我们有个带 3 个数据集的报表跑了 2 分多钟,太慢了,有啥办法优化吗?

影响报表性能的因素有很多,数据量太大传输慢、SQL 复杂计算慢、数据集太多关联慢等等。按照你的描述应该问题应该出在 3 个数据集在报表里关联导致的报表太慢。可以检查一下在报表单元格里是否有类似:ds2.select(name,id==ds1.cusid) 这样的表达式,表示数据集 2 和数据集 1 通过某个字段实现关联。

几乎所有报表工具在完成多数据集关联时都采用顺序遍历的方式实现,先拿一个数据集的第一条记录去第二个数据集中遍历查找符合条件的记录,然后是第二条,第三条…,数据量大的时候性能就会很低。画个图看一下:

在报表里关联这两个数据集就要遍历数据集 ds1 记录数(100 万)次数据集 ds2,总共比较 100 万 *1000 次。。。速度当然慢了。

要解决这个问题,得想办法把关联计算改到为报表准备数据那个阶段,方法有两个。

一、用 SQL 完成原来 3 个数据集的关联

写个复杂 SQL,把原来 3 个数据集的 SQL 整合成一句,让数据库完成关联计算(HASH JOIN),这样会快很多。当然这种做法有几个限制:

1、 不能跨库。如果原来的 3 个数据集来自不同数据库,就不能这么干了。异构源当然也不行;

2、 不能有存储过程。改造存储过程的成本太高,而且需要相应数据库权限;

3、 SQL 太复杂不好整合。有时报表的数据集 SQL 都很复杂,还带有很多参数(报表传过来的),很难整合到一起。其实这正是报表里要用多数据集的原因,报表工具支持多数据集会带来很多方便,但会影响性能。

二、直接用带强计算能力的报表工具

有一些报表工具带脚本计算能力,这样就可以事先关联完多个数据集。这样就改变了原来要么在数据库里关联(很多情况没法实现),要么在报表模板里关联(性能太低)的状况,性能往往能提升几倍到几十倍。

这个文章介绍了详细的实施过程: 如何提高多源关联报表性能 ,里面举的三个例子性能分别提升了 5 倍、26 倍和 44 倍,效果比较明显。

而且,这个工具有了脚本能力还支持跨库,文件、NoSQL 这些数据源,也能调用存储过程,解决了数据库面临的那些问题。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,402评论 6 499
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,377评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,483评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,165评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,176评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,146评论 1 297
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,032评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,896评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,311评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,536评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,696评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,413评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,008评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,659评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,815评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,698评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,592评论 2 353