使用READ TABLE取代COLLECT汇总

在ABAP程序中，我们经常会使用COLLECT将一个内表中的数据汇总到另外一个内表中。然而，在处理大数据量时，这种方式的性能并不理想。因此，我们可以考虑使用READ TABLE来代替COLLECT，虽然这种方式更复杂一些，但是它的性能非常好。尤其是在数据量超过10万条时，它的性能远远超过COLLECT。

定义内表和字段符

首先，我们需要定义两个内表，分别为GT_MSEG和GT_RESULT。GT_MSEG内表存储原始数据，GT_RESULT内表用于存储按年度和物料号汇总后的数据。此外，我们还需要定义一个与GT_RESULT行类型一致的字段符lt_GT_RESULT。虽然不定义这个字段符也可以，但是使用字段符可以提升执行效率。

添加数据到内表

接下来，我们需要向GT_MSEG内表中添加数据。在此示例中，我们从系统中获取了一部分数据，具体为移动类型为561和562的数据。通过将这些数据添加到GT_MSEG内表中，我们将为后续的汇总操作做好准备。

使用READ TABLE汇总数据

现在，我们可以使用READ TABLE的方式来汇总数据了。需要注意的是，在READ TABLE语句中使用ASSIGNING语句。当读取到一条数据时，我们可以直接将数量字段累加到GT_RESULT内表的对应行中，而不需要对其他字段进行处理。如果读取不到数据，则使用APPEND将该行数据添加到GT_RESULT内表中。

传统方式汇总数据

为了对比，我们再定义一个子程序，使用传统的方式来汇总数据。此时，我们会发现传统方式的代码明显更简单。但是，在大数据量的情况下，我们的方法会更快。

使用SE30测试执行效率

最后，我们使用SE30工具来测试程序中两个子程序的执行效率。在小数据量的情况下，它们的性能差不多；但是在大数据量的情况下，我们的方法要快得多。因此，当处理大数据量时，使用READ TABLE来代替COLLECT是一个更好的选择。

通过以上的优化，我们可以提高程序的执行效率，特别是在处理大数据量时。改进的代码不仅能更快地完成任务，还能提升整体的系统性能。因此，在编写ABAP程序时，我们应该根据具体的需求和场景，选择合适的方法来进行数据汇总操作。

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