报表工具和报表应用系统都可以算作报表软件的范畴，有些用户在选型时不能很好地区分这两者的差别，有可能被销售人员误导，从而购买到不合适的产品。了解这两种产品的不同之处，就能更好的根据需求来确定适合的软件。实际上，报表工具和报表应用系统各有各的优势和局限，也各有各的使用场景。          首先来说报表应用系统。        从用户的最终使用者来看，报表应用系统具备独立的登录界面，登录

有时候我们需要用参数动态指定数据源，或将多数据源连接为单数据源，或向子报表、table控件动态传入数据源名。对于此类需求，报表工具经常要借助高级语言实现或牺牲安全性以降低复杂度，尤其是BIRT、Jasper等单源报表。        使用免费的集算器可以弥补这一不足。集算器封装了丰富的结构化计算函数，支持动态解析表达式，支持多数据源混合计算，书写简单脚本就能实现动态数据源。集算器还提供了简单易

大数据时代，作为数据呈现的主要环节，报表工具应当怎样适应大数据？我们经常看到用户希望报表工具能支持大数据，也经常看到某些报表工具宣称支持大数据，那么，这在技术上到底意味着什么？事实上，报表的呈现部分和大数据并没有直接关系。报表是给人看的，人类的视觉能力不可能一次看太多的数据，上万个数据同时呈现已经超过了人的极限。报表本身没有呈现大数据的必要，从这个意义上讲，报表工具的呈现部分没必要在容量上

在选择报表工具时，性能指标一向是用户非常关心的，但是，报表工具的性能和整个报表系统的性能会有多大关系呢？要回答这个问题，首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节，其中有哪些环节容易出现性能问题，如何优化这些环节。一、报表处理的一般过程分析1、             用户选择报表输入参数后，报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表，并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。

JSON是半结构化数据，Java和报表工具只提供了简单解析的类库，很难进行深度计算。而使用集算器可降低JSON的计算难度。报表工具可将集算器脚本文件当做数据库存储过程执行，传入参数并用JDBC获得返回结果，详情参考集算器辅助报表工具的应用过程。  下面举例说明报表工具呈现JSON时常见的难题，以及集算器对应的解法。  JSON分组汇总  order.json存储着订单记录，

在报表项目开发中常常会出现自定义数据源的情况。这是因为有很多结构化计算比较复杂，需要多步骤完成。sql或者报表本身的计算能力并不适合完成这种过程化计算，所以报表程序员会借助于报表API，使用Java程序来完成。        例如这个《各地区销售情况分析表》：        该报表是根据订单表统计各（预置）时间段内，各地区的订单数量、订单金额汇总。其中各时间段范围为：   

绝大多数报表项目的数据库中，除了支撑系统运行的业务数据表之外，还有很多中间表。业务数据表是报表系统必须的基础数据表，是支持报表系统运行的持久化数据层，例如：销售报表系统中的订单、客户、产品等等。报表中间表则是计算和生成报表的中间计算过程，中间表的名字经常是五花八门。       按道理说，业务数据表应该是大部分，报表中间表只是小部分。但是，实际情况却恰恰相反。有些运行了较长时间的报表系统中，报

报表应用中当数据量较大或计算过程较复杂时，会导致报表数据源准备过慢，从而影响报表性能。这时常常需要事先将报表需要的数据计算好，在呈现时直接引用即可，这样用户在访问报表时就可以迅速地获得响应。当前的手段及弊端        由于报表在访问时还需要参数，显然不可能把所有参数组合对应的报表数据源都准备好，所以预先计算并不是最终的报表结果，在呈现的时刻仍然要再次进行一些简单的计算（如过滤、分组汇总

在报表项目中，常常会碰到数据库压力很大影响整个系统性能的问题。由下面的传统方案的结构示意图可以看出，全部数据存储和源数据计算都放在数据库完成。当并发访问量较大的时候，虽然每个报表的数据量不大，还是会造成数据库压力过大，成为性能的瓶颈。多数数据库厂商提供的jdbc接口传输数据比较缓慢，在并发量较大的情况，对报表系统性能的影响也非常明显。         这种情况时可以考虑采用润乾集算

在报表应用中，针对历史数据查询的报表占比很大，这类报表的特点是：第一，数据变化小，查询的历史数据几乎不会发生变化；第二，数据量大，数据量随时间跨度增大而不断增加。如果数据始终存放在数据库中，由于大多数数据库的JDBC性能都很低下（JDBC取数过程要做数据对象转换，比从文件中读取数据会慢一个数量级），这时涉及数据量较大或在并发较多的时候，报表的性能会急剧下降。如果能将这些变化不大的历史数据移出数据库