因為用錯了報表工具，或者沒有用對姿勢。

疼在哪里？

報表工具不就是為了解決手工開發報表效率低、困難多等這些讓人頭痛的難題的嗎？怎么用了大牌工具還會頭痛，是功能不行解決不了這些問題？不，并不是好的報表工具確實可以很好地解決制表方面的困難，但是報表開發的難題，并不全在制表上，還有相當一部分在數據準備上，應用中的報表，有 80% 的數據來源和計算都比較簡單，很多一個簡單的 SQL 語句就搞定了，但還有 20% 的情況中，數據準備工作就沒有那么好做了，一些過程式的多步驟復雜計算，常常要寫很長的多層嵌套的 SQL 或者存儲過程才能搞定，如果數據來源再復雜一些，要對各類數據源混算，一些非關系數據庫或者文本數據源都不支持 SQL 了，那還得用 JAVA 等語言來寫，SQL 10 幾行能寫完的，JAVA 恨不得寫出幾百行來，編碼難度和效率就更糟糕了然而恰恰是這僅占 20% 的需要硬編碼來做復雜數據準備的報表，會占去 80% 的工作量，這就是為什么用了大牌報表工具后依然會頭疼的最大原因：用了雖然大牌但缺乏數據準備功能的報表工具，其實就是用錯了報表工具，而且也沒有好的數據準備方案來補充。沒完沒了的報表加劇頭疼 報表隨需而動的業務屬性又決定了它不穩定的特性，隨時都會有新的查詢統計需求冒出來，或做新的，或修改舊的，沒完沒了。做新的如果又遇上復雜計算的，那就又得硬寫存儲過程和 JAVA 了，沒有好的辦法那就得一直持續頭痛修改舊的因為之前復雜的數據準備都是用存儲過程或者 JAVA 寫的，導致報表模塊和數據庫以及應用高度耦合，開發人員不能隨意動終端方的數據庫，權限和安全都是問題，改一次存儲過程會很費勁，JAVA 代碼可以隨便改，但是改了又得重新編譯，應用就得三番五次的停機，修改維護起來也很頭痛這些沒完沒了的報表，搞得項目永遠做不完，居高不下的成本還一直在追加。這是令很多軟件開發公司都頭痛不已的問題

怎么辦

簡單，補上數據準備環節的工具就可以了集算器做數據準備寫的快算的快 集算器，流行的開源免費數據計算工具

一：它能對接各類數據源

二：能輕松寫出 SQL 和 JAVA 寫起來困難的計算過程，而且還算的快，讓數據準備工作變的輕松又高效我們來看兩個小例 1 報表中需要呈現連續上漲超過 5 天的股票及上漲天數這樣的報表，制表時候只需要設計幾個格子，很簡單，但數據準備卻不簡單，大部分的工作量都得花在這個數據的計算上用 SQL 來算的話，得寫 3 層子查詢 select code,max(risenum)-1 maxRiseDays from( select code,count(1) risenum from ( select code,changeSign,sum(changeSign) over(partition by code order by ddate) unRiseDays from ( select code, ddate, case when price>=lag(price) over(partition by code order by ddate) then else 1 end changeSign from stock_record ) ) group by code,unRiseDays)group by codehaving max(risenum) > 5

用開源的集算器去寫則簡單很多

	A
1	=connect@l("orcl").query@x("select * from stock_record order by ddate")
2	=A1.group(code)
3	=A2.new(code,~.group@i(price < price[-1]).max(~.len())-1:maxrisedays)	計算每只股票的連續上漲天數
4	=A3.select(maxrisedays>=5)	選出符合條件的記錄

2 列出每一個用戶最近一次登錄間隔

SQL 的大致寫法 WITH TT AS (SELECT RANK() OVER(PARTITION BY uid ORDER BY logtime DESC) rk, T.* FROM t_loginT)SELECT uid,(SELECT TT.logtime FROM TT where TT.uid=TTT.uid and TT.rk=1) -(SELET TT.logtim FROM TT WHERE TT.uid=TTT.uid and TT.rk=2) intervalFROM t_loginTTTT GROUP BY uid

開源集算器的寫法

	A
1	=t_login.groups(uid;top(2,-logtime))	最后2個登錄記錄
2	=A1.new(uid,#2(1).logtime-#2(2).logtime:interval)	計算間隔

一兩個難的可能省不了多少時間，常年累月做項目，那么多復雜的計算場景如果都用開源的集算器，能省下多少時間呢

完全工具化應對沒完沒了 洗衣機發明之前，每一次洗衣服，都是一次頭痛的經歷洗衣機發明之后，洗多少次，都不發愁了工具化，才是解決頻繁，復雜勞動的好辦法沒完沒了的報表新需求和修改要求是消除不了的，也必須用工具化的方法才能解決報表制作的工具化，就是報表工具本身，解決了頻繁做表效率低下的問題數據準備的工具化，就是集算器，則可以解決頻繁的，困難的數據準備的問題全面的工具化，才能徹底解決從數據準備到報表制作的所有頭疼問題另外使用集算器代替存儲過程和 JAVA 后，由于集算器的腳本是寫在報表文件里或者和報表文件一起存儲的，這樣就可以把報表應用從數據庫以及整個應用中解耦出來，集算器的腳本又是解釋執行的，天然擁有熱切換能力，也可以省去頻繁修改時每次編譯的麻煩對于集算器協助報表開發感興趣的同學可以參考?開源 SPL 優化報表應用應對沒完沒了直接用潤乾報表更便利 潤乾報表已經集成了集算器，可以直接使用集算器的相關功能，不僅省去了集成的麻煩，而且還有額外的便利 報表直接使用集算器結果做數據集，無縫對接 報表中還能使用集算器函數，提升開發效率 還可以在報表的單元格里直接使用集算器中一些高級的函數，讓計算過程更加的簡便，提升報表本身的開發效率比如下面這個單元格表達式：表達式：=“班級名次上升最快的三位同學是：”+string(esproc(“?.m(?.ptop(-3))”,B3{},K3{}))，這個單元格要求取出名次上升最快的三位同學，有多種做法，可以像排名那樣，先對名次變化幅度做個排名，然后再根據幅度排名獲取前三位，但是這種做法要增加輔助單元格，計算過程稍顯繁瑣，但是直接用集算器的高級函數就很簡單了，將 K3 單元格（名次變化幅度）傳入,ptop(-3) 取最大的 3 位的位置，然后用 m() 函數根據位置取對應的姓名，就可以了 大報表功能，提升報表性能 潤乾結合集算器獨創的雙異步線程方案，可以很好的解決清單式大報表的性能問題，比傳統的數據庫分頁技術解決方案效果更好，更快另外潤乾報表一直以來都是報表行業的領導者，更是性價比高的代表，不僅質冠商用，而且價懟開源，1w 一套，3w 一年隨便用，一套潤乾報表，就可以解決所有煩惱了

結語

頭痛是因為現有的報表工具不能解決全部難題，耗費大量時間成本的、需要硬編碼的復雜數據準備場景，就是目前很多項目上的大難題。解決這類頻繁的、復雜的難題，關鍵的辦法就是工具化，要么集成開源集算器，要么直接采用支持數據準備的潤乾報表，難開發的就都簡單了，效率也自然提升了，就不會再那么頭痛了。