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在使用 Jasper 報表工具制作報表時，常常會遇到數據來自多個數據源的情況，通常的做法是使用主子報表或者使用javabean作為數據源。使用主子報表通常會增加報表設計的復雜度，而使用javabean做數據源，則需要一個javabean類來支持，并且為了在設計報表時能夠看到數據，還要為ireport提供一個靜態方法，該方法用于返回上面定義javabean的一個結果集。
顯然，上面這兩種辦法都不太方便，本文將提供一種更加簡便的方法，那就是通過集算器來解決ireport中的多數據源問題，并進一步提高ireport的性能。我們將以JasperReport5.6.0 開發環境為例進行介紹。
報表項目中，常常會出現報表源數據來自不同數據庫的情況，例如同一應用系統的數據庫負載太大，不得已分成多個數據庫，就像是最常見的銷售系統數據分成當前庫和歷史庫，一部分數據存于數據庫一部分數據存于文件等。
在多數據源的數據庫類型方面，報表工具可能連接同樣類型的數據庫，比如都是mysql或者 oracle；也可能是不同的類型，如txt、csv或者Excel等。
我們的例子中，報表數據一部分來自mysql數據庫，一部分來自文本文件。
其中，mysql數據庫的employee表存儲EID為1-100000的數據，內容如下：
而data.txt文件中存儲EID為100001-101000的數據，內容如下：
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我們的任務是在ireport中制作一張報表，查看employee表和emp.txt文件合并后的所有數據。這一需求通過集算器協助 ireport可以輕松實現。集算器使用我們稱之為結構化處理語言（Structured Process Language，簡稱SPL），具體的SPL代碼如下：
| A | |
| 1 | =connect("mysql") |
| 2 | =A1.query@x("select * from employee") |
| 3 | =file("F:\\files\\emp.txt").import@t() |
| 4 | =[A2,A3].conj() |
| 5 | return A4 |
?
A1：創建數據源連接，連接mysql數據源。
A2：在mysql數據源中查詢employee表中的數據，并返回查詢結果。
A3：讀取文件emp.txt的內容。
A4：合并A2和A3數據。
A4：將A4合并后的結果返回給報表。
?
為了在報表中呈現計算結果，我們需要將以上 SPL 代碼存為文件 employee.dfx，然后就可以利用集算器對外提供的 JDBC 接口調用這個腳本了。
在報表工具中通過建立 JDBC 數據源引入集算器腳本的方法和調用存儲過程一樣，在 Jasper 的 SQL 設計器中可以用call employee()來調用。具體步驟在《JasperReport 調用 SPL 腳本》一文中有詳細的描述。
然后，我們可以在ireport 中設計一個最簡單的報表employee.jrxml，模板如下：
預覽后可以直接看到報表結果了：
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顯然，這個過程相比傳統的主子報表或者javabean方法要簡單不少，更重要的是，計算邏輯非常清晰，集成方式也幾乎沒有任何學習成本。
在解決了基本的功能需求后，我們還可以進一步將焦點關注到性能方面。報表項目中，常常需要將多個表連接查詢，在這些被連接的表中，可能會包含海量的數據。例如：將雇員表和訂單表通過共有字段員工編號連接起來，以便查看某些訂單的銷售人員的信息。顯然，訂單表會隨著時間的推移不斷增長，最終帶來嚴重的系統負擔。
下面例子中的報表數據一部分來自mysql數據庫的employee表，一部分來自mysql數據庫的sales表。
其中，employee表存儲EID為1-3000000的雇員數據，內容如下：
而訂單數據sales表則存儲了76萬條數據，而且持續增加。其中的數據內容樣例如下：
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為了實現連接查詢，我們在ireport 中設計一個最簡單的報表mysql_join.jrxml，模板如下：
首先我們看一下傳統做法的表現。我們需要查詢早于2015-04-01，由EID小于1000001的雇員產生的銷售數據，SQL 語句如下：
select?sales.OID,sales.Date,sales.EID,sales.Amount,employee.Name?from?sales?join?employee?on?sales.EID=employee.EID?where?sales.Date<'2015-04-01'and?employee.EID<1000001select?sales.OID,sales.Date,sales.EID,sales.Amount,employee.Name?from?sales?join?employee?on?sales.EID=employee.EID?where?sales.Date<'2015-04-01'and?employee.EID<1000001
點擊預覽，在我們的測試環境下，101s后展現計算結果：
接下來，我們看看用集算器jdbc的運行效果。將上邊的報表另存為esproc_join.jrxml。
然后編寫如下的SPL代碼：
| A | |
| 1 | =connect("mysql") |
| 2 | =A1.cursor("select * from sales where ? Date<'2015-04-01'") |
| 3 | =A1.query("select EID,Name from employee ? where ?EID<1000001").keys(EID) |
| 4 | =A2.join@i(EID,A3:EID,Name) |
| 5 | return A4.fetch() |
?
A1：創建數據源連接，連接mysql數據源。
A2：查詢sales表中Date早于2015-04-01的數據，將結果返回成游標。
A3：查詢employee表中EID小于1000001的EID列和Name列的數據。
A4：游標A2與序表A3外鍵式連接。
A5：將游標的結果返回給報表。
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接下來和前一個例子一樣，將以上 SPL 代碼存為文件esproc_join.dfx，并在數據源中定義SQL：
call?esproc_join()call?esproc_join()
現在，我們點擊預覽，在同樣的測試環境下，14s后就得到了完全相同的計算結果。
可見，使用集算器在簡化了ireport訪問多數據源的同時，還可以大大提高ireport的性能。本文中的例子只是集算器中一些簡單的應用。事實上，基于集算器的靈活性，使用集算器提高性能的辦法有很多，包括并行取數、可控緩存、控制SQL執行路徑、減少隱藏格、引入數據計算層等等。更多更高級的使用快來乾學院看看吧！
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