sap表字段最多有几个

Posted 2023-05-15

sap表字段最多有几个，
SAP ABAP 表字段是数据库表结构的组成部分，描述了数据库表字段的名称、数据类型和任何语义属性。

表字段是表的结构化数据类型的组成部分，相关规则适用于组成部分名称和组成部分类型，具有以下限制：

(1) 表字段名不能为保留名。 不能使用的保留名称在数据库表 TRESE 中。 这在使用包含结构(Include Structure)时也很重要。

(2) 表字段始终具有一种基本数据类型。引用类型、子结构和表类型是不可能的。也就是说引用类型，子结构和表类型不能出现在 Data element 和 Data Type 这两列下面，如下图所示：

基本数据类型直接为表字段指定或使用数据元素指定，并且始终基于 ABAP 字典中的预定义类型。表字段在物理数据库表中具有特定于平台的类型。

对于每个平台，ABAP 字典中的基本类型与特定于平台的类型之间存在映射。 如果仅使用 Open SQL，则此映射对 ABAP 程序员是透明的，并且只有 ABAP 字典中的预定义类型及其 ABAP 类型与 ABAP 程序相关。

(3) 一个表最多可以有 749 个字段。 所有字段长度的总和限制为 4030 字节。 对于 STRING、RAWSTRING、LRAW 和 LCHR 等深层字段，只计算引用而不计算实际内容。

CHAR 类型的字段最多可以包含 1333 个字符。

(4) 任何具有 LRAW 或 LCHR 类型的字段都必须位于表的末尾，并且每个表中只允许一个这种类型的字段。

注意：除了透明表之外，还有一个特定于 SAP 的数据库表类别可以在 ABAP 词典中定义, 即 Pool tables 和 Cluster tables. 二者可以通过 Open SQL 访问，就像访问透明表一样。数据库接口将访问转换为对二者的相关访问。 但是，某些限制适用，这些限制也在相关声明中指定。无法使用 native SQL 直接访问 Pool tables 和 Cluster tables. 参考技术A SAP表中的字段数量不受限制，具体取决于表的设计。

MySQL最多可建立多少索引和索引的限制

MySQL索引类型包括：
一、普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制。有以下几种创建方式：
1.创建索引
代码如下:

CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。

2.修改表结构

代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定。
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );

-- 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;

二、唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：

代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );

三、主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：

代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );

当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
四、组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：

代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );

为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。
二：使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
1.索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
2.使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
3.索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
4.like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
5.不要在列上进行运算

select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成:

select * from users where adddate<‘2007-01-01';

6.不使用NOT IN和<>操作。

三：sql优化原则
常见的简化规则如下：
1.不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
2.考虑使用临时表或表变量存放中间结果。
3.少用子查询
4.视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。
5.连接的表越多，其编译的时间和连接的开销也越大，性能越不好控制。
6.最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。
7.优先执行那些能够大量减少结果的连接。
8.拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间，更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。

如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么很可能意味着设计上的缺陷。 参考技术A

在满足语句需求的情况下，尽量少的访问资源是数据库设计的重要原则，这和执行的 SQL 有直接的关系，索引问题又是 SQL 问题中出现频率最高的，常见的索引问题包括：无索引（失效）、隐式转换。
1. SQL 执行流程看一个问题，在下面这个表 T 中，如果我要执行 select * from T where k between 3 and 5; 需要执行几次树的搜索操作，会扫描多少行？mysql> create table T (    -> ID int primary key,    -> k int NOT NULL DEFAULT 0,    -> s varchar(16) NOT NULL DEFAULT '',    -> index k(k))    -> engine=InnoDB;mysql> insert into T values(100,1, 'aa'),(200,2,'bb'),\\      (300,3,'cc'),(500,5,'ee'),(600,6,'ff'),(700,7,'gg');
这分别是 ID 字段索引树、k 字段索引树。 

这条 SQL 语句的执行流程：

1. 在 k 索引树上找到 k=3，获得 ID=3002. 回表到 ID 索引树查找 ID=300 的记录，对应 R33. 在 k 索引树找到下一个值 k=5，ID=5004. 再回到 ID 索引树找到对应 ID=500 的 R4

5. 在 k 索引树去下一个值 k=6，不符合条件，循环结束

这个过程读取了 k 索引树的三条记录，回表了两次。因为查询结果所需要的数据只在主键索引上有，所以必须得回表。所以，我们该如何通过优化索引，来避免回表呢？
2. 常见索引优化2.1 覆盖索引覆盖索引，换言之就是索引要覆盖我们的查询请求，无需回表。

如果执行的语句是 select ID from T wherek between 3 and 5;，这样的话因为 ID 的值在 k 索引树上，就不需要回表了。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，是常用的性能优化手段。

但是，维护索引是有代价的，所以在建立冗余索引来支持覆盖索引时要权衡利弊。

2.2 最左前缀原则

B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如 (name,sex，age) 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，当 (张三,F,26) 这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的检索方向，如果 name 相同再依次比较 sex 和 age，最后得到检索的数据。

# 有这样一个表 P

mysql> create table P (id int primary key, name varchar(10) not null, sex varchar(1), age int, index tl(name,sex,age)) engine=IInnoDB;

mysql> insert into P values(1,'张三','F',26),(2,'张三','M',27),(3,'李四','F',28),(4,'乌兹','F',22),(5,'张三','M',21),(6,'王五','M',28);

# 下面的语句结果相同

mysql> select * from P where name='张三' and sex='F';     ## A1

mysql> select * from P where sex='F' and age=26;         ## A2

# explain 看一下

mysql> explain select * from P where name='张三' and sex='F';

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref         | rows | filtered | Extra       |

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | ref  | tl            | tl   | 38      | const,const |    1 |   100.00 | Using index |

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------------+------+----------+-------------+

mysql> explain select * from P where sex='F' and age=26;

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

|  1 | SIMPLE      | P     | NULL       | index | NULL          | tl   | 43      | NULL |    6 |    16.67 | Using where; Using index |

+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+------+---------+------+------+----------+--------------------------+

可以清楚的看到，A1 使用 tl 索引，A2 进行了全表扫描，虽然 A2 的两个条件都在 tl 索引中出现，但是没有使用到 name 列，不符合最左前缀原则，无法使用索引。所以在建立联合索引的时候，如何安排索引内的字段排序是关键。评估标准是索引的复用能力，因为支持最左前缀，所以当建立（a，b）这个联合索引之后，就不需要给 a 单独建立索引。原则上，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。上面这个例子中，如果查询条件里只有 b，就是没法利用（a，b）这个联合索引的，这时候就不得不维护另一个索引，也就是说要同时维护（a，b）、（b）两个索引。这样的话，就需要考虑空间占用了，比如，name 和 age 的联合索引，name 字段比 age 字段占用空间大，所以创建（name，age）联合索引和（age）索引占用空间是要小于（age，name）、(name）索引的。

2.3 索引下推

以人员表的联合索引（name, age）为例。如果现在有一个需求：检索出表中“名字第一个字是张，而且年龄是26岁的所有男性”。那么，SQL 语句是这么写的mysql> select * from tuser where name like '张%' and age=26 and sex=M;
通过最左前缀索引规则，会找到 ID1，然后需要判断其他条件是否满足在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID1 开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化(index condition pushdown)，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。这样，减少了回表次数和之后再次过滤的工作量，明显提高检索速度。

2.4 隐式类型转化

隐式类型转化主要原因是，表结构中指定的数据类型与传入的数据类型不同，导致索引无法使用。所以有两种方案：修改表结构，修改字段数据类型。

修改应用，将应用中传入的字符类型改为与表结构相同类型。

3. 为什么会选错索引3.1 优化器选择索引是优化器的工作，其目的是找到一个最优的执行方案，用最小的代价去执行语句。在数据库中，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。

3.2 扫描行数

MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确的知道满足这个条件的记录有多少条，只能通过索引的区分度来判断。显然，一个索引上不同的值越多，索引的区分度就越好，而一个索引上不同值的个数我们称为“基数”，也就是说，这个基数越大，索引的区分度越好。# 通过 show index 方法，查看索引的基数mysql> show index from t;+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| t     |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |       95636 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               || t     |          1 | a        |            1 | a           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               || t     |          1 | b        |            1 | b           | A         |       96436 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
MySQL 使用采样统计方法来估算基数：采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。

在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：

on 表示统计信息会持久化存储。默认 N = 20，M = 10。

off 表示统计信息只存储在内存中。默认 N = 8，M = 16。

由于是采样统计，所以不管 N 是 20 还是 8，这个基数都很容易不准确。所以，冤有头债有主，MySQL 选错索引，还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。

可以用 analyze table 来重新统计索引信息，进行修正。

ANALYZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
3.3 索引选择异常和处理1. 采用 force index 强行选择一个索引。2. 可以考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。3. 有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。