怎么用ABAP的新關鍵字REDUCE完成實際工作任務

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看一個具體的例子：ABAP 740里的一個新關鍵字REDUCE. 這個關鍵字的作用和在大規模數據集并行計算領域里廣泛使用的"Map-Reduce"編程模型中的Reduce操作類似，可以按照字面意思理解為“歸約”。

下圖是Map Reduce框架的工作步驟，統計一個海量輸入數據集(比如大于1TB)中的單詞出現次數。作為ABAP開發人員，我們沒必要了解Map Reduce框架的每個執行步驟，只需緊盯框架的輸入，以及執行結果就行了。

回到Jerry接受的實際工作任務。德國同事讓Jerry在某個CRM測試系統上做個統計，列出在數據庫表CRM_JSTO里，OBTYP(Object Type)和STSMA(Status Schema)這兩列擁有相同值的內表行的個數。大家可以把"OBTYP和STSMA兩列具有相同值的內表行"類比成上圖中重復出現的單詞。

下圖是CRM_JSTO的部分行：

下圖是Jerry完成的任務: 測試系統上內表一共有55多萬行，其中有90279行，只維護了OBTYP為TGP，而沒有維護STSMA. 排名第二的是COH和CRMLEAD的組合，出現了78722次。

稍稍做過一些ABAP開發的朋友們，一定會立即寫出下面的代碼：

利用SELECT COUNT直接在數據庫層完成統計工作。這也是SAP推薦的做法，所謂Code pusudown準則，即能放到HANA數據庫層面進行的操作，就盡量放進去，以充分利用HANA強大的計算能力。在數據庫能夠完成計算邏輯的前提下，盡量避免把計算邏輯放到Netweaver ABAP應用層去做。

不過，我們也需要注意到這種方式的局限性。Jerry之前曾經引用過SAP CTO的名言：

• There is no future with ABAP alone

• There is no future in SAP without ABAP

未來的ABAP會走向開放，互聯的道路。回到這個需求本身，假設待檢索的輸入數據不是從ABAP數據庫表中來，而是來自HTTP請求，或者第三方系統發過來的IDOC，此時我們無法再使用OPEN SQL本身的SELECT COUNT操作，而只能在ABAP應用層解決這個問題。

所謂技多不壓身，Jerry這里介紹兩種用ABAP完成這個需求的方式。

第一種方式比較傳統，實現在方法get_result_traditional_way里：

ABAP的LOOP AT GROUP BY這個關鍵字組合簡直就像是為這個需求量身定做一般：給GROUP BY指定obtyp和stsma這兩列，然后LOOP AT會自動將輸入內表的行記錄根據這兩列的值進行分組，每組行記錄的個數通過關鍵字GROUP SIZE自動計算出來，每組各自的obtyp和stsma的值，以及組內行記錄的條目數，存儲在REFERENCE INTO指定的變量group_ref里。ABAP顧問需要做的事情，只是簡單地把這些結果存儲到輸出內表即可。

第二種辦法，就是本文標題所述，使用ABAP 740新的REDUCE關鍵字：

上面的代碼乍一看可能覺得有點晦澀，但仔細閱讀后發現這種方式本質上也采用了和方法一LOOP AT GROUP BY同樣的分組策略——根據obtyp和stsma分組，這些子組通過變量<group_key>標識，然后通過第10行的REDUCE關鍵字，通過累加的方式，手動計算這個組的條目數——把一個大的輸入集根據GROUP BY指定的條件歸約成一個個規模更小的子集，然后分別針對子集進行計算——這就是REDUCE關鍵字通過字面含義傳遞給ABAP開發人員的處理思想。

總結和比較一下這三種實現方式：當待統計的數據源為ABAP數據庫表時，一定優先選用OPEN SQL的方式，使計算邏輯在數據庫層完成，以獲得最佳的性能。

當數據源并非ABAP數據庫表，而分組統計的需求為簡單的計數操作(COUNT)時, 優先用LOOP AT ... GROUP BY ... GROUP SIZE，使得計數操作通過GROUP SIZE在ABAP kernel完成，以獲得較好的性能。

當數據源并非ABAP數據庫表，而分組統計的需求為自定義的邏輯時，用本文介紹的第三種REDUCE解法，將自定義統計邏輯寫在第11行的NEXT關鍵字后。

這三種解法的性能依次遞減，不過適用的場合和靈活程度依次遞增。

LOOP AT ... GROUP BY ... GROUP SIZE，在Jerry的服務器上處理55萬條記錄，用了0.3秒，而REDUCE則需花費0.8秒。

到此，關于“怎么用ABAP的新關鍵字REDUCE完成實際工作任務”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！