報表應用中，如果數據量較大或計算過程較復雜，往往會導致報表數據源準備過慢，從而影響報表性能。這種情況下可以預先計算報表需要的數據，在呈現時直接引用，使得用戶在訪問報表時可以迅速地獲得響應。

一、當前的手段及弊端

由于報表在訪問時常常需要參數，因此顯然不可能把所有參數組合對應的報表數據源都準備好，所以預先計算通常只生成中間數據，在呈現時仍然要再進行一些后續的簡單計算（如過濾、分組匯總、排序等）。不過即便如此，也不太可能完全由報表工具在中間數據基礎上完成所有后續運算，因此報表工具通常只能完成一些小數據量的運算。也就是說，存儲的中間數據還需要有有再次計算的能力，所以一般情況下會將中間數據以中間表的形式存儲在數據庫中，以便在呈現時再借用數據庫的計算能力。

采用中間表進行預先計算會存在以下弊端：首先，將過多的計算工作交給數據庫做，無疑會加大數據庫的壓力，甚至反而造成性能不升反降；其次，中間表太多容易導致管理混亂，由于數據庫采用非層次結構（與文件系統的樹形結構不同），因此大量存在的中間表往往會增加數據庫管理難度。此外，從數據庫中讀取較大的中間表還會出現 I/O 瓶頸，同樣會導致報表性能不佳。

二、潤乾報表的解決方案

潤乾報表的預先計算方案（結合集算器實現）不需要使用數據庫中間表，從而可以避免上述弊端。潤乾報表內置的運算引擎擁有完整的計算能力，一方面可以將中間數據存放在文件中，另一方面還可以對文件進行再計算后作為報表數據源，縮短報表計算時間，提升報表性能。

這種方式看上去和使用數據庫中間表類似，都需要事先計算準備數據，但也有很大的不同：第一，不會占用昂貴的數據庫空間，不會增加數據庫負擔；第二，中間數據的組織管理基于文件系統，清晰明了；第三，數據量大時不會出現 IO 瓶頸。

潤乾報表能夠做到這些，得益于內置了專門用于數據計算的集算引擎。集算引擎與文件系統可實現無縫交互（讀入和輸出），可以讀取多種文件格式，如常見的文本、Excel 等，也包括效率更高的二進制文件，從而使文件具備再計算的能力，輕松實現報表預先計算。

下面用一個例子說明潤乾報表進行預先計算的步驟：

1、將需要的中間結果保存成文件

潤乾報表支持常見的文本文件格式，例如可以將訂單明細分組匯總后的數據直接存放在文本（orderDetail.txt）中。如果希望提高性能，潤乾報表還支持更高效的二進制文件格式，比文本能快出 2-5 倍，在集算器中執行如下代碼就能將文本文件轉換成二進制格式文件。

file(“E:/ 訂單明細.b”).export@b(file(“E:/ 訂單明細.txt”.cursor())

當然，生成中間數據的過程本身也可以采用集算器實現，但非本文關注點，此處不再詳述。

2、 基于中間數據文件生成報表源

潤乾報表可以直接基于文件進行再次計算，從而獲得報表數據源，比如下面的過濾算法。

腳本中使用的參數及其含義如下：

其中 cols 為選出列名，where 為過濾條件（參數傳遞時拼接成上述格式），num 為取出的記錄數。

腳本內容：

上述腳本基于文件進行過濾和分組匯總操作，其中：

A1：通過文件游標（流式處理）讀入大文本數據，此處支持選擇列，用戶可以根據參數控制選出的數據列。

A2：按照參數進行條件過濾，結果仍然是游標。

A3：按照參數限制記錄數，取出游標中的記錄。

A4：為報表返回結果集。

上述腳本只處理了一個中間文件，如果需要從多個文件同時查詢數據，腳本可以這樣編寫（以 2 個為例）：

其中中間數據文件按年份存儲，每 5 年一個。如果查詢 1996 到 2005 年間的數據，就需要讀取 2 個文件。腳本中 A3 對兩個文件的游標進行了縱向拼接，合并成一個游標，然后采用與第一個腳本相同的方式進行處理。當查詢的數據范圍繼續擴大，需要多個文件的時候，可以通過循環的方式將多個文件游標進行縱向拼接合并。

3、設計報表

這一步包括在潤乾報表中調用集算腳本，編輯報表表達式完成報表制作等等，這些是報表制作的常規動作了，不再贅述。

與一般優化方式類似，使用預先計算來提高報表性能要充分考慮使用場景。對某些計算過程容易拆分的場景特別適合使用預先計算，如大表匯總數據與其他表做連接，這時可以先將大表匯總數據預先存成文件，再與其他表做連接計算。此外，數據的實時性要求也需要充分考慮，比如在歷史查詢類的報表中就比較適合使用預先計算，當然潤乾報表還提供了其他手段來保證數據的實時性要求。

總結一下，由于一般報表工具不具備文件計算能力，因此要實現預先計算往往要借助數據庫進行；而潤乾報表擁有完整的文件計算能力，可以避免數據庫中間表帶來的各種弊端，這一點對用戶極具實用價值。

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總結

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