很多 SAP HANA Cloud 项目真正棘手的地方，并不是数据库里已经存在的数据应该怎样查询，而是企业的数据根本不可能全部待在同一套数据库里。业务主数据可能位于 SAP S/4HANA，订单明细可能仍然保存在本地部署的 SAP HANA，部分外围应用运行在 Microsoft SQL Server，数据科学团队把大量历史明细写成 Parquet 文件放进对象存储，新的 Lakehouse 平台又开始采用 Delta Lake 或 Apache Iceberg。面对这种环境，如果所有分析需求都走一条传统路线，把数据抽取出来，再转换，再复制进 SAP HANA Cloud，数据平台很快就会面临延迟、重复存储、同步链路和治理复杂度持续上升的问题。SAP HANA Cloud 提供的 Virtualization 能力，正是在解决这类问题。它并不是简单增加一种远程数据库连接方式，而是在 SAP HANA SQL 世界里建立一个统一的数据访问层。远程数据库中的表，可以通过 Virtual Table 映射进来。data lake Files 以及外部对象存储中的 CSV、Parquet、Delta Table、Apache Iceberg 数据，也可以通过 SQL on Files 暴露成可以执行 SQL 查询的虚拟表。业务应用看到的仍然是 SAP HANA 的表和 SQL，而数据实际可能分散在不同数据库、不同云平台甚至不同文件系统里。这种架构带来的变化很直接，我们不再只有「把数据搬到计算附近」这一种选择，也可以在合适的时候选择「让计算去数据所在的位置」。Virtual Table 并不是一份远程数据副本