笔者 2012 年刚刚接触 SAP HANA 时，觉得它不过就是个内存数据库而已。十多年之后，HANA 这个大家族开枝散叶，增添了很多成员。很多刚接触 SAP HANA 的朋友，很容易将这些名称相近的产品系列相混淆。
本文笔者根据自己的个人理解，将 SAP HANA 家族里包含的产品和周边衍生的工具集合做一个梳理，大致将它们分成这四大类：
面向本地部署的数据平台 SAP HANA Platform
面向云的 SAP HANA Cloud（含 data lake 能力）
面向开发者与边缘的小型发行版 SAP HANA, express edition
围绕数据库的运维、建模与集成工具（如 SAP HANA cockpit、SAP HANA database explorer、Smart Data Integration/Smart Data Access 等）
与此同时，基于 HANA 打造的数据仓库产品也形成了上下呼应的选择，比如云端的 SAP Datasphere 与本地的 SAP BW/4HANA。这些成员的边界与协同，是现代 SAP 数据与应用版图的关键。
如果从数据工作负载来看，SAP HANA 家族涵盖了 OLTP + OLAP 一体化内存数据库、云原生数据库即服务、云 data lake（海量历史或低变更数据的经济型存储与分析）、以及开发与运维工具链。
企业可以据此组合出三种常见架构形态：
纯本地：SAP HANA Platform 承载核心业务与分析，利用 NSE（Native Storage Extension）做冷热分层，配合 SDI/SDA 进行数据汇聚与联邦查询。联邦查询是指把来自多个、异构的数据源统一映射到一个查询平面上，用一条 SQL 做跨源过滤、聚合与关联，而无需事先复制或迁移数据。
纯云：SAP HANA Cloud 作为 DBaaS，弹性扩容、免维护开销；配套的 data lake（HANA Cloud data lake，简写 HDL）承载海量历史数据，兼顾成本与性能。
混合形态：本地 SAP HANA 保障关键交易时延与数据主权，云侧 HANA Cloud/Datasphere 做跨域集成与高级分析，二者以 SDA/SDI、虚拟表等方式打通。
当然这三种形态并非互斥，很多大型企业会按业务线进行分层搭配。
SAP HANA Platform 2.0 是一款内存列式多模型数据库平台，随着新版本的演进，支持 PAL/APL 算法库更新、NSE 增强、空间与图数据更新等功能。
在企业数据中心，SAP HANA 可以承担高并发事务与复杂分析的统一底座。配套的 SAP HANA cockpit 提供基于网页的监控、运维与安全管理。
关键能力速写：
一体化 HTAP(Hybrid Transactional/Analytical Processing)：在同一引擎完成事务处理与分析计算。
分层存储 NSE：把低频数据放入 page-loadable 的暖层，降低内存占用的同时仍然保持可接受的时延。
图片出自 SAP 社区博客：https://community.sap.com/t5/technology-blog-posts-by-members/nse-native-storage-extension-data-tiering-options/ba-p/13432632
内置算法：PAL（预测分析库）与 APL（自动化预测库）在数据库内执行机器学习与统计建模，避免数据搬运。
数据虚拟化与集成：SDA 进行远程数据联邦查询，SDI 进行批量/实时抽取、转换与加载。
适用场合：
需要极低时延与严格主权的数据场景（如制造现场 MES 与 APS 紧耦合分析、金融核心账务核对）。
需要对 SQL 近端的 ML/时序/空间/图 算法就地计算，减少数据移动与系统复杂度。
既有 SAP 与非 SAP 系统的统一聚合与治理，又暂不具备大规模上云前提。
很多客户在升级 S/4HANA 的同时，把本地 HANA 升级到较新的支持包堆栈，以利用 NSE 控制内存占用并保持分析性能；HANA cockpit 的集中监控与用户安全也改善了日常运维效率。(SAP Help Portal)
SAP HANA Cloud（云上 DBaaS）
SAP HANA Cloud 是云上的数据库即服务，既能支撑事务应用，也能承载大规模分析任务；它延续了 HANA 的内存列式与多模型特性，并原生提供连接、弹性与云资源治理。
弹性与多云：按需扩展计算与存储，缩短环境准备时间。
联邦与集成：在云上继续使用 SDA/SDI 做跨源分析或实时加载
向量引擎 Vector Engine：把向量嵌入当作数据库数据类型管理，用 SQL 完成相似度检索、RAG 等 GenAI 典型场景。
配套工具：HANA Cloud Central 统一管理实例与伸缩；database explorer 提供交互式的开发、查询与对象浏览。
适用场合：
期望在 SaaS 化模式下快速上线数据平台与应用。
需要云原生弹性与混合访问（既读云上 SaaS，又读本地系统），并希望降低自建运维成本。
希望将 RAG、语义检索等 GenAI 能力与企业数据同库内融合，简化数据安全与合规。
SAP 社区上一篇博客展示了一份来自 IDC 的研究报告显示，使用 SAP HANA Cloud 的企业获得了显著收益，包括高达 352% 的三年投资回报率 (ROI) 和 1370 万美元的年均收益。这些收益源于 IT 运营效率的提升、数据库部署和开发敏捷性的增强、通过更深入的数据洞察优化最终用户生产力，以及最终实现更强劲的业务成果。
https://community.sap.com/t5/technology-blog-posts-by-sap/new-idc-study-the-business-value-of-sap-hana-cloud/ba-p/14075787
SAP HANA Cloud data lake
HANA Cloud data lake 由关系引擎与文件存储组成，其中关系引擎(Data Lake Relational Engine，常缩写 HDLRE)源自 SAP IQ 技术，面向 PB 级规模的海量数据高性能分析；与 HANA 数据库紧密集成，可通过虚拟表与加载管道一起工作。
SAP IQ 技术以磁盘为主的列式引擎、位图索引与高度压缩为特征，被用于 BW 近线存储、HANA 的历史分层，以及云上 SAP HANA Cloud, data lake Relational Engine 的关系型引擎。换句话说，IQ 既是一款独立的企业级列式数据库 SAP IQ，也是 HANA 数据分层体系中的关键一环。
关于 SAP IQ 技术的更多介绍，请参与 SAP 官方帮助文档：
https://help.sap.com/doc/a89e7ed684f21015a097b9f852254a1b/16.1.5.0/en-US/SAP_IQ_Introduction_to_SAP_IQ.pdf
适用场合：
合规要求保留多年明细数据（如金融、电信、零售交易明细），这些历史数据访问频度低、总量巨大。
希望在一套云平台中完成冷热分层：HANA 承担热数据、data lake 承担冷/温数据，并用同一治理与安全模型管理。
相较早期的本地 Dynamic Tiering，云上的 data lake 成为主推路线；Dynamic Tiering 官方已标记为弃用，替代方案是 NSE 与 data lake.
SAP HANA, express edition（面向开发者与轻量生产）
面向开发者的精简版 HANA，提供免费使用额度（例如可免费用于开发与一定规模的生产，至多 32 GB 内存），适合本地笔记本、边缘或小型服务器快速试验、培训与原型。
适用场合：
低成本搭建 POC、演示或培训环境。
边缘侧的轻量采集/预处理，结合 SDI/SDA 回写中心平台。
SAP HANA express edition 功能覆盖了核心数据库与开发能力，但对高可用、灾备、动态分层等高级特性有所限制。
运维与治理工具
SAP HANA cockpit：基于网页的集中管理、监控与维护门户。
SAP HANA database explorer：面向开发与运维的交互式数据库浏览与查询工具，云与本地均可使用。
HANA Cloud Central：在云上创建、配置与伸缩 HANA 实例的统一控制台。
数据集成与虚拟化
Smart Data Access（SDA）：对远端数据进行联邦查询，无需把数据复制到本库。
Smart Data Integration（SDI）：批量与实时抽取/转换/加载，配合 Flowgraph 做可视化开发。
分层存储与性能工程
NSE：把大体量、低频数据放入暖层，按页加载。与热层内存搭配可明显降低总内存成本。
数据科学与机器学习
PAL/APL：数据库内的预测分析库与自动化建模库；许多算法直接通过 SQLScript 调用，免去了数据搬运。
Vector Engine：管理 REAL_VECTOR 等向量数据类型，支持语义检索与 RAG；搭配 SQL、空间、图等能力可构建复合智能应用。
SAP Datasphere（云数据仓库 DWaaS）
Datasphere 建立在 SAP HANA Cloud 之上，是云端的企业级数据仓库与业务语义层，适合需要 SaaS 化数据建模、治理与跨源分析的团队；在复杂仓库场景下常与 HANA Cloud 协同。
SAP BW/4HANA（本地数据仓库）
BW/4HANA 面向本地部署，强调历史数据整合、清洗与建模，适合既有 BW 体系的延续与迭代，或对本地数据主权与壁垒有强诉求的组织。
至此本文盘点结束，希望通过本文的介绍，大家对于这些名称里包含有 HANA 的 SAP 产品有一个最基础的感性认识。
