-Systemlandschaft sowie das Stoppen und Starten des Systems. Hier finden Sie einige nützliche Informationen zu dem Thema SAP Basis: www.sap-corner.de.
Überwachen Sie darüber hinaus das Hauptspeicherprofil.