CX_SY_OPEN_SQL_DB

select语句利用in  s_objnr (选择表)利用这类条件会轻易出现这类错误
在ABAP中，SELECT...IN语的IN条件并没有一个明白的“最大”限定，而是受到多种因素的影响，包罗数据库的限定、内存限定以及ABAP程序自己的设计。差别的数据库管理系统(DBMS)和ABAP版本可能会有差别的行为和限定。
1.数据库限定
差别的数据库管理系统对 IN 条件的限定差别。例如:
Oracle:在Oracle数据库中，IN 条件中列出的最大值数量通常受限于SQL语句的长度限定，在某些环境下，这个限定大约在 1000 条纪录左右。假如条件列表超过此数量，可能会出现错误或性能问题。
SAP HANA:HANA数据库的限定通常较为宽松，理论上可以支持更多的条件项，具体数量取决于SQL语句的长度和数据库设置。
2.ABAP层面的限定
ABAP自己没有明白限定 IN 条件中的元素数量，但是在实际应用中，主要的限定来自于:
·内存:假如你在内表中利用大量的数据作为 IN条件，内表的巨细会影响内存消耗。当内表非常大时，可能会消耗大量内存，甚至导致性能降落或内存溢出。
网络传输:假如你将非常大的数据聚集通过网络传输到数据库，可能会增加传输延迟和负载。
3.实际应用中的最佳实践
只管ABAP和大多数数据库允许在 IN条件中通报大量数据，但发起避免一次性利用过多的元素。通常的最佳实践如下:
·条件数量控制:一般发起将 IN中的值限定在1000个左右，特别是对于Oracle数据库。
·分页查询:假如条件列表非常大，可以考虑将条件聚集分批处理。例如，可以将数据拆分成多个小的聚集，分别执行多个 SELECT 查询。
利用暂时表:对于大量的条件值，可以将条件值插入暂时表(例如，在ABAP中创建一个暂时表)，然后通过 JOIN查询来避免在 IN子中直接利用大量的值。
4.如何处理大聚集的 IN 条件
假如你必须处理一个非常大的聚集，发起利用以下方法之一
利用 SELECT +JOIN:将大量数据存储在一个暂时表中，然后利用JOIN查询取代IN。
批处理查询:将大的IN 条件分割成多个较小的部门，逐一查询。
利用数据库的其他特性:例如利用子查询
·分页查询:假如条件列表非常大，可以考虑将条件聚集分批处理。例如，可以将数据拆分成多个小的聚集，分别执行多个 SELECT 查询。
。利用暂时表:对于大量的条件值，可以将条件值插入暂时表(例如，在ABAP中创建一个暂时表)，然后通过 JOIN查询来避免在IN子句中直接利用大量的值。
4.如何处理大聚集的 IN条件
假如你必须处理一个非常大的聚集，发起利用以下方法之一。
·利用 SELECT+JOIN:将大量数据存储在一个暂时表中，然后利用 JOIN 查询取代 IN。批处理查询:将大的IN 条件分割成多个较小®的部门，逐一查询。利用数据库的其他特性:例如利用子查询(SELECT ...WHERE EXISTS)来取代直接利用大量 IN 条件。
结论
在ABAP中利用 IN条件时，理论上没有硬性限定但实际利用时应考虑数据库的限定(如Oracle的1000条限定)以及性能和内存的消耗。最佳做法是控制条件的数量，避免一次性通报过多的元素，可以采用分页、分批查询或利用暂时表来进步性能和稳定性。
当选择表条件中的数量高于1000时发起利用FOR ALL ENTRIES IN

FOR ALL ENTRIES IN本质上也是分割后查询
同时rsdb/max_in_blocking_factor还可以控制IN条件里面的元素数量，假如设置为100，而FOR ALL ENTRIES IN的内表有500行，则SQL会执行5次。







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