How To BI – Löschtransformation anlegen

Es kommt vor, dass Daten in der Quelle „hart“ gelöscht werden und kein Delta geliefert wird. Ein möglicher Nachteil ist es, dass Daten im BW erhalten bleiben. In diesem How-To zeige ich Ihnen wie Sie mithilfe eines Standard-DSO-Objekts eine Lösung für dieses Problem finden.

Dabei wird vor dem eigentlichen Ladeprozess eine zusätzliche Löschtransformation ausgeführt. Dabei werden alle Sätze des DSO übernommen und ,mit einem Delete-Flag versehen (0RECORDMODE = D), als neues Request in das DSO eingebucht. Danach werden die Daten aus der Quelle im Full-Modus geladen. Als nächstes werden der Lösch-Request und der durch das Laden der neuen Daten erzeugte Request gleichzeitig aktiviert. Damit werden die durch das Löschen sowie Neuladen von Daten verursachten Veränderungen gleichzeitig aktiv. Dabei verfügt das DataStore-Objekt zu jedem Zeitpunkt über gültige Sätze und kann als Referenz dienen.
Diese Implementierung lässt sich sowohl für Stamm- als auch Bewegungsdaten umsetzen und besteht aus drei Schritten:

1. Lösch-DTP starten
2. Lade-DTP (Full) starten
3. Daten aktivieren

Betrachten wir diese Schritte anhand eines Beispiels. Wir haben einen ganz einfachen Datenfluss – die Daten kommen per Full aus der Quelle und werden in einem DSO abgelegt. Danach geht es weiter in einen Cube.
Im ersten Ladevorgang wurden folgende Daten mit dem Recordmode N (für neue Daten) in das DSO eingebucht. Die aktive Tabelle und das Change-Log sehen gleich aus:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY	0RECORDMODE
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR	N
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR	N
60000101	10	30.07.2014	2014	200	EUR	N
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR	N

Anschließend wurden die Daten in den Cube geschrieben. Der Inhalt des Cubes sieht so aus:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR
60000101	10	30.07.2014	2014	200	EUR
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR

Nun wird ein Teil der Daten (Beleg 60000101) in der Quelle gelöscht. Der neue Datensatz sieht wie folgt aus:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR

Um diese Änderung abbilden zu können, erstellen wir eine Lösch-Transformation. Das DSO wird in sich selbst mit 0RECORDMODE D geladen. Dazu erstellen wir eine technische Regelgruppe.

Dem Zielfeld 0RECORDMODE weisen wir über den Regeltyp „Konstante“ den Wert D zu.

Aktivieren Sie die Transformation und erstellen Sie einen DTP mit Full-Update.

Zuerst wird der Lösch-DTP ausgeführt und anschließend die Daten aus der Quelle geladen. Die Tabelle für neue Daten sieht nach den Ladeprozessen wie folgt aus:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY	0RECORDMODE
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR	D
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR	D
60000101	10	30.07.2014	2014	200	EUR	D
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR	D
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR

Die vier alten Datensätze wurden gelöscht (Recordmode „D“) und drei neue Datensätze hinzugefügt (Recordmode “ “ für After-Image). Das After-Image beinhaltet den Neuzustand nach der Änderung des Datensatzes.
Anschließend aktivieren wir die beiden Requests. Die Tabelle für aktiven Daten beinhaltet die folgenden drei Sätze, der Beleg 60000101 wurde gelöscht.

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY	0RECORDMODE
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR	N
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR	N
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR	N

Schauen wir uns das Change Log an:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY	0RECORDMODE
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR	N
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR	N
60000101	10	30.07.2014	2014	200	EUR	N
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR	N
60000100	10	28.07.2014	2014	-100	EUR	R
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR	N
60000100	20	29.07.2014	2014	-120	EUR	R
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR	N
60000101	10	30.07.2014	2014	-200	EUR	R
60000102	10	31.07.2014	2014	-300	EUR	R
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR	N

Die ersten vier Datensätze kommen aus dem ersten Request. Die anderen wurden im zweiten Request angelegt. Diese werden auch so in den Cube fortgeschrieben. Wie Sie sehen können, ergeben alle Datensätze bis auf den Beleg 60000101 in der Summe 0. So werden sie auch den Cube übergeben. Da der Cube immer summiert sieht das RESULT_PACKAGE so aus:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY
60000100	10	28.07.2014	2014	0.00	EUR
60000100	20	29.07.2014	2014	0.00	EUR
60000101	10	30.07.2014	2014	-200.00	EUR
60000102	10	31.07.2014	2014	0.00	EUR

Folgende Werte stehen nun in dem Cube:

0BILL_NUM	0BILL_ITEM	0CREATEDON	0CALYEAR	0AMOUNT	0CURRENCY
60000100	10	28.07.2014	2014	100	EUR
60000100	20	29.07.2014	2014	120	EUR
60000101	10	30.07.2014	2014	200	EUR
60000102	10	31.07.2014	2014	300	EUR
60000100	10	28.07.2014	2014	0	EUR
60000100	20	29.07.2014	2014	0	EUR
60000101	10	30.07.2014	2014	-200,00	EUR
60000102	10	31.07.2014	2014	0	EUR

Beleg 60000101 wurde gelöscht.

Quellen:
Frank Wolf, Stefan Yamada (2010): Datenmodellierung in SAP NetWeaver BW, 1. Auflage, Bonn

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