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解决Birt等报表工具制作报表的几个难题
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在上一篇《Birt 如何实现不规则月份统计》中，我们讲解了如何帮助 Birt 制作这种报表的详细过程，在本文中我们再继续讨论几个类似的制作难题，并把说明集中在如何编写集算器 SPL 脚本上，不再赘述如何在 Birt 中引入 SPL 的步骤了。
组内跨行计算是指在计算一行中某个计算列的值时，需要引用到组内其它行的数据来进行计算。比如下面这个例子：
库表 sample 有三个字段，其中 id 是分组字段。需要设计一张分组表，使用 id 分组，明细字段是 v1,v2 以及计算列 crossline, 其中 crossline 的算法是本条记录 v1、v2 之和加上本组上一条记录的 v1、v2 之和。示例源数据如下：
| id | v1 | v2 |
| 1 | 1 | 2 |
| 1 | 2 | 3 |
| 2 | 1 | 1 |
| 2 | 2 | 2 |
| 3 | 3 | 3 |
最后要展现的报表结果如下图所示：
编写集算器 SPL 代码如下：
| A | |
| 1 | =connect("demo") |
| 2 | =A1.query("select *, 0 as crossline from sample") |
| 3 | >A2.group(id).run(~.run(v1+v2+v1[-1]+v2[-1]:crossline)) |
| 4 | >A1.close() |
| 5 | return A2 |
A1 连接数据库
A2 查询数据库，同时多产生一列常数备用。
A3 按 id 分组，并在每组数据中修改计算列 crossline，最后合并，其中 v1[-1]、v2[-1] 是集算器特有的定位上一行记录中字段的写法。
A4 关闭数据库
A5 将 A2 中的计算结果数据集返回给报表工具
制作报表的数据往往来自于多种数据源，比如不同的物理数据库、文本文件、Excel 文件等，这些数据在报表中往往还需要相互关联进行运算。
报表工具本身能实现从多数据源取数，但进行关联运算会有一定的困难，或者运算性能非常差。而由开发者自己编程去做关联运算，工作量一般又会非常大。而集算器 SPL 恰恰能在这一点帮上大忙。
下面这个例子中，订单表 orders 和订单明细表 orderDetail 数据分别来自两个不同的数据库，二者之间要做 join 运算。两表数据如下：
最后想要展现的报表结果如下：
编写集算器 SPL 代码如下：
| A | |
| 1 | =connect("db1") |
| 2 | =connect("db2") |
| 3 | =A1.query("select orderID,customer,orderDate from orders") |
| 4 | =A2.query("select orderID,productID,price,mount from orderDetail order by orderID") |
| 5 | >A1.close() |
| 6 | >A2.close() |
| 7 | =join@1(A3:orderID,A4:orderID) |
| 8 | =A7.new(#1.orderID,#1.customer,#1.orderDate,#2.productID,#2.price,#2.mount) |
| 9 | return A8 |
A1 连接数据库 1
A2 连接数据库 2
A3 查询订单表数据
A4 查询订单明细表数据
A5A6 关闭数据库连接
A7 以 A3 的 orderID 和 A4 的 orderID 为主键进行 left join，连接后的结果集有两个字段，第一个字段是 A3 的记录，第二个字段是 A4 的记录。
A8 以 A7 中两个字段的字段形成新的数据集，也就是需要的结果
A9 将 A8 的数据集返回给报表工具
本例只是演示了两个数据源的 left join，其实 SPL 能做关系数据库能完成的任何数据运算，比如各种 join、union、过滤、分组、排序等。
在本例中，数据库表 data 有两个字段，其中 ANOMOALIES 字段是用空格分隔的多个字符串，我们需要把 ANOMOALIES 按空格拆分为多个字符串，并用每个字符串和原 ID 字段形成新的记录。源数据如下：
| ID | ANOMALIES |
| 3903 | B1 D1 CAT1 |
| 3904 | D7 D2 B1 CAD4 |
最后想要展现的报表结果如下：
编写集算器 SPL 代码如下：
| A | |
| 1 | =connect("db") |
| 2 | =A1.query("select ID,ANOMALIES from data") |
| 3 | =A2.conj(ANOMALIES.array(" ").new(A2.ID:ID,~:ANOMALIES)) |
| 4 | >A1.close() |
| 5 | return A3 |
A1 连接数据库 1
A2 查询 data 表数据
A3 将ANOMALIES字段值按空格拆分，并与原ID形成新的记录
A4 关闭数据库连接
A5 将 A3 形成的数据集返回给报表工具
在本例中，数据库表 dColThread 是主表，主键是 tID。dColQuestion 是子表，外键是 tID，如下：
dColThread
| tID | ApplicationName | User | Phone | Decline |
| A01 | mfc | Bill | +70000000 | 1 |
| A02 | mfc | John | +18761221 | 2 |
| A03 | java | Jack | +8014001231 | 6 |
| A04 | mfc | Tim | +008613133123 | 4 |
| A05 | db | John | +18761221 | 8 |
dColQuestion
| qID | tID | status |
| 1 | A01 | yes |
| 2 | A01 | no |
| 3 | A01 | yes |
| 4 | A02 | yes |
| 5 | A03 | no |
| 6 | A04 | no |
| 7 | A04 | no |
| 8 | A05 | yes |
报表需要根据 ApplicationName 查询主表并以列表的形式展现数据。可以看到，在子表中，主表每条记录对应的 status 字段值有多个，但不超过 5 个。我们需要把子表中的这些记录横向排列后插入主表的 Phone、Decline 字段之间，依次命名为 QuestionNo1、QuestionNo2…QuestionNo5。同时，如果某列数据都为空，则这一列不显示。最后的表样形如下图：
用集算器准备数据，SPL 代码如下：
| A | B | |
| 1 | =connect("db") | |
| 2 | =A1. query("select * from dColThread t,dColQuestion q where t.tID=q.tID and t.ApplicationName=?",arg1) | |
| 3 | >A1.close() | |
| 4 | =A2.group(tID) | |
| 5 | =create(ApplicationName,User,Phone,QuestionNo1,QuestionNo2,QuestionNo3,QuestionNo4,QuestionNo5,Decline) | |
| 6 | for A4 | =A6.(status)|["","","","",""] |
| 7 | = A5.record(A6.ApplicationName|A6.User|A6.Phone|B6.to(5)|A6.Decline) | |
| 8 | return A5 | |
A1 连接数据库
A2 执行 SQL，取出主子表关联数据。arg1 是来自报表参数。假如 arg1= "mfc "，则 A1 的计算结果如下：
A4 按照 tID 分组，每组是一条主表记录及其对应的子表记录，如下图：
A5 按照报表中列表的结构新建空二维表。
A6 循环 A4 中的组，每次向 A5 插入一条记录。循环体中可用 A6 引用循环变量，用 #A6 来引用循环计数。
B6 取当前组中 status 的字段值，并补足至少 5 条记录。
B7 向 A5 追加新记录。循环结束后 A5 如下：
A8：返回结果给报表。
隐藏空列的工作交给 BIRT，设计 list 表，模板如下：
如果 QuestionNo 列为空则应当隐藏。动态隐藏的方法有很多，这里介绍其中一种。对于 QuestionNo5（其他列类似），可以先在 dataSet 的 onFetch 方法中使用如下脚本：
if(reportContext.getGlobalVariable("t5")==null){
reportContext.setGlobalVariable("t5",row.QuestionNo5)
}else{
reportContext.setGlobalVariable("t5",reportContext.getGlobalVariable("t5")+row.QuestionNo5)
}
再在 QustionNo5 列的 Visibility 属性中使用如下表达式：BirtStr.trim(reportContext.getGlobalVariable("t5"))==""
预览后可以看到报表结果：
通过以上例子可以看出，报表制作时经常遇到不好处理的数据准备工作，而在集算器的帮助下都可以得到完美的解决。这是因为集算器提供了完备的数据源连接功能，能连接市面上常见的各种数据源并从中取数。同时，SPL 还提供了丰富的函数库，能在库外轻松进行数据的各种关联运算。