当报表出现性能问题，需要对数据源计算进行优化时，控制执行路径是一种有效的方法，但也是阻碍优化的难题。这是由于数据库执行路径不透明，程序员很难甚至无法干预执行路径，进而也就难以提高数据库访问的性能。而对于一般报表工具来说，由于不具备强计算能力，大部分计算仍然要依靠数据库进行，也就导致很多报表优化的效果不甚理想。

不同于一般报表工具，润乾报表在这一点上，由于内置了专门用于数据计算的集算引擎。与数据库执行 SQL 路径不可控相比，集算脚本的执行过程是可控的，开发人员可以通过编写集算脚本完成报表数据源准备，并根据实际情况调整计算执行过程，从而完成报表优化工作。

集算引擎内置了丰富的结构化数据计算的类库，例如连接操作，就包括普通连接 join()、按序号对应连接 pjoin()、叉乘连接 xjoin()等，而针对维表和事实表则提供了更加高效的连接方式 switch()，这样就为开发人员在优化报表时提供了多种选择。此外，由于集算报表支持分步编写，开发人员可以自由决定计算顺序，先算什么后算什么，对一个复杂计算进行合理拆分和整合，复用中间结果，从而通过改变计算顺序来进行优化。

下面是一个针对报表 SQL 数据源优化的实例过程和效果，用户在使用润乾报表（结合集算器实现）时可以参考。

该报表是一张明细表，数据量较大，涉及到的数据库表有几十个之多，数据库表间关联频繁（包括自连接的情况），同时报表中包含多个格间计算表达式（比值和汇总值）。

其中较复杂的数据集 SQL（近 400 行）如下所示：

select t.*

  from (select *

          from (select syb.org_abbreviation as syb,

                       max(xmb.org_abbreviation) as xmb,

                  --省略多个连接、判断、汇总语句

                  left join losrrr losr on losr.requisition_id =

                  l.requisition_id

                 where l.table_type = '1'

                   and l.requisition_state = '0100500005000000006'

                   and nvl(l.bsflag, 0) != 1

                 group by l.requisition_id,

                          l.note,

                          --省略多个分组字段

                          losr.standby_param3,

                          losr.standby_param6

                ) a

          LEFT JOIN crview ve  --视图

            ON ve.requisition\_id = a.req\_id

仔细看这个 sql 会发现，首先关联的表比较多，包括很多自关联的情况，其次嵌套了很多子查询，最后又与一个视图进行关联（而视图本身的复杂程度也与上述 SQL 类似）。

实际使用中，该报表查询 4 个月数据所需展现时间为 6 分 42 秒，远远达不到用户要求。显然由于 SQL 比较复杂，数据库执行路径难以控制，所以很难在 SQL 的层面再进行优化。

在使用了润乾报表后，进行优化的过程如下：

1、编写集算脚本

1）拆分原报表数据集 SQL。这个 SQL 慢的原因在于两个子查询之间的 join，那么分别把两个子查询 sql 写到集算脚本中执行，并且在集算脚本中使用 switch 完成关联。

2）消除报表格间运算。将原报表模板中的格间计算（比值和汇总值）的内容全部移到集算脚本中完成，由此减少格子遍历的过程，可以提升性能。

3）将结果集一次返回给报表。在使用集算脚本完成了所有数据准备的工作后，将结果一次性返回给报表工具，报表接收到数据后直接进行展现，不再做类似格间计算这样影响效率的计算。

完整的集算脚本如下：

2、设计报表

在润乾报表中调用上述集算脚本，编辑报表表达式完成报表制作。

优化效果

报表展现要经历两个阶段：1 数据源计算（执行数据集 SQL）阶段，2 报表计算并展现阶段。两个阶段的时间以及总的时间在优化前后的对比如下：

通过上面的过程，该报表展现时间从原来的 6 分 42 秒，锐降到了 57 秒，不到 1 分钟的时间，达到了用户预期的目标。

针对不同的场景，润乾报表都有相应的优化方案，上述计算过程的优化适用于数据库取出数据量不是很大的场景（Oracle JDBC 速度非常慢）。如果数据量很大，还可以使用润乾报表的大数据集功能，请参考相关文档。

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