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# OData Dienste (Nicht-ODP-Quellen)
<a name="sap-odata-non-odp-services"></a>

## Full Load
<a name="sap-odata-non-odp-full-load"></a>

Bei Systemen ohne ODP (Operational Data Provisioning) wird bei **Full Load** der gesamte Datensatz aus dem Quellsystem extrahiert und in das Zielsystem geladen. Da Nicht-ODP-Systeme inhärent keine fortschrittlichen Datenextraktionsmechanismen wie Deltas unterstützen, ist der Vorgang unkompliziert, kann aber je nach Datengröße ressourcenintensiv sein.

## Inkrementelle Last
<a name="sap-odata-non-odp-incremental-load"></a>

Bei Systemen oder Entitäten, die **ODP (Operational Data Provisioning)** nicht unterstützen, kann die inkrementelle Datenübertragung manuell verwaltet werden, indem ein Mechanismus zur Nachverfolgung und Extraktion von Änderungen implementiert wird, der auf Zeitstempeln basiert.

**Auf Zeitstempeln basierende inkrementelle Datenübertragungen**

Für Nicht-ODP-fähige Entitäten (oder für ODP-fähige Entitäten, die das ENABLE\_CDC-Flag nicht verwenden) können wir eine `filteringExpression`-Option im Connector verwenden, um das `datetime`-Intervall anzugeben, für das wir Daten abrufen möchten. Diese Methode basiert auf einem Zeitstempelfeld in Ihren Daten, aus dem hervorgeht, wann jeder Datensatz zuletzt erstellt/geändert wurde.

**Beispiel**

Datensätze werden abgerufen, die nach 2024-01-01T 00:00:00.000 geändert wurden.

```
sapodata_df = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="SAPOData",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "entityName",
        "filteringExpression": "LastChangeDateTime >= 2024-01-01T00:00:00.000"
    }, transformation_ctx=key)
```

Hinweis: In diesem Beispiel ist `LastChangeDateTime` das Feld, das angibt, wann jeder Datensatz zuletzt geändert wurde. Der tatsächliche Feldname kann je nach Ihrer spezifischen OData SAP-Entität variieren.

Um bei nachfolgenden Ausführungen eine neue Teilmenge von Daten zu erhalten, würden Sie `filteringExpression` mit einem neuen Zeitstempel aktualisieren. In der Regel wäre dies der maximale Zeitstempelwert der zuvor abgerufenen Daten.

**Beispiel**

```
max_timestamp = get_max_timestamp(sapodata_df)  # Function to get the max timestamp from the previous run
next_filtering_expression = f"LastChangeDateTime > {max_timestamp}"

# Use this next_filtering_expression in your next run
```

Im nächsten Abschnitt stellen wir einen automatisierten Ansatz zur Verwaltung dieser auf Zeitstempeln basierenden inkrementellen Übertragungen vor, sodass der Filterausdruck zwischen den Ausführungen nicht mehr manuell aktualisiert werden muss.