Seminar SAP Datasphere – SQL, SQLScript und Open SQL Schemas

Dieses Seminar vertieft SQL-basierte Entwicklung und offene Datenbankzugriffe in SAP Datasphere. SQL Views, komplexe Abfragen, SQLScript-nahe Transformationslogik, Open SQL Schemas, Datenbankbenutzer und sichere Integrationsmuster werden praxisnah kombiniert.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Lernziele
3. Zielgruppe
4. Voraussetzungen
5. Seminarinhalte
6. Praxisübungen

Zielsetzung

Inhaltsverzeichnis: fachliches Ziel · technisches Ziel · Qualität und Betriebsfähigkeit

Ziel ist die kontrollierte Umsetzung leistungsfähiger SQL-Logik und externer SQL-Zugriffe, ohne Governance, Berechtigungen, Wartbarkeit und Plattformgrenzen aus dem Blick zu verlieren.

Lernziele

Inhaltsverzeichnis: Einordnung · Umsetzung · Prüfung · Dokumentation

• die fachlichen und technischen Grundlagen zu SQL-Entwicklungsmodell in Datasphere, Abfragegrundlagen im Modellkontext, Ausdrücke und bedingte Logik sicher einordnen
• Anforderungen in nachvollziehbare Konfigurations-, Integrations- oder Modellierungsschritte überführen
• einen durchgängigen Praxisfall mit kontrollierten Zwischenschritten umsetzen
• Datenqualität, Berechtigungen, Abhängigkeiten und Laufverhalten mit festgelegten Prüfkriterien bewerten
• die Lösung dokumentieren, deployen und für einen geregelten Betrieb beziehungsweise die weitere Nutzung vorbereiten

Zielgruppe

Inhaltsverzeichnis: Rollen · Aufgabenbereiche · Projektbezug

Datasphere-Entwickler, SQL-Entwickler, Data Engineers, Datenbankentwickler, Analytics Engineers und technische Architekten

Voraussetzungen

Inhaltsverzeichnis: Fachkenntnisse · technische Grundlagen · empfohlene Praxiserfahrung

Gute SQL-Grundkenntnisse, Erfahrung mit relationalen Datenmodellen und praktische Datasphere-Grundlagen

Seminarinhalte

Inhaltsverzeichnis: SQL-Entwicklungsmodell in Datasphere · Abfragegrundlagen im Modellkontext · Ausdrücke und bedingte Logik · Fensterfunktionen · Common Table Expressions und modulare SQL-Logik · SQL-basierte Transformationsmuster · Open SQL Schemas und Datenbankbenutzer · Externe SQL-Clients und Datenbereitstellung · Sicherheit, Performance und Codequalität

1. SQL-Entwicklungsmodell in Datasphere
2. Abfragegrundlagen im Modellkontext
3. Ausdrücke und bedingte Logik
4. Fensterfunktionen
5. Common Table Expressions und modulare SQL-Logik
6. SQL-basierte Transformationsmuster
7. Open SQL Schemas und Datenbankbenutzer
8. Externe SQL-Clients und Datenbereitstellung
9. Sicherheit, Performance und Codequalität

Modul 1: SQL-Entwicklungsmodell in Datasphere

Inhaltsverzeichnis: grafische Views, SQL Views und persistierte Transformationen abgrenzen · Repository-Objekte und Open-SQL-Zugriffe nach Verantwortlichkeit unterscheiden · Namens-, Schicht- und Dokumentationskonventionen festlegen · geeignete SQL-Anwendungsfälle nach Komplexität und Wiederverwendung auswählen

1. Schritt 1: grafische Views, SQL Views und persistierte Transformationen abgrenzen
2. Schritt 2: Repository-Objekte und Open-SQL-Zugriffe nach Verantwortlichkeit unterscheiden
3. Schritt 3: Namens-, Schicht- und Dokumentationskonventionen festlegen
4. Schritt 4: geeignete SQL-Anwendungsfälle nach Komplexität und Wiederverwendung auswählen

Praxis: Ein bestehendes Modell in grafische und SQL-basierte Bestandteile gliedern

Modul 2: Abfragegrundlagen im Modellkontext

Inhaltsverzeichnis: Projektion, Filter, Join und Aggregation mit eindeutiger Granularität umsetzen · Datentypen und implizite Konvertierungen kontrollieren · Nullwerte und dreiwertige Logik korrekt behandeln · Zwischenergebnisse mit gezielten Prüfabfragen validieren

1. Schritt 1: Projektion, Filter, Join und Aggregation mit eindeutiger Granularität umsetzen
2. Schritt 2: Datentypen und implizite Konvertierungen kontrollieren
3. Schritt 3: Nullwerte und dreiwertige Logik korrekt behandeln
4. Schritt 4: Zwischenergebnisse mit gezielten Prüfabfragen validieren

Praxis: Eine mehrtabellige Abfrage mit dokumentierter Granularität erstellen

Modul 3: Ausdrücke und bedingte Logik

Inhaltsverzeichnis: CASE-Ausdrücke für fachliche Klassifikationen einsetzen · Zeichen-, Datums- und numerische Funktionen kontrolliert verwenden · Einheiten, Vorzeichen und Rundungsregeln berücksichtigen · Randfälle mit Testdaten und Erwartungswerten prüfen

1. Schritt 1: CASE-Ausdrücke für fachliche Klassifikationen einsetzen
2. Schritt 2: Zeichen-, Datums- und numerische Funktionen kontrolliert verwenden
3. Schritt 3: Einheiten, Vorzeichen und Rundungsregeln berücksichtigen
4. Schritt 4: Randfälle mit Testdaten und Erwartungswerten prüfen

Praxis: Auftragsdaten nach Status, Alter und Wertklasse ableiten

Modul 4: Fensterfunktionen

Inhaltsverzeichnis: Partitionierung und Sortierung einer Fensterfunktion fachlich definieren · Rangfolge, laufende Summe und Vorperiodenvergleich berechnen · Fensterergebnis von Aggregation und Gruppierung unterscheiden · Performance und Ergebniseindeutigkeit mit Testfällen prüfen

1. Schritt 1: Partitionierung und Sortierung einer Fensterfunktion fachlich definieren
2. Schritt 2: Rangfolge, laufende Summe und Vorperiodenvergleich berechnen
3. Schritt 3: Fensterergebnis von Aggregation und Gruppierung unterscheiden
4. Schritt 4: Performance und Ergebniseindeutigkeit mit Testfällen prüfen

Praxis: Top-Kunden, kumulierten Umsatz und Monatsvergleich berechnen

Modul 5: Common Table Expressions und modulare SQL-Logik

Inhaltsverzeichnis: komplexe Verarbeitung in benannte Teilschritte zerlegen · wiederholte Logik und unnötige Verschachtelung reduzieren · Abhängigkeiten und Filterwirkung je Teilschritt prüfen · Lesbarkeit und Wartbarkeit durch Kommentare und Benennung verbessern

1. Schritt 1: komplexe Verarbeitung in benannte Teilschritte zerlegen
2. Schritt 2: wiederholte Logik und unnötige Verschachtelung reduzieren
3. Schritt 3: Abhängigkeiten und Filterwirkung je Teilschritt prüfen
4. Schritt 4: Lesbarkeit und Wartbarkeit durch Kommentare und Benennung verbessern

Praxis: Eine mehrstufige Kohortenanalyse mit CTEs strukturieren

Modul 6: SQL-basierte Transformationsmuster

Inhaltsverzeichnis: Quell- und Zielschema sowie Schlüsselbehandlung festlegen · Deduplizierung, Änderungsvergleich und fachliche Ableitung implementieren · vollständige und inkrementelle Verarbeitung konzeptionell trennen · Wiederholbarkeit und Fehlerfälle mit Kontrolltabellen absichern

1. Schritt 1: Quell- und Zielschema sowie Schlüsselbehandlung festlegen
2. Schritt 2: Deduplizierung, Änderungsvergleich und fachliche Ableitung implementieren
3. Schritt 3: vollständige und inkrementelle Verarbeitung konzeptionell trennen
4. Schritt 4: Wiederholbarkeit und Fehlerfälle mit Kontrolltabellen absichern

Praxis: Einen bereinigten Kundenbestand aus mehreren Quellsätzen erzeugen

Modul 7: Open SQL Schemas und Datenbankbenutzer

Inhaltsverzeichnis: Zweck und Grenzen eines Open SQL Schemas einordnen · Datenbankbenutzer nach Anwendung und Verantwortlichkeit planen · Objekte und Berechtigungen im Schema kontrolliert verwalten · Zugangsdaten, Rotation und Stilllegung sicher dokumentieren

1. Schritt 1: Zweck und Grenzen eines Open SQL Schemas einordnen
2. Schritt 2: Datenbankbenutzer nach Anwendung und Verantwortlichkeit planen
3. Schritt 3: Objekte und Berechtigungen im Schema kontrolliert verwalten
4. Schritt 4: Zugangsdaten, Rotation und Stilllegung sicher dokumentieren

Praxis: Ein Open-SQL-Nutzungskonzept für ein externes Data-Engineering-Werkzeug erstellen

Modul 8: Externe SQL-Clients und Datenbereitstellung

Inhaltsverzeichnis: Verbindungsparameter und sichere Netzwerkwege vorbereiten · Zugriff mit einem SQL-Client schrittweise testen · Lese- und Schreibszenarien nach Governance-Vorgaben trennen · Datenübergabe und technische Eigentümerschaft dokumentieren

1. Schritt 1: Verbindungsparameter und sichere Netzwerkwege vorbereiten
2. Schritt 2: Zugriff mit einem SQL-Client schrittweise testen
3. Schritt 3: Lese- und Schreibszenarien nach Governance-Vorgaben trennen
4. Schritt 4: Datenübergabe und technische Eigentümerschaft dokumentieren

Praxis: Eine externe SQL-Verbindung testen und ein kontrolliertes Datenobjekt bereitstellen

Modul 9: Sicherheit, Performance und Codequalität

Inhaltsverzeichnis: Minimalberechtigungen und Funktionstrennung für SQL-Zugriffe anwenden · Abfragepläne, Datenmengen und Laufzeiten vergleichbar messen · Filter, Joins und Berechnungen schrittweise optimieren · Code-Review, Testfälle und Deployment-Checkliste abschließen

1. Schritt 1: Minimalberechtigungen und Funktionstrennung für SQL-Zugriffe anwenden
2. Schritt 2: Abfragepläne, Datenmengen und Laufzeiten vergleichbar messen
3. Schritt 3: Filter, Joins und Berechnungen schrittweise optimieren
4. Schritt 4: Code-Review, Testfälle und Deployment-Checkliste abschließen

Praxis: Eine langsame und schwer lesbare SQL View fachlich sowie technisch überarbeiten

Praxisübungen

Inhaltsverzeichnis: Komplexe SQL View mit CTEs, Fensterfunktionen und Qualitätsprüfungen entwickeln · Open-SQL-Zugriff und Datenbankbenutzer sicher konzipieren · Abfrageperformance messen, optimieren und im Code-Review dokumentieren

• Komplexe SQL View mit CTEs, Fensterfunktionen und Qualitätsprüfungen entwickeln
• Open-SQL-Zugriff und Datenbankbenutzer sicher konzipieren
• Abfrageperformance messen, optimieren und im Code-Review dokumentieren