CX_SY_OPEN_SQL_DB

select语句使用in  s_objnr (选择表)使用这类条件会容易出现这类错误

在ABAP中，SELECT...IN语的IN条件并没有一个明确的“最大”限制，而是受到多种因素的影响，包括数据库的限制、内存限制以及ABAP程序本身的设计。不同的数据库管理系统(DBMS)和ABAP版本可能会有不同的行为和限制。
1.数据库限制
不同的数据库管理系统对 IN 条件的限制不同。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语句的长度限制，在某些情况下，这个限制大约在 1000 条记录左右。如果条件列表超过此数量，可能会出现错误或性能问题。
SAP HANA:HANA数据库的限制通常较为宽松，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配置。
2.ABAP层面的限制
ABAP本身没有明确限制 IN 条件中的元素数量，但是在实际应用中，主要的限制来自于:
·内存:如果你在内表中使用大量的数据作为 IN条件，内表的大小会影响内存消耗。当内表非常大时，可能会消耗大量内存，甚至导致性能下降或内存溢出。

网络传输:如果你将非常大的数据集合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
尽管ABAP和大多数数据库允许在 IN条件中传递大量数据，但建议避免一次性使用过多的元素。通常的最佳实践如下:
·条件数量控制:一般建议将 IN中的值限制在1000个左右，特别是对于Oracle数据库。
·分页查询:如果条件列表非常大，可以考虑将条件集合分批处理。例如，可以将数据拆分成多个小的集合，分别执行多个 SELECT 查询。
使用临时表:对于大量的条件值，可以将条件值插入临时表(例如，在ABAP中创建一个临时表)，然后通过 JOIN查询来避免在 IN子中直接使用大量的值。
4.如何处理大集合的 IN 条件
如果你必须处理一个非常大的集合，建议使用以下方法之一
使用 SELECT +JOIN:将大量数据存储在一个临时表中，然后使用JOIN查询代替IN。
批处理查询:将大的IN 条件分割成多个较小的部分，逐一查询。
利用数据库的其他特性:例如使用子查询

·分页查询:如果条件列表非常大，可以考虑将条件集合分批处理。例如，可以将数据拆分成多个小的集合，分别执行多个 SELECT 查询。
。使用临时表:对于大量的条件值，可以将条件值插入临时表(例如，在ABAP中创建一个临时表)，然后通过 JOIN查询来避免在IN子句中直接使用大量的值。
4.如何处理大集合的 IN条件
如果你必须处理一个非常大的集合，建议使用以下方法之一。
·使用 SELECT+JOIN:将大量数据存储在一个临时表中，然后使用 JOIN 查询代替 IN。批处理查询:将大的IN 条件分割成多个较小®的部分，逐一查询。利用数据库的其他特性:例如使用子查询(SELECT ...WHERE EXISTS)来代替直接使用大量 IN 条件。
结论
在ABAP中使用 IN条件时，理论上没有硬性限制但实际使用时应考虑数据库的限制(如Oracle的1000条限制)以及性能和内存的消耗。最佳做法是控制条件的数量，避免一次性传递过多的元素，可以采用分页、分批查询或使用临时表来提高性能和稳定性。

当选择表条件中的数量高于1000时建议使用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，如果设置为100，而FOR ALL ENTRIES IN的内表有500行，则SQL会执行5次。

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