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转载 报表BI选型的那些事儿！报表怎么选、BI产品怎么选？怕被忽悠花冤枉钱？报表选型、BI选型看这里！！！
前言报表工具是一个接近20年的产物了但是，直到现在，在各种数据信息化的系统中，报表工具的作用，不仅没有褪色，反而是因为信息化需求的增大、数据的增多，以及报表工具本身迭代后越来越方便好用，使得它的使用范围越发的广泛了报表选型也是一个老生常谈的话题了但是，直到现在，依然有很多项目组，很多技术人员并不知道该怎样正确的选一个合适的报表，一个不会让自己在项目后期掉坑里的报表本文全文999...
2020-05-08 10:22:01
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原创 BI类软件的关联查询哪家更好用
永洪BI能顺利完成各种类型的关联，选出的所有逻辑表的关联关系也粗略的进行了图示（整体图上有表的关联，但没有精确到字段）。可视化的本意是要降低难度，给业务人员提供做关联查询的能力，但把技术思维和概念原封不动的搬上可视化界面，无助于提高业务人员的技术能力，对原本就熟悉SQL的技术人员帮助也不大。员工表关联到部门表后，通过经理字段再关联回员工表。整个数据库的外键关系定义完成后，分析页面就可以自动生成所有表的多层元数据树，业务人员直接基于元数据树进行分析，分析的过程中通过选择不同层级的字段，自动实现之前各种关联。
2024-04-22 11:18:03
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原创 报表工具应该选择开源免费的还是商业的
商用报表，很多时候完全不需要资深程序员介入，一个刚毕业的菜鸟都能搞定，再不济，还可以求助供应商的技术支持，有个头疼脑热，很多时候只要 Q 个 Q，一问一答就解决了。总结来说，用开源是为了省钱，结果到最后发现，软件成本虽然是免费的，不要钱，但是因为功能差，效率低，操作不便学习困难等原因，实际投入的人工成本，并不比买一个商用工具更省钱，而且现在商业报表已经越来越便宜了，像刚才例子中用到的润乾报表，是做了二十多年的报表品牌，现在一套才一万元，啥都能做，做的快，买一个来用实际比用开源免费的要省的更多。
2024-04-19 14:18:38
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转载 SQL 转置计算
转置即旋转数据表的横纵方向，常用来改变数据布局，以便用新的角度观察。有些转置算法比较简单，比如行转列、列转行、双向转置；有些算法变化较多，比如动态转置、转置时跨行计算、关联转置等。这些转置算法对日常工作多有助益，值得我们学习讨论。基础转置行转列和列转行是最简单的转置算法，形式上互为逆运算，具体请看下面的问题及分析过程：1.行转列：将销量分组表的quater字段里的值（行）Q1-Q4，转为新字段名（列）Q1-Q4，如下：year quarter amount ---.
2020-11-18 16:55:49
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转载 数据文件合并与拆分
在数据处理业务中，经常要把文件结构相同或近似相同的数据文件合并成一个文件，或者将一个比较大的数据文件拆分成小的数据文件。本文将介绍文本文件和 Excel 文件合并及拆分会遇到的几种情况，并提供用 esProc SPL 编写的代码示例。esProc 是专业的数据计算引擎，SPL 中有完善的文件导入、导出及目录操作函数，非常适合做数据文件的合并及拆分工作。一、文件合并1.同构文本文件合并在某个文件目录下有多个文本文件，这些文件表头和列结构完全相同，只是数据行数和数据内容不同...
2020-11-18 16:53:33
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转载 Excel 表间关联运算的示例
用 Excel 处理数据时，经常会涉及到多页 sheet 数据之间的关联运算需求，用 vlookup 可以完成部分简单关联，但较复杂的情况时仍然不太方便，常常需要多次操作才能完成。另外，当要做关联的文件比较多，需要批量处理时，虽然可以借助 VBA 来实现，但 VBA 不是个专门为结构化计算设计，实现计算非常繁琐。这里给出一些关联运算的示例，分析解决方法并给出 SPL 代码。SPL 是专业计算引擎 esProc 使用的语言，用于处理结构化数据运算非常方便，比 vlookup 及 VBA 更简单。一、引用复
2020-11-18 16:44:03
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转载 Excel 字符串拆分
用 Excel 处理数据时，有时需要对字符串进行拆分。对于比较简单的拆分，使用 Excel 函数可以顺利完成，但碰到一些特殊需求，或者拆分的规则比较复杂时，则很难用 Excel 实现了。这里列出一些拆分需求示例，分析拆分难点，并提供 SPL 解决代码。SPL 是专业计算引擎 esProc 使用的语言，用于处理结构化数据运算非常方便，对于字符串拆分的运算也很简单。一、规则单词拆分这里有一份车间采购产品清单，清单的每一项包含了需要采购的品牌以及产品型号。现在想要把每一项的品牌以及型号拆分后单独列到后面。
2020-11-18 16:42:21
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转载 Excel 特殊分组汇总示例
在 Excel 中分析数据时，往往会用到数据透视表。通过透视表，可以对数据从不同维度、不同类别来汇总和分析。但是透视表功能很简单，分组依据也很固化。需要将部分数据合并、分区间或者允许重复的特殊条件来分组汇总时便没法实现。针对 Excel 透视表的分组难点，本文列出一些常用的分组示例，解析难点并提供 SPL 解决代码。SPL 是专业计算引擎 esProc 使用的语言，用于处理结构化数据的运算非常方便。一、常规完全分组这里有一份 2019 年的产品销售表，表中记录了每个销售对某产品的销售明细。现在想要按
2020-11-18 16:40:17
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转载 结构化数据上的 TopN 运算
TopN 查询，即从数据中查找前 N 名 / 后 N 名。TopN 查询除了直接取值，还有查询 TopN 所在记录的详细信息，有时候还要查询 TopN 所在的位置。另外 TopN 查询还可能在分组中使用，用于查询组内的前 N 名 / 后 N 名。这么多种 TopN 查询如何处理？这里将为你全程剖析，并提供 esProc SPL 示例代码。结构化数据上的 TopN 运算1. 最大值 / 最小值最大值 / 最小值可以理解为 TopN 查询中，N 等于 1 时的情况，因为很常用所以单独拿...
2020-11-10 09:13:39
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转载 Excel 分组后计算
Excel 可以对数据进行分组汇总，也可以用透视表对数据进行多层次分析，但提供的汇总及相关运算都很简单，稍复杂一些的运算没法实现或者很难实现了。比如我们希望计算分组内的排名，按分组汇总值再过滤与排序等。本文将列出这类分组后计算示例，解答并给出 SPL 解决代码。SPL 是专业计算引擎 esProc 使用的语言，用于处理结构化数据的运算非常方便。一、组内排序这里以学生的考试成绩表为例，现在需要对每门课程进行单科排名。显然这时需要先按课程分组，然后再在组内进行排序。Excel 文件中数据如下：
2020-11-10 09:10:28
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转载 主流开源 BI 产品对比
现在市场上开源 BI 产品比较多，各个产品的侧重点不同，有的以报表为主、有的以可视化为主、有的以查询分析为主。这里我们选取了一些主流的开源 BI 产品，从产品功能、可视化能力、数据源支持以及使用文档等方面进行对比，希望对你有帮助。Superset由Airbnb贡献的轻量级BI产品，目前在GitHub上有3万多颗星，其受欢迎程度可见一斑。Superset提供了Dashboard和多维分析两大类功能，后者可以将制作的结果发布到Dashboard上也可以单独使用。数据源方面，Superset支持C
2020-11-10 09:07:27
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转载 职场人员该学什么程序语言
商业工作中最常见的数据是表格式数据，比如订单记录、人员信息、销售合同等，用专业的术语来说叫做结构化数据。职场人员处理表格式数据时，最常用的工具是Excel，这是因为Excel提供了简单易用的公式和界面友好的操作，可以完成大多数任务。但有时遇到较特殊困难的运算，以及要反复执行的动作或涉及大批量文件的处理，继续手工操作Excel就会非常繁琐。这种时候，如果能编程解决，就可以大幅度提高工作能力和效率。这也是目前有不少职场人员开始学习程序语言的原因。市场上可供职场人员学习使用以处理这些表格式数据的程序设计语言有
2020-11-04 13:47:14
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转载 Python 并不合适职场编程，SPL 才行
职场人员使用 Excel 进行数据处理已经成为家常便饭。不过相信大家一定有过很无助的情况，比如复杂计算、重复计算、自动处理等，再遇上个死机没保存，整个人崩溃掉也不是完全不可能。如果学会了程序语言，这些问题就都不是事了。那么，该学什么呢？无数培训机构和网上资料都会告诉我们：Python!Python 代码看起来很简单，只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 计算，看起来真不错。但真是如此吗？作为非专业人员，真能学得会 Python 来协助我们工作吗？Python DataFrame日常
2020-11-04 13:44:35
193
原创 报表工具选型对比系列 - 大报表
有些报表查询出的数据行数可达千万甚至上亿，这类报表通常被叫做大报表，大多数情况下都是些清单明细数据报表，也有少量分组报表。针对大报表，如果像常规报表一样，将数据一次性全取再交给前端呈现是不可行的。一是等待时间太长，用户体验差；二是很可能导致内存溢出造成应用崩溃。那么，目前的报表产品是如何解决这一问题的呢？本文将调研并测试几款报表产品的大报表解决方案，还是针对这三款产品：润乾报表、帆软报表、Smartbi，均为最新版本。首先了解下各家的解决方式或机制。解决机制帆软帆软提供两种引擎，行式
2020-10-21 09:58:48
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转载 报表工具对比选型系列—多样性数据源支持度
本次仍然评测这几款主流的报表工具：润乾报表、帆软报表、Smartbi、永洪 BI、亿信。之前在多源关联分片报表中验证了各个报表工具的多数据源关联功能，这些产品都能支持多数据源，但对不同类型数据源的支持程度并不一样。目前常用的关系型数据库基本上都提供 jdbc 接口，所有报表工具都支持，这里就不做详细说明，下面主要看下几种数据源的支持情况：1、 文件数据源，如 Excel、txt、csv 等。2、 webservices 接口数据源，如服务返回的 json 或 XML 格式数据3、 非关系型数据库
2020-10-21 09:56:26
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原创 报表工具选型对比系列 - 多源关联性能
报表呈现有这么几个阶段：取数、报表计算、生成 html 及页面渲染，报表计算是考察报表性能中较为重要的一环。多数据源（集）关联报表是一种计算量随规模增长较大的报表，适合用于进行此项测试。本文将对比报表的关联运算性能，产品依然是三款：润乾报表、FineReport、smartbi，均使用最新版本，涉及报表数据来源为同库同表。测试采用多数据集间关联计算，报表格式很简单，具体可参考下面的说明。用例POS 交易情况统计，统计所有商户（包括还未使用但已申请且开头 pos 刷卡业务的），使用本行 pos 机
2020-10-21 09:53:44
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转载 从两家主流报表工具的报jia看报表行业的报jia水深-----常用报表工具对比---主流报表对比
目前市场上最主流的报表工具莫过于润乾和帆软了，这俩工具也总被拿来做选型对比，很多用户在对比完后，发现功能上差异并不大，但是jiage上居然能差出好几倍，甚至十几倍，弄的大家很疑惑，这是怎么了 为啥会出现这样的状况，难道其中有啥猫腻？是便宜的功能被阉割了？没有啊，测试都正常啊，还是贵的有啥隐藏功能没有发掘出来，也没有啊，没发现什么新功能啊那是什么造成了如此大的jiage悬殊？我们正好从一位友好的用户手里拿到了最新的报jia单，就让我们用这两家主流报表的报jia单来分析一下报表工具的jia格吧报ji
2020-10-10 09:22:21
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转载 报表工具对比选型系列用例——过程计算
我们知道，报表呈现的数据常常并不是直接从数据库（源）取出来的数据，而还要进行一些运算，报表工具通常也会提供一定的运算能力（如过滤、分组等）以应对这种需求。但是，情况复杂时，报表数据集上的运算可能要多个步骤才能完成，这时候就要考查报表工具对过程式计算的支持程度了。用例说明统计要求列出指定时段的大客户。所谓大客户，定义为销售额占前一半的客户，也就是把客户销售额从大到小排序后，前面若干个客户的合计销售额构成总销售的一半，这些客户被称为大客户。报表式样数据结构[销售记录表]特点分
2020-09-14 10:39:41
211
原创 报表工具对比选型系列 - 容量及相关性能
报表上的计算比较复杂，常常是内存计算，报表工具能支持的容量也就是个重要的技术指标。我们当然希望报表占用的内存尽量少，这样同样内存空间可以容纳更大的报表（更多的单元格），也能支持更大的并发数量。本文将对比报表工具的容量及相关性能，看同样的内存（可用 jvm）空间下，谁能支持更多的单元格数，以及同样规模报表的计算性能。产品还是三款：润乾报表 V2018、FineReport V10.0、smartbi V9，涉及报表数据来源的均为同库同表。测试的用例都是最简单的报表格式，具体可参考下面的说明。用例一
2020-09-14 10:36:57
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原创 报表工具对比选型系列 - 页面渲染性能
页面渲染是指报表在计算完成后，生成 html 页面时加上各种格式外观属性的过程。如果在报表中添加了大量的呈现效果（隔行异色、背景图、条件警戒色等）时，页面渲染的速度就会受到影响变慢，但往往这些呈现效果又是必须的，所以这个时候就得看报表的性能了。这里对润乾、帆软和 smartbi 三款报表工具进行测试，业内还有永洪和亿信也宣称对复杂报表的支持较好，但经过基本模型测试就会发现这两款产品与前述三款差距还是比较明显（可参考后面的链接），就没必要再做更多评测了。测试的用例在数据计算上都比较简单，因为主要考察渲
2020-08-26 09:11:07
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转载 报表工具对比选型系列用例——排名及跨行组统计
继《多源分片报表》后，我们继续考察这些报表工具对复杂报表的支持程度。排名与跨行组运算也是典型的中国复杂报表形式，这类报表的源数据集通常比较简单，但在表格的单元格之间会有较随意的计算要求。在制作报表时，单元格还没有扩展出来，因而不能像 Excel 那样直接引用单元格名字，报表工具需要提供某种机制允许在表达式中引用还没有产生的单元格。用例说明报表式样数据结构[学生成绩表]学生成绩表中存储各班级同学历年语文、数学、语文成绩信息特点分析：1、 报表中根据学生成绩既要做班级内排
2020-08-26 09:07:51
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转载 报表中的图形是怎么做出来的？如何在其中实现地图？
我们经常看到报表中会有一些统计图形，甚至有些页面全是图形，这些图形和报表是个什么关系？也是报表工具做出来的吗？其实报表从来都不只是表格，图形一直以来都是报表中的一部分，很多数据通过图形来展示，会比表格更让人一目了然的看懂其中的含义，比如上面的饼图，配合左面的表格中的数据，就能更清晰直观形象的表达各区销售额的比重了。这些图形可以用报表工具来做，也可以用独立的图形包来做，还可以二者结合用报表中集成的的图形包来做，我们来简单说下这三种方式的优缺点。1 用报表工具做优点：简单方便，报表工具擅长处
2020-08-26 09:05:12
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转载 报表工具怎样适应移动端？
报表在移动端展示会跟 PC 端有所不同，主要是因为终端分辨率的差异。我们在使用报表工具开发报表时如何才能适应移动端展示呢？是否要挑选一个专门适合移动端的报表工具呢？其实不必，因为当前几乎所有报表工具都天然支持移动端。为什么这么说呢？稍微解释下就清楚了。前面我们说过 PC 端和移动端的差异是分辨率不同，但两者要显示的报表其实都一样，本质都是 HTML。那么有没有一种 HTML 技术能够适配多种终端呢？当然有，那就是 HTML5。使用 H5 绘制的报表可以天然运行在不同种类的终端上。而现在绝大多数报
2020-08-18 14:48:23
211
转载 多维分析的本质计算是什么？能做什么又不能做什么？
多维分析主要面向业务用户提供数据查询分析服务，由于业务人员不懂 SQL，也无法完成多表关联（有意义的查询经常是基于多表的），所以在多维分析建模阶段需要将多表转换成单表，也就是 CUBE。这样用户就可以很方便地通过基于一个结果集（CUBE）进行拖拽查询，从不同的角度（维度）观察数据（测度）。在多维分析中主要的计算就是按照某一个或一些维度汇总测度，如按地区汇总销售额，按年和产品汇总销量等。从运算角度来看，多维分析的本质计算就是：基于一个表的分组汇总如果用 SQL 来表达，多维分析的本质就是：
2020-08-18 09:49:55
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转载 报表工具对比选型系列用例——多源分片报表
润乾报表、帆软报表、Smartbi、永洪 BI、亿信 BI 这几款国内产品都把中国复杂报表作为宣传点。我们以常见的多源分片为报表为用例，来对比评测这些产品的处理能力（由于时间和知识限制，个别很偏的功能点可能会有遗漏）。内容比较长，如果不想看细节，可以直接跳到最后看结论。用例说明报表式样数据结构[订单表]主数据存储在订单表中，该表通过雇员 ID 和销售员表关联，通过产品 ID 和产品表关联。[销售员表]销售员表中存储职务、姓名，报表左下角统计数据时按照职务和姓名统计
2020-08-18 09:45:19
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转载 报表工具对比选型系列——打印与导出
打印和导出是报表工具的基本功能，国内项目中的报表在绝大多数情况都有复杂的打印和导出需求，有时候这一项功能点的缺失会卡住项目无法进展，因此这也是报表工具选型的是重要考察点。我们将对润乾、帆软、Smartbi、永洪、亿信几款将报表能力作为宣传重点的产品进行评测并对比，看看其打印和导出的功能如何。第一部分 打印技术1．打印支持方式对比报表都可以呈现在浏览器中，所以也都可以直接使用浏览器的打印功能，这种方式的优势是很简单，不需要做专门处理。但浏览器打印的问题也很多，主要是难以精确控制打印效果，比如不能精
2020-08-18 09:43:12
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转载 润乾报表试用指南
这是一份小白攻略，带你从小白一路上升为大神，请笑纳。一、 获取润乾报表安装包1、 访问润乾报表产品下载地址：http://www.raqsoft.com.cn/download/download-jsbb2、 选择对应操作系统的产品包下载建议第一次试用的小白下载 Windows 版，在 win 中进行产品的安装试用。Mac 请下载 linux 版。二、 获取润乾报表授权文件试用授权下载地址：http://c.raqsoft.com.cn/tag/Download下载任意
2020-08-12 09:20:00
381
转载 报表工具对比之润乾报表与锐浪报表对比
目前市场上报表工具五花八门，国内的、国外的、开源的、收费的，让人不免有眼花缭乱之感。本文将简单地从报表设计、数据处理、数据填报、数据分析、集成调用几方面对大家使用的比较多的润乾报表和锐浪报表（Grid++Report）进行对比。由于资料有限，以及对产品个别功能点的理解不同，对比的内容仅供参考，不过对比的思路和方法还是具有一定的普遍性的。报表设计一：基本操作润乾：提供类 Excel 的设计工具，操作方式及常用公式和 excel 保持高度一致，入门简单；样式设置方便，可以在工具中可视化设置报表样
2020-08-12 09:15:44
290
转载 行业软件开发商怎样来抢 BI 这块蛋糕？
随着企业信息化建设的深入，很多机构的生产系统已建设完成，在保证生产的有序进行后，如何更有效地进行经营决策成了管理者面临的最大任务。商业智能（BI）就是在这种背景成为支撑企业经营分析的一大利器。根据 IDC 中国的报告，2020 年中国商业智能市场规模将达到 5.8 亿美元（约 40 亿元人民币），而且每年还以近 20% 的速度增长。目前企业对 BI 系统需求旺盛程度可见一斑。不同于信息化建设中的其他项目（如交易系统）由行业软件开发商（或称系统集成商，以下简称集成商）来承接，BI 项目大多数情况都由
2020-08-05 10:04:12
76
转载 免费报表工具知多少？
说到免费，就会想到开源。没错，开源报表产品都是免费的，那么都有哪些活跃的开源报表产品呢？BIRTBIRT 是为 Web 应用程序开发的基于 Eclipse 的开源报表系统，可以以 JAR 包形式集成到系统中。BIRT 提供基于 Eclipse 的报表设计器，采用控件式开发方式，上手略有困难。从功能来看，BIRT 仅支持相对简单的报表，不支持中国复杂报表，而这类报表国内几乎所有项目都会涉及。各种打印功能（批量打印、套打、直接打印）BIRT 支持的也不好。因此 BIRT 仅适合少量没有复杂报表，
2020-08-05 09:58:46
309
转载 哪款报表工具更适合行业软件开发商？
行业软件开发商（以下简称开发商）是我国最常见的软件公司了，其本身具备较强的技术能力，而且每年都会承接很多项目，在选择报表工具时的关注点与技术能力不强（大部分）、且在较长时间内只选购一次产品的行业终端用户有很大不同。开发商关心报表工具，以及一切工具性产品，主要都是两条：1. 可用性。功能再多再强，如果在自己的体系下不可用，那没有意义。2. 低成本。在可用的提前下，要选择成本尽量低的方案。这里的成本是指整体成本，不只是构成产品的成本，还包括要各种其它配套事务的成本，如需要自身投入的人员成本。对于
2020-08-05 09:55:26
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转载 报表如何通过参数控制数据权限
报表开发过程中，常常会遇到需要对报表进行数据权限控制的情况。不同的机构、角色或具体到人，访问同一张报表时所看到的数据是不同的。比如，工资条（也是一张简单的报表），因为绝大多数公司薪资都是保密的，所以很显然，系统内不同人看到的结果是不能相同的。 再比如，区域销售情况统计，各区域销售经理也只能看到所在区域的数据等等。实际应用环境中，解决此类问题一般是通过直接在 SQL 中筛选出数据绘制报表模板，然后按照登录对象访问指定的模板就可以了。但是，如果使用用户的人员众多，就需要制作 N 多张样式相同只是 SQL
2020-07-30 16:10:59
232
转载 实现报表滚动到底部翻页效果
报表数据分多页在页面中显示，为了用户翻看数据方便，报表页面都会有按钮，方便用户点击按钮查看其他页的数据，按钮的翻页方式比较常见，润乾报表展现页面提供的就是这种方式。这里介绍另一种翻页方式，鼠标滚动来翻页查看数据。基本实现思路就是在报表展现页面中加鼠标滚动事件，滚到底就调用润乾自带的函数。在报表展现的页面 showReport.jsp 中添加下面的 JS：if (window.addEventListener)//FF,火狐浏览器会识别该方法 window.addEventListe
2020-07-30 16:08:27
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转载 报表 BI 选型的那些事
前言报表工具是一个接近 20 年的产物了但是，直到现在，在各种数据信息化的系统中，报表工具的作用，不仅没有褪色，反而是因为信息化需求的增大、数据的增多，以及报表工具本身迭代后越来越方便好用，使得它的使用范围越发的广泛了报表选型也是一个老生常谈的话题了但是，直到现在，依然有很多项目组，很多技术人员并不知道该怎样正确的选一个合适的报表，一个不会让自己在项目后期掉坑里的报表本文全文 9990 字，大概需要 10-20 分钟阅读，旨在把这么多年总结下来的一些选型重点注意事项和验证技巧分享给需要做
2020-07-28 13:55:00
331
转载 零编码制作报表可能吗？
要回答这个问题，首先要明确啥程度算“零编码”？以 Excel 为例，如果把写 Excel 公式（包括复杂一些的）看做零编码；而把写 Excel VBA 看做编码的话，报表开发是可以零编码的！但是，这有个前提：在数据（集）准备好的情况下才可以零编码！为什么这么说？我们知道报表开发主要分两个阶段：第一阶段是为报表准备数据，也就是把原始数据通过 SQL/ 存储过程加工成数据集；第二阶段是使用已准备的数据编写表达式做报表呈现。在报表工具提供的 IDE 里可视化地画出报表样式，然后再填入一些把数据
2020-07-28 13:44:50
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转载 为什么说当前报表开发的工作量主要在数据源环节？又如何解决呢？
我们知道，报表开发主要有两个阶段。第一阶段：数据准备。将原始数据加工成报表需要的结果集（数据源）；第二阶段：数据呈现。根据已准备的结果集（数据源）编写表达式将数据以表格或图形方式呈现。这两个阶段虽然处于同一报表开发过程，但实现方式却大不相同。通常原始数据距离报表“能用”还相去甚远，通过 SQL/JAVA/ 存储过程等编码方式准备报表可用的数据源是第一阶段的目标，过程中可能涉及复杂的数据处理过程，因而这个阶段会牵扯较多的精力，占用的工作量也多。数据源准备好后，通过报表工具来解决数据以何种方式（
2020-07-28 13:42:03
160
转载 用存储过程和 JAVA 写报表数据源有什么弊端？
我们在报表开发中经常会使用存储过程准备数据，存储过程支持分步计算，可以实现非常复杂的计算逻辑，为报表开发带来便利。所以，报表开发中这样的存储过程并不少见：3008 行，141KB 的存储过程，会给报表开发带来什么不好的影响？1. 编辑调试性存储过程难以编辑调试，这样几千行存储过程的开发周期往往要以周或月计，这样会严重影响报表的开发效率，而业务提的报表需求似乎都“很急”。2. 维护性相对开发的一次性，维护的工作可能要经常做。实际业务中报表经常会修改，这种现象叫做报表业务的稳定性差。报表的数
2020-07-23 11:22:00
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转载 什么是报表的多样性数据源问题？如何解决？
在报表开发早期，报表连接的数据源基本只有关系数据库，而且经常只有一种或者只有一个数据库。但今天就不一样了，数据源种类繁多，除了 RDBMS 还有1.MongoDB、Cassandra、HBase、Redis 这些 NoSQL 数据库；2.TXT/CSV、Excel、JSON/XML 等文件；3.HDFS 等分布式文件系统；4.webService；5.ES、Kafka 等其他数据源形式……当这些都成为报表数据源，报表需要从这些数据源分别或混合取数运算进行报表呈现时，报表就出现了多样性
2020-07-23 11:18:50
330
转载 报表的性能问题是怎样产生的？又该如何解决？
报表性能是总也避不开的话题，报表作为 OLAP（在线联机分析）中的主要应用场景，无论从涉及数据的宽度（表数量），还是数据的广度（查询范围）都可能非常巨大；而且在报表中还经常伴随非常复杂的数据处理逻辑，这些都会影响报表的运行速度。而服务器环境、数据库环境、JDBC 效率、网络环境、客户端环境这些也都都跟报表性能密切相关。报表性能可能跟很多因素有关，非常复杂。这里我们试着从报表运行的各个阶段来分析报表性能问题产生的主要原因及其应对方法。未尽之处，欢迎讨论。我们知道报表运行主要分报表解析、数据准备、数据传
2020-07-21 11:07:23
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转载 什么是大报表？如何解决大报表的问题？
实际业务中有些报表比较“大”，查询出的报表数据行数可以达到几千万甚至上亿，这类行数很多的报表通常被成为“大报表”。大报表大部分情况下是清单明细报表，少量是分组报表。大报表查询通常不会采用一次性取出所有记录再交给前端呈现的方式，因为这样要等很久，用户体验极差；而且报表服务器内存也吃不消。常见的方式是通过分页来呈现大报表，一次只取一小部分数据，取数结束后立刻交给前端呈现，当页码变化时再取出相应页数的数据，这样可以加快报表呈现速度，用户几乎没有等待感。具体如何实现呢？有几种方式。1. 数据库分页
2020-07-21 11:03:34
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