1.最主要的是尽量减少I/O操作,然后是内存占用,再就是CPU的负载。CPU的负载可以通过优化程序来改善,在程序中尽量使用诸如SUM(SQL语句)或者COLLECT(ABAP语句)。 2.尽可能多地使用表的索引作为Where分句的条件选项,尽可能让程序只读取一定范围内的记录(比如说,你只准备操作一个月之内的业务数据,那么对于这一个月的业务就应该有一定的范围取值,如1000~2000)。 3.尽量使用Select A B C INTO TABLE ITAB这样的语句。这个操作会将所有符合条件的数据一次性地读进内表,这比在Select A B C INTO ITAB… ENDSELECT的循环中添加数据到内表要快。 4.尽可能使用Select SINGLE语句。 5.使用ABAP排序而不使用order by 。 6.可以使用视图来代表基本表的查询。 7.可以使用一些聚合函数、GROUP BY …HAVING,来进行计算和分组统计,也可以来改善查询的效率。 例如: 不推荐 Maxnu = 0. Select * from zflight where airln = ‘LF’ and cntry = ‘IN’. Check zflight-fligh > maxnu. Maxnu = zflight-fligh. Endselect. 推荐 Select max( fligh ) from zflight into maxnu where airln = ‘LF’ and cntry = ‘IN’. 8.使用where语句 不推荐 Select * from zflight. Check : zflight-airln = ‘LF’ and zflight-fligh = ‘BW222’. Endselect. 推荐 Select * from zflight where airln = ‘LF’ and fligh = ‘222’. Endselect. 9.使用批量修改内表代替逐行修改 不推荐 Loop at int_fligh. If int_fligh-flag is initial. Int_fligh-flag = ‘X’. Endif. Modify int_fligh. Endloop. 推荐 Int_fligh-flag = ‘X’. Modify int_fligh transporting flag where flag is initial.. 10.使用二分法查询,提高查询内表数据速度 不推荐 Read table int_fligh with key airln = ‘LF’. 推荐 Read table int_fligh with key airln = ‘LF’ binary search. 11.两个内表添加使用批量增加代替逐行 不推荐 Loop at int_fligh1. Append int_fligh1 to int_fligh2. Endloop. 推荐 Append lines of int_fligh1 to int_fligh2. 12.使用FOR ALL Entries 不推荐 Loop at int_cntry. Select single * from zfligh into int_fligh where cntry = int_cntry-cntry. Append int_fligh. Endloop. 推荐 Select * from zfligh appending table int_fligh For all entries in int_cntry Where cntry = int_cntry-cntry. 1 数据——>工作区,工作区——>内表, 2 数据——>内表 很明显少了一个过程 效率自然高了 如果数据量越大,效果是可想而知的 13.避免使用SELECT DISTINCT语句 使用的 ABAP SORT + DELETE ADJACENT DUPLICATES 代替. 14. 更多地使用动态数据对象来访问内表。 例: 不推荐: LOOP AT itab. READ TABLE itab_jest WITH KEY objnr = itab-objnr. ENDLOOP. 推荐: FIELD-SYMBOLS: <ls_itab> TYPE typ_jhgb. LOOP AT itab ASSIGNING <ls-itab>. READ TABLE itab_jest WITH KEY objnr = <ls-itab>-objnr. ENDLOOP.