我们都知道，对于BW来说，很多ECC的标准数据源自带了增量更新功能，每天各种凭证产生的增量数据会自动堆积到增量队列里，然后BW端做一个增量信息包按天把这些增量抽取到数据仓库里，非常轻松自然，对于客户和顾问，都是透明的自动的容易实施的，这也是上过ECC的企业数据仓库采用SAPBW的一个优势所在。
总结一下，在不同的数据源下，对增量的支持是这样的：
解释一下这个图，CUBE里的数据是不能覆盖的，所以，如果要每天抽取部分数据的话，必须要把上次相同抽取条件（比如：今年）的数(请求)给删掉，这个我们可以在处理链里设置：删除信息块中的重叠请求：
一般来说，数据源都是先把数传递到DSO再到CUBE，每次删除重复请求感觉上也不是很安全，所以上述方法使用的不多。
先到DSO再到CUBE，每一次用程序抽取最近N个月数据的这种假增量方法看似比较完美，其实背后隐藏了一个极大的问题，即用户在源系统物理删除的那部分记录如何在BW也每天自动删除掉。原系统物理删除掉的记录，BW在抽取过程中是无法自动识别的，在DSO的更改日志里当然也体现不出来，CUBE端肯定也不会自动删除掉，这个如何处理？放任不管是肯定不行的，在这次首钢项目的开始，项目组就提出了这个问题，要求给出合适的解决方案。
1让客户最偷懒的，解决物理删除问题的假增量方案
解决方案经过研究，可以有以下两种主要思路。第一种，由开发源系统的客户方维护人员，在视图里增加一个删除标记，每一次数据删除了，都打上这个标记，BW抽取上来后，在报表里设置条件，凡是有这个标记的数据，就不显示出来。这种方案的问题在于客户必须要修改它那边源系统的代码，很多时候，客户想偷个懒，不太愿意改，这种方案需要客户配合，也不是标准的解决方案。第二种方法，在BW这边识别，并在抽取时自动进行处理，这样客户什么也不需要做，相当舒服，但是BW这边如何能尽量方便的处理，就得综合考虑一些问题了。
问题一：BW如何找出被物理删除的记录？
SELECT*FROM/bic/az3pp_o0900INTOTABLEit_dso.
LOOPATit_dsoINTOst_dso.
READTABLESOURCE_PACKAGEINTOst_sourceWITHKEYSTAT_DATE=
st_dso-calday.
IFsy-subrc<>0.
“确认删除，此处开始处理问题二
ENDIF.
ENDLOOP.
问题二：找到被删除记录后，怎么能让DSO的更改日志知道这条记录被删除了？
我们知道，DSO的更改日志会自动把这一次的数据和上一次的数据进行比对，把差异记录在日志表里，再传递到CUBE中，因此，我们可以考虑，手工把被删除数据的关键值统一设置为0，这样，假设原来关键值是15的话，DSO会被覆盖成0，DSO的更改日志表会变成-15，再传到CUBE中就是15+（-15）=0了。这样等于针对删除记录自动产生了反冲记录，可以同时保证DSO和CUBE数据的准确性了（DSO和CUBE该记录都为0了），例程如下：
st_source-STAT_DATE=st_dso-calday.
st_source-L4_FACILITY_ID=st_dso-plant.
st_source-L4_WORKCENTER_ID=st_dso-workcenter.
st_source-EQPT_OUT=0.
st_source-EQPT_SCRAP=0.
st_source-SACRPT_HRM_INPUT=0.
st_source-SALE_OUT=0.
st_source-SALEMAT_HRM_INPU=0.
st_source-record=tmp_record.
APPENDst_sourceTOSOURCE_PACKAGE.
注意，上述例程中非关键值要设置成和原先一样，关键值都要设置成0.
完整例程如下：
DATAit_dsoTYPETABLEOF/bic/az3pp_o0900.
DATAst_dsoTYPE/bic/az3pp_o0900.
DATAst_sourceTYPE_ty_s_sc_1.
DATAtmp_recordTYPErsarecord.
READTABLESOURCE_PACKAGEINTOst_sourceINDEX1.
tmp_record=st_source-record.
CLEARst_source.
这样的方案，我们每一次都只需把数据源到DSO的转换增加一个类似的开始例程，所有物理删除的问题就可以得到统一的解决了。以后有少数字段调整，修改起来也比较方便。对源系统那端的开发人员，工作量=0，对BW顾问，工作量也很小：）
写了这么多，总结一下，用户物理删除（无删除标记的）的假增量方案，也就是如下两步而已：
1）每次抽取最近几个月的数据到标准DSO再到CUBE，
2）从数据源到DSO的转换增加一个开始例程，把每次传输源系统删除的数据找出来，以关键值为0的形式更新到后续的数据目标中。
2备注：
教材原文：
data:l_idxlikesy-tabix.data:tmp_datetyped.readtablel_t_rangewithkeyfieldname='T_DATE'.l_idx=sy-tabix.tmp_date=sy-datum-60.l_t_range-high=sy-datum.l_t_range-low=tmp_date.l_t_range-sign='I'.l_t_range-option='BT'.modifyl_t_rangeindexl_idx.p_subrc=0.
这样最近两个月的数据每天抽取，每天覆盖，再利用DSO的更改日志表，就实现了“假增量”。
如果数据源对应的不是DSO，是CUBE，那么就无法使用更改日志表，BW也给我们一种实现假增量的方式，见下图：