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Vom SAP-IDoc zum Host

Vom SAP-IDoc zum Host. Die Verarbeitung und Aufbereitung von SAP Daten für die Bereitstellung auf dem HOST. Dateneingangsformat. Artmas (Artikelhauptinformationen) 83 Tabellen mit insg. 1879 Feldern, 82 Beziehungen untereinander

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Vom SAP-IDoc zum Host

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Presentation Transcript

  1. Vom SAP-IDoc zum Host Die Verarbeitung und Aufbereitung von SAP Daten für die Bereitstellung auf dem HOST. M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  2. Dateneingangsformat • Artmas (Artikelhauptinformationen)83 Tabellen mit insg. 1879 Feldern,82 Beziehungen untereinander • Infrec (Lieferant- und Verpackungsinformationen)22 Tabellen mit insg. 324 Feldern,21 Beziehungen untereinander • Bommat (Stücklisten-, Pfandinformationen, etc.)10 Tabellen mit 187 Feldern,9 Beziehungen untereinander M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  3. Dateneingangsformat M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  4. Dateneingangsformat • Problematiken: • Die Zuordnungen der Tabellen sind nicht klar über die Beschreibung des XML (sog. XSD) zu erkennen und müssen so mit menschlicher Logik und teilweise durch SAP interne Kenntnisse aneinandergefügt werden. • Das IDoc kennt keine Datentypen sodass alles als String exportiert wird. • Alle Informationen, welche nicht dem SAP-Standard angehören, werden zusätzlich in sog. ZZ-Feldern untergebracht. Dabei handelt es sich um spezifische Daten die nur Melsungen betreffen.Diese Zusatzinformationen werden, abweichend vom XML Standard, hinten zu einem langen String aneinander kettet angefügt. M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  5. Dateneingangsformat M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  6. Die Verarbeitung SAP-PI IDoc-Importer Verdichtung Artmas 10 Tabellen WindowsDienst Infrec 3 Tabellen XML-Dateien Bommat 2 Tabellen MySQL M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  7. Die Verarbeitung • Das SAP stellt unserer Schnittstelle die Dateien über ihre PI in einem Pfad auf einem Windowsserver ab. • Auf diesem Windowsserver läuft ein von uns erstellter Dienst, welcher das Eingangsverzeichnis überwacht und ggf. den Import anstößt. Hierbei muss er natürlich unterscheiden, welchen Dateityp er gerade bekommt, da aus dem Dateinamen keinerlei Informationen gezogen werden können und diese Dateien auch sonst keine Gemeinsamkeiten aufweisen (außer, dass sie XML sind). • Die entsprechende Importroutine liest die Dateien ein, verkettet diese per Logik und komprimiert die Daten auf wenige Tabellen (ohne dabei Informationen zu verlieren) und schreibt sie in eine MySQL Datenbank.Der Clou an dieser Sache ist, dass diese Importer automatisch nicht vorhandene Felder den entsprechenden Tabellen anhängen können sodass selbst bei bis heute noch unbekannten Daten die evtl. im SAP aufgenommen werden die Importer ohne eingreifen die Daten verarbeiten und speichern können. M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  8. Nutzung der Daten • Die in der Datenbank gespeicherten Daten werden über gespeicherte Prozeduren so aufbereitet, dass sie vom Host aus, über CPGJDBC mit nur einem Aufruf in HTML-Masken dargestellt und weiterverarbeitet werden können. • Die für den Host relevanten Logiken für die Anlage von neuen Artikeln, oder neuen Verpackungshierarchien werden alle direkt aus CPG-Programmen gesteuert. M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  9. Randinformationen • Ein IDoc ist zwischen 8 und 24KB groß. • Bei Massentestes liefen in 4 Stunden so ca. 150.000 IDocs von SAP in die Datenbank. Das Nadelöhr ist hier die Aufbereitung in der PI. • Die Datenbank ist, seit dem Beginn vor ca. einem Jahr von 0 auf ca. 4,5 GB gewachsen. Tendenz steigend. M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  10. Fragen? M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

  11. EP Datenfluss EP Datendatei ca. 5:00h Daten vom Host MySQLDatenbank ca. 6:00h Tagesgeschäft WebApplikationBenutzer bearbeitung Über-nahme der Daten ca. 22:00h M.Scheeren, Lattwein GmbH, Mai 2011

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