Do.

"//__ 계정과목별 합계 TYPES: BEGIN OF ty_racct, racct TYPE racct, "-- 계정 gl_txt TYPE sgtxt, "-- 계정내역 d_hsl TYPE wertv12, "-- 차변금액 c_hsl TYPE wertv12, "-- 대변금액 sgtxt TYPE sgtxt, "-- 적요 rwcur TYPE waers, "-- 통화 END OF ty_racct. "__ Get Header :: 선택한 데이터 lt_display = VALUE #( FOR ls_row IN gt_rows WHERE ( rowtype = space ) ( CORRESPONDING #( gt_display[ ls_row-index ] ) ) ). . "__ Get Items :: 선택한 데이터의 아이..

특정 값의 데이터만 해당 테이블로 이동 *__ Delete lt_0271_d = VALUE #( FOR ls_display IN gt_delete WHERE ( getdb NE space ) ( CORRESPONDING #( ls_display ) ) ). ALV에서 선택한 데이터만 해당 테이블로 이동 lt_0460 = VALUE #( FOR ls_row IN gt_rows WHERE ( rowtype = space ) ( CORRESPONDING #( gt_display[ ls_row-index ] ) ) ). Corresponding을 하면서 특정값을 넣고 싶을 경우 lt_0580 = VALUE #( FOR ls_disp IN gt_display WHERE ( spmon NE space ) ( VAL..

"__ ALV에서 선택한 테이블 데이터 중 특정 필드의 값 존재유무 체크 "__ 선택된 라인 중 전표가 없는 값이 없는 지 카운트 DATA(lv_cnt) = REDUCE i( INIT x = 0 FOR ls_row IN gt_rows WHERE ( rowtype = space ) LET count = COND #( WHEN VALUE #( gt_display[ ls_row-index ]-augbl OPTIONAL ) EQ space THEN 1 ELSE 0 ) IN NEXT x = x + count ).

lv_wslpar = REDUCE i( INIT x = 0 FOR ls_2 IN lt_list WHERE ( a-gubun = '2' AND a-rebzg = t_hlist-belnr AND a-rebzj = t_hlist-gjahr AND a-rebzz = t_hlist-buzei ) NEXT x = x + ls_2-a-wsl ). 위 소스로 REDUCE 시 소수점이 존재하는 데이터의 경우 Integer로 변환이 되어 계산되기 때문에 소수점에 있는데이터는 짤리게 된다. 위와 같은 경우엔 아래와 같이 변경해 주어야 한다. "__ 원전표 잔액 lv_wslpar = REDUCE wertv12( INIT x = CONV wertv12( 0 ) FOR ls_2 IN lt_list WHERE ( a-gubun =..

어디선가 HANA에서 for all entries 를 사용하지 말라는 이야기를 본적이 있다. 자 결과는.. 개인적으로는 New Syntax가 가장 빠를줄 알았다. 1. For all entries 2. New Syntax Only 3. New Syntax Mix 잘못본건가봄.. For all entries가 젤 빠르네.. New Syntax 실망이네.. 그래서 Join만 걸어보았다. 역시 Join이 가장 빠르긴 하네.. 제가 뭔가 잘못된 방식으로 테스트 한거면 댓글 달아주세요. ### 추가글. FDA(fast Data Access) 라는게 있다네요. 빼고 테스트해보니.. 엄청 차이나네. 근데 굳이 끌필요는... 없지 않을까.. -_- 그에 반해 New Syntax는 FDA를 꺼도 속도는 그대로. 아래 링..

Read Table & Binary Search 와 New Syntax 속도 비교 건 같은 데이터에 대해 New Syntax 와 Binary Search 비교 결과 New Syntax가 더 빠른것으로 확인됨 HANA 서버에서는 할일을 최대한 DB에 던지는 것이 속도향상에 좋아보임