很多长期维护本地 SAP HANA 的团队，在第一次进入 SAP HANA Cloud Central 时都会产生一种熟悉感。界面里仍然有 HANA database，仍然能看到内存、存储、网络访问、数据库用户这些熟悉的概念，于是很容易按照本地 SAP HANA MDC 的思路去理解云上的实例。真正进入架构设计之后，会发现这种类比只能使用一半。SAP HANA Cloud 并不是把一套本地 SAP HANA 系统原封不动搬进云端。SAP 对云端数据库服务重新划分了资源、租户和数据层次。站在 SAP BTP 的服务消费视角，SAP HANA Cloud 当前有两大主体组件，一类是 SAP HANA Cloud, SAP HANA database，另一类是 SAP HANA Cloud, data lake。后者内部又包含 data lake Files 和可选的 data lake Relational Engine。SAP 官方在当前的 Getting Started Guide 中仍然使用这一组件模型。理解这套结构之后，很多问题会自然清晰起来。哪些数据应该放进内存，哪些数据没有必要长期占用昂贵的内存资源，海量历史数据在哪里做 SQL 分析，CSV、Parquet 以及其他文件应该放在哪里，本地 SAP HANA 的 tenant database 到了云端应该怎么对应，这些原本分散的问题，其实都和 SAP HANA Cloud 的组件边界有关。从本地 SAP HANA 开始看会比较容易理解。在 SAP HANA 2.0 的 MDC 架构中，一套 SAP HANA system 包含一个 system database，并且可以包含多个 tenant database。多个 t