报表应用中实现数据源计算经常会使用存储过程，但同时也带来多方面的问题。首先，存储过程的包只提供一层分类，无法用树形结构组织，容易造成代码管理混乱。而有些程序员更是直接在现场在线修改存储过程，也不利于代码管理。其次，升级存储过程时需要数据库的写权限，容易对数据安全造成影响。另外，由于 SQL 固有的一些问题（数据无序、缺乏集合、无法引用、分步不彻底，等等），使得存储过程的编程也比较困难。
很多情况下选择存储过程是为了提高性能，但实际效果并不尽如人意。这主要是因为报表数据的计算一般都比较复杂，很难用 SQL 直接完成，而是需要通过循环遍历等代码逻辑来控制完成。在这种逻辑中，动辄进行遍历的 SQL 语句往往会被多次执行，从而使得计算要比 SQL 还慢一个数量级，甚至有些语句的执行速度比外部的 Java 程序还要低。
除此之外，还有一个问题，存储过程是存储在数据库内的，而报表工具的模板一般是文件形式，两者要一起配合工作才能完成报表，但这种分开存储的方式实际上很容易导致版本不一致，从而增加管理难度。例如，某报表的模板可能已经被删除了，但对应的存储过程还未删除。又或者数据库开发者修改了存储过程，却没有通知报表开发者。
为了避免使用存储过程导致的上述弊端，可以采用润乾报表及其内置的集算引擎来完成复杂的数据源计算。两种解决方案的系统结构的对比如下图所示：
可以看到，润乾报表的报表文件（.rpx）和集算脚本（.dfx）是独立的文件，因此可以使用文件系统的树形目录来统一管理，而某些简单脚本还可以直接写进 rpx。这样，两者很容易保持一致，方便管理，降低了维护成本。而对于升级过程，润乾报表是通过替换这两种文件来完成的，也可以避免在线修改运行环境。同时，集算脚本解决了前面所说的 SQL 的各种固有问题，编程思维更加自然，比存储过程更加容易。
从性能角度来看，集算引擎提供了并行计算能力，可以充分发挥服务器多 CPU 多核的效能，也可以连接集算服务器集群，实现多机并行，因此能够在许多情况下获得超过存储过程的性能。
当然，从上图中也可以看到，某些情况下存储过程还是需要的。这是因为涉及数据量大的库内运算时，用存储过程会更快。事实上我们的目标不是完全替代存储过程，而是利用润乾报表尽量减少存储过程的使用，提高综合效率和性能。
下面，我们就通过具体的例子，来看一下润乾报表是如何减少存储过程的。
某网络平台需要监测一定周期内的用户状况，为运营部门出具日报、周报、月报、年报等报表，每类报表都需要进行本期与上期、上上期数据的比较，涉及数据较为杂乱。这里就以日报作为例子（月报年报只是统计周期不同）看一下。报表格式如下：
报表分为两部分，上半部分为用户明细数据（本期、上期、上上期在线时长均不为空的用户），而由于用户较多，报表只显示按本期在线时长排序的前十名和后十名用户；报表下半部分为本期数据与上期、上上期的比较结果（允许本期、上期、上上期在线时长为空）。
数据来自于两个数据表：
create table T\_DW\_ZX\_ACCOUNT\_STATUS_DAY
(
LOGTIME DATE,--日志时间
USERID NUMBER(12),--用户号
ACCOUNT VARCHAR2(50),--账号
ONLINETIME NUMBER(8),--在线时间
PAY NUMBER(11),
EXPEND NUMBER(11),
TOP_LEVEL NUMBER(4) );
create table T\_DW\_ZX\_VALID\_ACCOUNT
(
USERID NUMBER,--用户编号
FIRST\_LOGOUT\_TIME DATE,--第一次登出时间
STANDARD\_7D\_TIME DATE,
STANDARD\_14D\_TIME DATE,
ACCOUNT VARCHAR2(50)
); 首先，看一下存储过程的实现方式（为了说明方便，将其分成颜色不同的四部分）：
CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY CURSPKG AS PROCEDURE sp_query_user_status_day(data_date IN varchar2, top10 OUT T_CURSOR, last10 in out t_cursor, var1 out number, var2 out number, var3 out number, var4 out number, var5 out number, var6 out number) IS V_CURSOR1 T_CURSOR; --top10 V_CURSOR2 T_CURSOR; --last10 V_CURSOR T_CURSOR; --temp table v_ttime date; temp_num number; v_valid_user_conti_act1 number; v_valid_user_back1 number; v_valid_user_conti_act_lost1 number; v_valid_user_active_lost1 number; v_valid_user_add_lost1 number; v_valid_user_back_lost1 number; BEGIN v_ttime := to_date(data_date, 'yyyy-mm-dd'); --for temp table select count(1) into temp_num from account_status_day_temp; if temp_num > 0 then delete from account_status_day_temp; --delete first end if; insert into account_status_day_temp select * from (select v.userid, v.first_logout_time from t_dw_zx_valid_account v where v.standard_7d_time is not null) a, (select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account) from t_dw_zx_account_status_day where logtime >= v_ttime and logtime < v_ttime + 1 group by userid having max(account) is not null) b, (select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account) from t_dw_zx_account_status_day where logtime >= v_ttime - 1 and logtime < v_ttime group by userid having max(account) is not null) c, (select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account) from t_dw_zx_account_status_day where logtime >= v_ttime - 1 - 1 and logtime < v_ttime - 1 group by userid having max(account) is not null) d where a.userid = b.userid(+) and a.userid = c.userid(+); commit; --top 10 open V_CURSOR1 for select * from (select rownum, a.auserid userid, a.first_logout_time, a.bonlinetime current_onlinetime, a.conlinetime last_onlinetime, a.donlinetime last_last_onlinetime from account_status_day_temp a order by bonlinetime desc) where rownum < 11; --last 10 open V_CURSOR2 for select * from (select rownum, a.auserid userid, a.first_logout_time, a.bonlinetime current_onlinetime, a.conlinetime last_onlinetime, a.donlinetime last_last_onlinetime from account_status_day_temp a order by bonlinetime asc) where rownum < 11; top10 := V_CURSOR1; last10 := V_CURSOR2; --total select valid_user_conti_act , valid_user_back , valid_user_conti_act_lost , valid_user_active_lost , valid_user_add_lost , valid_user_back_lost into v_valid_user_conti_act1 , v_valid_user_back1 , v_valid_user_conti_act_lost1 , v_valid_user_active_lost1 , v_valid_user_add_lost1 , v_valid_user_back_lost1 from (select count(case when buserid is not null and cuserid is not null then 1 else null end) valid_user_conti_act , count(case when cuserid is null and buserid is not null and first_logout_time < v_ttime-1 then 1 else null end) , count(case when cuserid is not null and buserid is null then 1 else null end) valid_user_active_lost , count(case when duserid is not null and cuserid is not null and buserid is null then 1 else null end) valid_user_conti_act_lost , count(case when duserid is null and cuserid is not null and first_logout_time < v_ttime-1 and buserid is null then 1 else null end) valid_user_back_lost , count(case when buserid is null and first_logout_time >= v_ttime-1 and first_logout_time < v_ttime then 1 else null end) valid_user_add_lost from account_status_day_temp); var1 := v_valid_user_conti_act1; var2 := v_valid_user_back1; var3 := v_valid_user_conti_act_lost1; var4 := v_valid_user_active_lost1; var5 := v_valid_user_add_lost1; var6 := v_valid_user_back_lost1; END sp_query_user_status_day; END CURSPKG; 该存储过程是为日报表服务的，主要计算用户当期和历史时期的比较情况，其中包括明细数据前十名和后十名，用户新增与流失统计等。
第一部分（for temp table 部分）：根据用户明细和状态表过滤汇总数据，按用户统计本期、上期、上上期的情况；中间结果存入临时表（避免重复计算），供后续计算使用。
第二部分（top10 部分）：根据第一部分的计算结果排序，取前十名，结果以游标返回；
第三部分（last 10 部分）：与前项类似，倒序排序，获得最后十名，结果以游标返回；
第四部分（total 部分）：根据第一部分计算结果完成对各项综合统计指标计算，结果以六个输出参数返回。
该存储过程综合考虑了报表工具计算能力不足的因素，将尽量多的计算都放到存储过程中完成，这点是值得肯定的。但其中使用了大量的复杂 sql，以及多结果集的输出方式（游标），这又增加了编程难度。
如果用润乾报表来实现这个需求，首先要编写以下集算器脚本：
| A | |
|---|---|
| 1 | =connect(“ora”) |
| 2 | =A1.query(“select userid,first_logout_time,standard_7d_time from t_dw_zx_valid_account where standard_7d_time is not null”) |
| 3 | =A1.query(“select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account) account from t_dw_zx_account_status_day where to_char(logtime,‘yyyy-MM-dd’)=”+"‘“+string(data_date)+”’ “+” group by userid having max(account) is not null") |
| 4 | =A1.query(“select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account) account from t_dw_zx_account_status_day where to_char(logtime,‘yyyy-MM-dd’)=”+"‘“+string(data_date-1)+”’ “+” group by userid having max(account) is not null") |
| 5 | =A1.query(“select userid, sum(onlinetime) onlinetime, max(account) account from t_dw_zx_account_status_day where to_char(logtime,‘yyyy-MM-dd’)=”+"‘“+string(data_date-2)+”’ “+” group by userid having max(account) is not null") |
| 6 | =A1.query(“select userid,onlinetime,account,logtime from t_dw_zx_account_status_day where to_char(logtime,‘yyyy-MM-dd’)=”+“’”+string(data_date-2)+“’”) |
| 7 | =join@1(A2:a,USERID;A3:b,USERID;A4:c,USERID;A5:d,USERID) |
| 8 | =A7.new(#:no,a.USERID:userid,a.FIRST_LOGOUT_TIME:first_logout_time,b.ONLINETIME:current_time,c.ONLINETIME:last_time,c.ONLINETIME:last_last_time) |
| 9 | =A8.to(10) |
| 10 | =A8.to(A7.len()-10+1,) |
| 11 | =A6.count@b(d!=null && c!=null) |
| 12 | =A6.count@b(b==null && c!=null && d!=null) |
| 13 | =A6.count@b(a.FIRST_LOGOUT_TIME>data_date-1 && a.FIRST_LOGOUT_TIME<data_date) |
| 14 | =A6.count@b(b==null && a.FIRST_LOGOUT_TIME>data_date-1 && a.FIRST_LOGOUT_TIME<data_date) |
| 15 | =A6.count@b(d==null && c!=null && a.FIRST_LOGOUT_TIME<data_date-1) |
| 16 | =A6.count@b(b==null && c!=null && d==null && a.FIRST_LOGOUT_TIME<data_date-1) |
| 17 | =new(A11:num1,A12:num2,A13:num3,A14:num4,A15:num5,A16:num6) |
| 18 | >A1.close() |
| 19 | result A9,A10,A17 |
代码说明：
A1：连接配置好的 oracle 数据库。
A2-A6：从数据库按照条件和分组汇总、取数。其中的 A3、A4、A5 的 group 虽然也可以放到集算脚本中实现，但脚本中还是利用了 sql 的 group，这里的原则是简单运算尽量还是让数据库去做，这样可以让取出数据量变少，从而节省 JDBC 的传输时间；而对于复杂的过程性计算才适合放到集算脚本中做，从而发挥数据库和集算脚本各自的优势。
A7：将以上结果集进行关联。
A8：根据 A7 建立新序表，用于读取前后十名记录。
A9-A10：通过序号分别取前后十名记录。
A11-A17：计算汇总值。
A19：将前十名、后十名记录以及汇总值分别以不同结果集返回给润乾报表。
集算器脚本编写之后，保存为 test.dfx，在润乾报表中新增集算器数据集进行调用：
润乾报表接收集算器脚本返回的三个结果集，其中”test.dfx”为集算器脚本名称。
下一步，要按照需求绘制报表模板文件，即可完成报表设计：
