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這篇文章給大家介紹BIRT中文本與 JSON 關聯該怎么做，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
BIRT對于兩個數據源的聯合提供了Joint DataSet的解決方案，它具有圖形化的操作界面，可以完成簡單的內外關聯，但功能非常局限（幾乎沒有二次計算的能力，Join 后再計算只限于簡單查詢和固定查詢，難以實現自由的組合查詢和變量查詢，更不能進行分組匯總再過濾這類多步驟計算）。
BIRT雖然支持CSV/TXT等文件作為數據源，但不能構建JSON數據源，一些開源社區提供了解析JSON數據源插件，幾乎所有插件都非常底層，使用起來很不方便。
從能力上講，只有自定義數據源可以完整的解決這個問題，但BIRT JAVA bean data source這種硬編碼方式比較復雜，工作量巨大。
比如要處理這么個場景：sales.txt是tab分割的結構化文本，city.json是非結構化的JSON串，sales.txt的第2列和city.json的部分文本存在外鍵關系，需要將兩個文件連接為二維表。示意圖如下：
建議使用集算器，它是獨立的數據計算引擎，擁有不依賴于數據庫的計算能力，可以從多種多樣的文件獲取數據并混合關聯運算，事實上，可以把集算器看作是語法更簡單的BIRT JAVA bean data source。比如實現上面的問題，集算器腳本只需5行：
A | |
1 | =json(file("/workspace/city.json").read()) |
2 | =A1.new(name,#1.(#1):desc,(firstblank=pos(desc," "),left(desc,firstblank-1)):key,right(desc,len(desc)-firstblank):value) |
3 | =file("/workspace/sales.txt").import@t() |
4 | =join(A3:sales,#2;A2:city,key) |
5 | =A4.new(sales.OrderID,sales.Client,sales.Amount,sales.OrderDate,city.name,city.value) |
關聯之后還能更方便地實施計算，比如：統計每個城市的銷售額；只需在此基礎上增加1行：=A5.groups(name;sum(Amount):amount)
關于BIRT中文本與 JSON 關聯該怎么做就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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