报表开发主要有两部分工作，一是报表数据准备，将原始数据加工成报表能用的结果集，这步通常使用 SQL、存储过程、Java 等方式实现；二是报表数据呈现，将已加工好的数据以图表方式呈现出来，这步通常使用报表工具来完成。

随着报表工具的成熟，使用报表工具完成报表数据呈现效率已经很高，即使很复杂的报表使用诸如润乾报表这样的工具也可以快速实现，一般报表开发人员就能胜任，因此这步由于报表工具的红利开发成本已然很低了。

现在报表开发成本主要集中在数据准备上，越复杂的报表需要花费的成本就越大。要知道复杂 SQL 和存储过程不是一般报表开发人员能搞定的，这部分工作往往会转嫁到 DBA 等高级数据库技术人员身上，不仅编写周期长，人员成本也很高，报表开发成本自然不低。

使用 Java 做报表数据准备也面临同样的问题，一般报表开发人员不会写 Java，就要应用程序员介入，成本同样很高。而且 Java 代码一般和主应用部署，报表的维护工作也要由主应用运维人员参与，更加推高报表的运维成本。并且，随着前后端分离、微服务等架构技术的流行，越来越多的数据准备工作转移到 Java 中完成更是加剧了这种情况。

如何降低报表数据准备的成本从而降低整体报表开发成本呢？

从报表数据呈现技术的发展过程可以得到一些参考，历史上使用硬编码（Java）画报表效率极低，后来出现了报表工具很好解决了这个问题。报表开发工具化是解决这个问题的关键。那么报表数据准备也要工具化！

集算器 SPL 就是这样一个专门用于报表数据准备的计算工具，开源免费，可以放心使用。借助集算器的敏捷语法 SPL 可以快速完成报表数据准备，一般报表开发人员就能胜任，让报表数据准备也工具化，加上报表工具（数据呈现）可以让整个报表开发过程工具化，从而降低报表开发成本。

集算器 SPL 提升数据准备效率，降低开发成本主要原因在于以下几方面。

SPL 敏捷语法

SPL 语法相对 Java 以及 SQL 更有优势，完成复杂计算只需要按照自然思维分步编码就可以实现。SPL 内置了大量结构化数据计算函数，数据处理算法实现也很简短。

比如根据月度销售额表查询每次第一个月比上季同月的增长额，及销售情况（有些月可能无数据）。SPL 写法：

实现简单除了开发效率高，带来的另外一个好处就是使用门槛低，一般报表开发人员就能使用，相比依赖 DBA 和专业应用程序员成本更低。

多数据源支持

集算器 SPL 支持多种数据源（RDB、NoSQL、Json、CSV、HDFS、RESTful 等），还可以实现跨数据源的混合计算。试想一下，报表开发时不需要将数据从一个数据源 ETL 到数据库，不用搬来搬去开发效率能不提高、开发成本能不降低吗？

热切换

SPL 解释执行，支持热切换。以往复杂报表要依赖存储过程或 Java 实现，这些都要编译后才能生效，对于频繁多变的报表业务不支持热切换 / 热部署是非常不方便的，基于 SPL 就可以轻松实现热部署，进一步降低报表开发运维成本。

在与报表工具结合方面，集算器 SPL 可以作为嵌入式 JDBC 与报表工具集成使用，报表工具通过 JDBC 方式访问 SPL 计算结果，就像访问数据库一样。

报表数据准备工具化（集算器）+ 报表数据呈现工具化（报表工具）= 极低的报表开发成本！