很多報表工具只允許在報表中使用單個數據集，這類工具稱為單源報表工具，常見的比如iReport，Birt，水晶報表，Style report等。很多情況下我們需要用單源報表工具展現多源數據，比如來自Mysql+Oracle的數據，或者來自MSSQL+Excel的數據。這時只有將多源數據轉化為單源才能使用，但怎么實現這一步呢？經過多年的實踐經驗，我總結出了幾種方法，供大家參考。

嵌套子報表。主流的報表工具大都支持子報表，即在一張報表中嵌入第2張報表。子報表可以嵌在subtitle或detail等位置，也可以接收來自母報表的參數。

這種方法原理清晰，易于掌握，適用于個別簡單的場景。但大多數情況下并不適用于多數據源報表。首先嵌套子報表是利用報表間的位置關系來代替部分運算功能，并不能實現2種數據源間的自由運算。事實上這種方法只適合1對1或1對多的簡單連接，無法表示更一般運算。

其次2張報表的合并必然涉及數據間對齊的問題。由于身處不同的報表，子報表中的數據總是難以和母報表保持穩定的位置關系。

性能也是嵌套子報表的缺陷，可以想象在多級分組或擴展次數較多的報表中使用子報表的情形，這會導致報表數量和數據庫連接數量爆炸的問題。另外，無法在同一張報表中進行報表設計也導致嵌套子報表難以維護。

報表高端版本。iReport，Birt，Crystal的低端版本不支持數據源間的計算，但高端版本幾乎都支持將多個數據源連接成單數據源再使用。這其中包括iReport的Virtual Data Sources，Birt的Data SourcesJoin，以及Crystal的universal。

這種方式可以解決數據源間的一般運算，是廠商所提倡的最佳方法。但其中的缺陷也值得我們注意。首先是這種方法并不通用，每種報表都有各自特殊的解決辦法，因此無法替換和移植，并且維護成本很高。對于在乎耦合性和擴展性的報表開發人員來講這種方法要慎用。

其次這種方法難以解決復雜的多數據源計算，它具有可視化的wizard，但往往缺乏靈活的計算腳本，計算能力不足。

最后，這種方式對非數據庫的數據源支持不足，比如將MSSQL和EXCEL整合為單數據源的過程將非常費力。

數據源計算層。數據源計算層是指介于數據源和報表工具之間，負責統一計算來自數據源的數據，并將計算結果返回給報表工具的層次。這其中有代表性的是集算器和R language。

這種方式可以全方位的解決報表中有關數據源的計算、準備等一系列問題。其中在整合多源數據方面它的好處體現在通用上。它一般會提供與具體報表工具無關的接口，比如集算器提供了JDBC接口可以被報表工具直接使用，R提供了第3方API可以間接被JAVA調用。

這種通用性還體現在計算能力上，數據源計算層提供了更加專業的結構化數據計算腳本和IDE，比如集算器的開發比SQL更簡便。可以輕松解決各種復雜計算，R支持多種預測模型。另外通用性還體現在它支持多種格式的數據源，不僅是數據庫中的數據，也包括非數據庫的Txt/Excel等。

數據源計算層是解決多數據源報表的通用完整的方法，但性能是這類方法的通病。數據源計算層都是全內存計算，數據量受限于內存大小。不過集算器和R都能直接支持hadoop，在分布式的環境中可以較好的支持大數據。

除了上述三種主要的方法，還有2種輔助方法：

自定義數據集。這是指對報表工具提供的API接口的統稱。比如JasperReport就提供了VirtualData Source和Bean Data Source兩種方法配合使用，前者以可視化的方法對2個數據源進行連接；較復雜的計算或非數據庫數據源間的計算則使用后者，即用JAVA開發工具直接計算底層數據，最終以報表工具可以識別的接口返回。

這種方式開發過程復雜，計算功能不專業，不通用，性能低，因此列為輔助。

數據倉庫。ETL和數據倉庫可歸為一類。常用的工具包括：DB2 dataware house, datastage ，SSIS，informatica，Talend。數據庫倉庫的優點是高性能，通用性好。缺點是巨大的成本、超長的工期，無休止的維護。事實上成功的數據倉庫屈指可數，在普通報表應用中很少出現，所以這里列為輔助。

以上3種主要方法和2種輔助方法可以解除絕大部分單源報表工具的限制。

轉載于:https://blog.51cto.com/report5/1382424

總結

以上是生活随笔為你收集整理的解决复杂多数据源报表的5种通用办法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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