Fiche concept

SAP Datasphere — Schémas Open SQL

À jour au 2026-07-23

Édité par Cédric-Olivier Mâry, éditeur et directeur de la publication — 27 ans d'écosystème SAP. Comment ces pages sont produites, et où intervient l'automatisation.

Qu'est-ce que SAP Datasphere — Schémas Open SQL ?

Les Schémas Open SQL sont une échappatoire bring-your-own-SQL dans le périmètre Datasphere — sans découverte catalogue, ni lignée, ni support de modèle analytique, d'où un tenant sans couche sémantique si on les utilise par défaut.

De quoi il s'agit

Un Schéma Open SQL est un construct SAP Datasphere qui expose un schéma de base SAP HANA Cloud standard directement aux utilisateurs autorisés et aux outils externes — contournant la couche de modélisation Datasphere et permettant aux développeurs de lancer du SQL HANA natif (DDL + DML), de connecter tout client HDBSQL/JDBC, et d'utiliser l'outillage de développement HANA contre des tables qui appartiennent néanmoins au périmètre de stockage et de gouvernance de l'espace Datasphere. C'est l'échappatoire bring-your-own-SQL quand les surfaces graphique/modélisation de Datasphere sont trop restrictives pour un cas d'usage spécifique.

Pourquoi c'est important

Ils répondent à trois vrais besoins — procédures stockées HANA natives, accès direct par outils externes (SAP Analysis for Office, BI tiers, Python/R), et ETL code-first versionné en git.
La lignée s'arrête à la frontière du schéma, et les modèles analytiques ne peuvent pas être construits directement sur des tables Open SQL Schema — elles doivent d'abord être exposées via une vue Datasphere.
L'erreur la plus fréquente est de faire des Schémas Open SQL la couche de modélisation par défaut au lieu des spaces, tables locales et vues Datasphere.

Points clés

Accès direct à un schéma HANA Cloud à l'intérieur d'un espace Datasphere — SQL natif (DDL + DML), clients HDBSQL/JDBC, outillage de développement HANA.
Trois cas d'usage — développement de procédures/vues HANA natives ; accès direct par outils externes (Analysis for Office, BI, Python/R) ; ETL code-first avec scripts versionnés git.
Partage stockage, sécurité, mémoire avec les schémas de modélisation Datasphere du même tenant — mais le contenu n'est PAS dans le catalogue, la lignée s'arrête à la frontière du schéma.
Les modèles analytiques ne peuvent pas être construits directement sur les tables d'un Schéma Open SQL — exposer via une vue Datasphere d'abord.
Anti-pattern — Schéma Open SQL comme couche de modélisation principale ; défait la valeur sémantique + lignée de Datasphere.

Termes employés sur cette page

Open SQL Schema: Un construct de SAP Datasphere exposant un schéma de base SAP HANA Cloud standard directement aux utilisateurs autorisés et aux outils externes, en contournant la couche de modélisation de Datasphere ; destiné au développement HANA-natif et aux patterns code-first à l'intérieur du périmètre de gouvernance de Datasphere.
HDBSQL: Le client SQL en ligne de commande de SAP HANA ; la manière canonique d'exécuter du SQL natif contre un Open SQL Schema depuis un poste de développeur ou un pipeline CI.
Consumption view: Un objet Datasphere qui expose une vue à sémantique métier, curée, des tables sous-jacentes pour les modèles analytiques aval ; la manière canonique d'exposer le contenu d'un Open SQL Schema aux modèles analytiques.
Bring-your-own-SQL: Le pattern architectural consistant à donner aux développeurs un accès SQL brut aux côtés d'une surface de modélisation de plus haut niveau ; SAP Datasphere le met en œuvre via les Open SQL Schemas.
Decision owner: La personne responsable qui accepte l'arbitrage et finance l'action suivante.
Semantic contract: La définition partagée des termes métier, des métriques, des entités et des règles d'accès utilisée par les outils et les équipes.
Control plane: La couche qui applique les politiques, les accès, le lignage, la supervision et l'escalade à l'ensemble du modèle opérationnel.
Evidence grade: Un label qui distingue le fait vérifié, le signal directionnel, l'hypothèse modélisée et l'observation de terrain.

Sources

Fiche complète réservée aux abonnés. Ce que la fiche complète ajoute : le cadre de décision complet · la comparaison SAP · Snowflake · Databricks · Fabric · les pièges courants et leur correctif · l'aide-mémoire · les schémas d'architecture · les blocs de code.

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