Modellierungsumgebung vorbereiten

Anlegen von Calculation Views

Arbeiten mit gemeinsamen Knoten in Calculation Views

Datenquellen in Calculation Views verknüpfen

Arbeiten mit Union-Knoten in Calculation Views

Datenscheiben anlegen

Ranglistendaten

Funktionen in Calculation Views einbetten

Dynamische Calculation Views anlegen

Hierarchien in Calculation Views implementieren

Benutzerdefinierte Logik mit SQL entwickeln

Best Practices für die Modellierung anwenden

Werkzeuge zur Überprüfung der Modell-Performance verwenden

Implementieren von Funktionen zur Verbesserung der Performance

Ergebnisse der Calculation View speichern

Zusätzliche Produktivitätswerkzeuge für die Modellierung verwenden

In einem Modellierungsprojekt arbeiten

Lebenszyklus eines Modellierungsprojekts verwalten

Sicherheit in der SAP-HANA-Modellierung implementieren

Erste Schritte mit der SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine

SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine

Objective

After completing this lesson, you will be able to entdecken Sie die SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine.

SAP HANA Database Knowledge Graph Engine

Die SAP HANA database enthält eine ausgeklügelte Knowledge Graph Engine, die fortschrittliche Analysen und Graphenverarbeitung ermöglicht.

Ein Diagramm, das Komponenten des SAP HANA Knowledge Graph Enging und dessen Interaktion mit dem SAP-HANA-Cloud-Indexserver, dem Session-Management und SAP-HANA-Clients zeigt.

Die SAP HANA database Knowledge Graph Engine ist eine Komponente innerhalb der SAP-HANA-In-Memory-Datenbankplattform, die die erweiterte Graphenverarbeitung und -analyse unterstützt. Sie erweitert die Funktionen von SAP HANA Cloud, um komplexe, miteinander verbundene Datenstrukturen zu verarbeiten, sodass sie sich gut für eine Vielzahl moderner Analyseaufgaben eignet.

Mit der Knowledge Graph Engine können Benutzer Diagrammdaten effizient modellieren, abfragen und analysieren. Durch die Nutzung der In-Memory-Rechenleistung von SAP HANA Cloud bietet sie eine hohe Performance und Skalierbarkeit und erleichtert die Verarbeitung großer und komplexer Datensätze.

Im Folgenden finden Sie wichtige Punkte, die ein umfassendes Verständnis der SAP HANA Knowledge Graph Engine vermitteln:

Hauptfunktionen

Schlüssel	Beschreibung
Diagrammdatenverarbeitung	Mit der Knowledge Graph Engine können Sie komplexe Beziehungen zwischen Datenpunkten modellieren. Dies erleichtert die Ausführung von Abfragen, die das Durchlaufen dieser Beziehungen beinhalten, unterstützt sowohl gerichtete als auch ungerichtete Graphen mit Knoten und Kanten. Knoten können Entitäten darstellen, und Kanten können Beziehungen zwischen diesen Entitäten darstellen.
In-Memory-Verarbeitung	Nutzt die In-Memory-Funktionen von SAP HANA, um eine schnelle Query-Performance und Skalierbarkeit zu bieten.
Schemaflexibilität	Unterstützt eine schemalose Struktur, die für den Umgang mit heterogenen oder sich weiterentwickelnden Datenformaten von Vorteil ist.
Skalierbarkeit	Die Engine nutzt die In-Memory-Funktionen von SAP HANA und bietet eine hohe Performance und Skalierbarkeit für große Datenmengen.
Integration mit SQL	Nahtlose Integration mit anderen SAP-HANA-Komponenten, z.B. der SQL-Engine, ermöglicht ein einheitliches Datenmodell, vereinfachten Zugriff auf Tabellen- und Diagrammdaten und ermöglicht es Benutzern, Diagrammabfragen mit herkömmlichen SQL-Abfragen zu kombinieren.
Diagrammalgorithmen	Integrierte Diagrammalgorithmen für allgemeine Aufgaben wie kürzester Pfad, verbundene Komponenten und zentrale Kennzahlen, die direkt in der Datenbank ausgeführt werden können.
Abfragesprache	Unterstützt Graph-Abfragesprachen wie Cypher (verwendet von Neo4j) und Property Graph Query Language (PGQL) und macht sie für Benutzer zugänglich, die mit Graph-Datenbanken vertraut sind.

Zusammenfassung

Die SAP HANA database Knowledge Graph Engine ist ein robustes Werkzeug zur Handhabung komplexer, miteinander verbundener Datenstrukturen. Durch die Nutzung der leistungsstarken In-Memory-Funktionen von SAP HANA bietet es eine effiziente Diagrammverarbeitung und unterstützt eine Vielzahl von Analyseaufgaben. Dies macht es zu einer wertvollen Ergänzung für Unternehmen, die tiefere Einblicke aus ihren Daten erhalten und fundiertere Entscheidungen treffen möchten.

Schnittstellen

Die SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine bietet eine Reihe von Schnittstellen und APIs, die die Interaktion mit dem System für die Datenaufnahme, -abfrage und -verwaltung erleichtern. Diese Schnittstellen ermöglichen eine nahtlose Integration mit anderen Systemen und Workflows und erleichtern die Nutzung von graphenbasiertem Datenmanagement und Analysen in einer Unternehmensumgebung.

Schnittstellen und APIs	Beschreibung
SPARQL	Die primäre Schnittstelle zum Abfragen der Diagrammdaten befindet sich über den SPARQL-Endpunkt. Diese Schnittstelle ermöglicht es Benutzern, SPARQL-Abfragen zu senden, um Daten im Diagramm abzurufen und zu bearbeiten. Mit der SPARQL-Aktualisierung können Benutzer CRUD-Vorgänge (Anlegen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) für die Diagrammdaten ausführen und so dynamische Aktualisierungen der Diagrammstruktur ermöglichen. SPARQL steht für SPARQL Protocol and RDF Query Language.
RESTful-API	Für die Datenaufnahme werden APIs bereitgestellt, mit denen Benutzer RDF-Daten in verschiedenen Formaten hochladen können, z.B. Turtle, RDF/XML, N-Triples und JSON-LD.
Management Operations	Diese APIs unterstützen administrative Aufgaben wie das Anlegen, Löschen und Verwalten von Diagrammdatenspeichern sowie die Konfiguration von Zugriffskontrollen und anderen Einstellungen.
Diagrammalgorithmen	Es stehen APIs zur Verfügung, um integrierte und benutzerdefinierte Diagrammalgorithmen auszuführen, die erweiterte Analysefunktionen bereitstellen.
JavaScript-API	Auf die Knowledge Graph Engine kann über die SAP-HANA-Client-APIs zugegriffen werden, die Unterstützung für JavaScript enthalten. Dadurch können Entwickler Diagrammfunktionen in Webanwendungen und andere JavaScript-basierte Lösungen integrieren.
SQL-Schnittstelle	Während die primäre Abfrageschnittstelle SPARQL ist, unterstützt die Knowledge Graph Engine auch SQL-Erweiterungen, die die Integration mit herkömmlichen SQL-basierten Anwendungen ermöglichen. Dies erleichtert die Verwendung von relationalen Daten neben Diagrammdaten.
Ereignis-Streaming-Schnittstellen	Die Engine unterstützt Schnittstellen für das Streaming von Daten und ermöglicht so die Datenaufnahme und -verarbeitung in Echtzeit. Dies ist nützlich für Anwendungsfälle wie Echtzeitanalysen und Ereignisverarbeitung.
BI- und Visualisierungswerkzeuge	Die Integration mit SAP Analytics Cloud ermöglicht die Erstellung von diagrammbasierten Visualisierungen und Dashboards und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Erkunden und Darstellen von Diagrammdaten.
Drittanbieter-Tools	Die Engine kann mit verschiedenen BI- und Visualisierungstools von Drittanbietern integriert werden, sodass Benutzer ihre bevorzugten Tools für die Datenanalyse und -präsentation nutzen können.
SAP Data Intelligence	Die Knowledge Graph Engine kann mit SAP Data Intelligence integriert werden, was die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen für erweiterte Analysen von Diagrammdaten ermöglicht. Es werden Schnittstellen bereitgestellt, um benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen zu integrieren, mit denen Benutzer Analysen an ihre spezifischen Anforderungen anpassen können.
Cloud Foundry und Kubernetes	Die Engine stellt Service-Broker für Cloud Foundry bereit, sodass sie nahtlos in Cloud-Foundry-basierte Umgebungen integriert werden kann.
Kubernetes-Operatoren	Kubernetes-Operatoren können verwendet werden, um den Lebenszyklus der Knowledge Graph Engine zu verwalten und so die Bereitstellung und Skalierung in Kubernetes-Umgebungen zu erleichtern.
OData-Services	Die Engine kann Daten und Services über OData bereitstellen, was die Integration mit einer Vielzahl von Unternehmensanwendungen ermöglicht, die das OData-Protokoll unterstützen.

Mit diesen Schnittstellen und APIs können Benutzer auf verschiedene Weise mit der SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine interagieren und so eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Integrationsszenarios unterstützen. Unabhängig davon, ob Sie benutzerdefinierte Anwendungen erstellen, Echtzeitanalysen durchführen oder eine Integration in vorhandene Systeme durchführen, bietet die Knowledge Graph Engine die Flexibilität und Leistung, die für eine effektive Nutzung von Diagrammdaten erforderlich ist.

Arbeiten mit dem Wissensdiagramm

Die SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine ist eine Komponente innerhalb der SAP HANA Cloud Platform, die Unternehmen dabei unterstützt, Erkenntnisse aus vernetzten Daten mithilfe von graphenbasiertem Datenmanagement und Analysen abzuleiten. Die Architektur der Knowledge Graph Engine erleichtert das Speichern, Abrufen und Analysieren komplexer Beziehungen innerhalb von Unternehmensdaten.

Architektur	Überblick
Datenaufnahme und -speicherung	Die Knowledge Graph Engine unterstützt die Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter Daten aus relationalen Datenbanken, halbstrukturierter Daten aus Dateien (wie JSON oder XML) und unstrukturierten Daten. Die Daten werden in einem Graph-basierten Ablagesystem abgelegt, das für Graph-Abfragen optimiert ist. Diese Schicht gewährleistet eine effiziente Speicherung und Bereitstellung von Knoten und Kanten und unterstützt große Graphdatenbanken.
Datenmodellierung mit RDF/OWL-Unterstützung	Die Engine verwendet das Resource Description Framework (RDF) und die Web Ontology Language (OWL), um Daten zu modellieren. Dies ermöglicht eine flexible und semantisch umfangreiche Darstellung von Daten und Beziehungen. Benutzer können Ontologien definieren, die die Struktur der Daten und Beziehungen zwischen Objekten beschreiben und so ein konsistentes und semantisches Verständnis der Daten ermöglichen.
Graph-Abfrage: SPARQL Abfragesprache	Die Knowledge Graph Engine unterstützt SPARQL, eine leistungsstarke Abfragesprache für RDF-Daten. Dies ermöglicht komplexe Abfragen, die das Diagramm durchlaufen und Muster und Beziehungen innerhalb der Daten finden können. Mithilfe der In-Memory-Verarbeitungsfunktionen von SAP HANA können Diagrammabfragen mit hoher Geschwindigkeit und Effizienz durchgeführt werden, was Antworten mit geringer Latenz bietet.
Berechnung und Analysen	Die Engine enthält eine Bibliothek von Diagrammalgorithmen, die für verschiedene Analyseaufgaben wie Analyse des kürzesten Pfads, Community-Erkennung und Zentralitätsmaßnahmen verwendet werden können. Benutzer können auch benutzerdefinierte Algorithmen definieren und ausführen, die auf ihre spezifischen Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Integration und APIs	Die Knowledge Graph Engine ist eng mit anderen Komponenten der SAP-HANA-Cloud-Plattform integriert, was eine nahtlose Datenverschiebung und -verarbeitung ermöglicht. Es werden APIs bereitgestellt, um die Interaktion mit der Knowledge Graph Engine aus externen Anwendungen zu ermöglichen und so eine einfache Integration mit anderen Systemen und Workflows zu ermöglichen.
Sicherheit und Governance	Die Engine erzwingt Datensicherheitsrichtlinien, einschließlich Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und rollenbasierten Berechtigungen, um Datenschutz und Compliance sicherzustellen. Tools und Frameworks werden bereitgestellt, um die Daten-Governance zu unterstützen, einschließlich Datenherkunft, Metadatenmanagement und Qualitätsprüfungen.
Benutzungsoberfläche und Visualisierung	Integrierte oder integrierte Visualisierungstools helfen Benutzern, die Diagrammdaten visuell zu untersuchen und zu verstehen, wodurch es einfacher ist, Erkenntnisse abzuleiten und Ergebnisse zu kommunizieren. Dashboard und Reporting: Die Integration mit BI-Werkzeugen ermöglicht die Erstellung von Dashboards und Berichten, die diagrammbasierte Erkenntnisse in einem aussagekräftigen und umsetzbaren Format darstellen.
Skalierbarkeit und Performance	Die Architektur unterstützt die horizontale Skalierung von Ressourcen für die Verarbeitung großer und wachsender Datenmengen. Performance-Optimierungstechniken, einschließlich Abfrageoptimierung und Indizierung, stellen sicher, dass Diagrammabfragen auch bei großen Diagrammen effizient ausgeführt werden.

Erste Schritte

Die Installation und Einrichtung der SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine umfasst mehrere Schritte. Da SAP HANA Cloud ein Managed Service ist, werden viele der herkömmlichen Installationsschritte abstrahiert.

Im Folgenden finden Sie die Voraussetzungen für den Einstieg in die Knowledge Graph Engine in SAP HANA Cloud:

Voraussetzungen	Aufgabe
SAP-HANA-Cloud-Instanz	Stellen Sie sicher, dass Sie über eine aktive SAP-HANA-Cloud-Instanz verfügen.
SAP HANA Cloud Cockpit	Zugriff auf das SAP HANA Cloud Cockpit oder SAP HANA Cloud Central.
Berechtigungen	Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Berechtigungen zum Verwalten von Services und zum Konfigurieren der Knowledge Graph Engine verfügen.

Im Folgenden finden Sie die allgemeinen Schritte für den Einstieg in die Knowledge Graph Engine in SAP HANA Cloud:

Schritte

Auf SAP HANA Cloud Central zugreifen:
Melden Sie sich mit Ihren SAP-Anmeldeinformationen bei SAP HANA Cloud Central (früher SAP HANA Cloud Cockpit) an.
SAP-HANA-Cloud-Instanz anlegen oder auswählen:
Falls noch nicht geschehen, legen Sie eine SAP-HANA-Cloud-Instanz an.
Wählen Sie Ihre SAP-HANA-Cloud-Instanz aus, um ihre Konfigurationen zu verwalten.
Aktivieren Sie den Knowledge Graph Service:
Navigieren Sie in SAP HANA Cloud Central zum Abschnitt Services.
Suchen Sie den Service Knowledge Graph. Wenn sie nicht standardmäßig aktiviert ist, müssen Sie sie möglicherweise über die Instanzeinstellungen aktivieren.
Stellen Sie eine Verbindung zu Ihrer SAP-HANA-Cloud-Datenbank her:
Verwenden Sie SAP HANA Studio, DBeaver oder einen beliebigen SQL-Client, der JDBC/ODBC unterstützt, um eine Verbindung zu Ihrer SAP-HANA-Cloud-Datenbank herzustellen.
Verwenden Sie die in SAP HANA Cloud Central bereitgestellten Verbindungsdetails.

Diagrammtabellen und Diagramme anlegen:

Verwenden Sie SQL-Befehle, um die erforderlichen Tabellen und Diagramme zu erstellen. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für das Anlegen eines einfachen Diagramms:

Code Snippet

123456789101112131415161718192021222324
-- Create a vertex table
CREATE COLUMN TABLE VertexTable (
    id INT PRIMARY KEY,
    name NVARCHAR(100)
);

-- Create an edge table
CREATE COLUMN TABLE EdgeTable (
    id INT PRIMARY KEY,
    source INT,
    target INT,
    relationship NVARCHAR(100)
);

-- Create the graph
CREATE GRAPH MyGraph (
    VERTEX TABLE VertexTable,
    EDGE TABLE EdgeTable
);

-- Insert data into vertex and edge tables
INSERT INTO VertexTable VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO VertexTable VALUES (2, 'Bob');
INSERT INTO EdgeTable VALUES (1, 1, 2, 'knows');

Verwenden Sie die Knowledge Graph Engine:
Nachdem Sie Ihren Graphen eingerichtet haben, können Sie die Knowledge Graph Engine verwenden, um Graphenoperationen durchzuführen.
Im Folgenden finden Sie eine Beispielabfrage zum Abrufen von Knoten und Kanten:
Code Snippet
```
1
SELECT * FROM MyGraph;
```

Zusätzliche Konfiguration

Ontologiemanagement: Je nach Bedarf können Sie Ontologien definieren und verwalten, um die Struktur Ihrer Diagrammdaten zu definieren.

Datenintegration: Integrieren Sie Ihre Diagrammdaten nach Bedarf mit anderen SAP-HANA-Cloud-Services und -Anwendungen.

Dokumentation und Ressourcen

Dokumentation zu SAP HANA Cloud: Detaillierte Anweisungen und erweiterte Konfigurationsoptionen finden Sie in der offiziellen Dokumentation zu SAP HANA Cloud.

SAP Community: Tauschen Sie sich mit den SAP-Community-Foren aus, um Fehler zu beheben und Best Practices auszutauschen.

SAP Tutorials: In den Tutorials und Lernressourcen von SAP finden Sie praktische Leitfäden und Beispiele.

Wenn Sie diese Schritte ausführen, sollten Sie in der Lage sein, die SAP HANA Cloud Knowledge Graph Engine für Ihre datenintensiven Anwendungen zu installieren und zu konfigurieren.

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