润乾报表产品功能：增强模块

无缝连接集算器

润乾报表5.0可以通过内部API连接专业的结构化和半结构化数据计算开发工具：集算器。在增强报表复杂外观展现能力的同时，还能解决报表复杂的数据源计算问题。

集算器采用网格式的编程方式，具有：分步计算，更彻底集合化，有序计算，对象引用、支持游标等特性，敏捷的语法体系使计算实现更轻松。集算器集成开发环境（IDE）提供单步、断点等多种调试功能，降低了开发难度，提高了开发效率。

润乾报表5.0和集算器之间采用低耦合接口传输数据，实现了计算和呈现的分离，可以充分发挥报表展现层和计算层各自的优势。

集算数据集使用独立的DFX脚本文件

润乾报表5.0与集算器紧密结合，接收集算器的计算结果作为报表数据源，二者通过非JDBC方式挂接，此时报表接收集算器返回的结果集，效率更高。

脚本数据集

润乾报表5.0在集算器的配合下，可以使用脚本数据集功能。

使得数据集具有数据源取数后，再利用集算器表达式计算的能力。脚本中可以直接使用报表定义的数据源和参数完成数据查询和过滤，也可以在一个脚本中输出多个结果集。

脚本数据集适用相对简单的情况，复杂的场景需要使用集算器数据集来完成，因而在脚本数据集编辑中并不包含脚本运行和调试功能，也无法在脚本数据集中增加、删除代码行。

层次数据源

润乾报表5.0在集算器的配合下，可以使用脚本数据集或集算器数据集，除了能够返回普通二维结构的结果集外，还可以返回主从结构或带明细分组的结果集，此时在报表中无需再次关联或分组，从而获得更高性能。

集算脚本返回带有层次结构的结果集

报表中数据集的结构

报表中使用层次数据集

优化图表展现

全面支持HTML5和SVG输出
润乾报表5.0支持小流量的HTML5输出，所有统计图支持SVG格式，适应移动应用的需要。集成echarts、chart.js和D3，可以生成炫酷统计图。

SVG格式统计图

使用SVG格式统计图报表HTML源文件（部分）

统计图效果全面美化

润乾报表5.0对内置的统计图效果进行了全面美化，更能满足用户对图形效果的全面要求。

支持用户自定义统计图

润乾报表5.0在集算器的配合下，可以通过集算器绘制自定义统计图嵌入报表中使用，满足用户特殊图形需求。

业务人员填报

润乾报表5.0提供类似Excel的填报设计界面，业务人员可以方便的设计出类似Excel文件的填报表，发布到网页上供最终用户填报数据。

业务人员一般无法完成设计数据库结构、建数据库表等技术任务，因此，必须有技术人员参与才能完成填报表的开发。润乾报表5.0提供了无数据库填报的功能，业务人员设计的填报表发布之后，最终用户填写的内容可以存入json文件或者二进制文件。这样做的好处是业务人员可以无需技术人员的帮助，独立完成填报表的设计、发布和数据处理。

润乾报表5.0提供了无数据库填报的功能，业务人员设计的填报表发布之后，最终用户填写的内容可以存入json文件或者二进制文件。在此基础上，业务人员还可以独立完成填报数据的统计汇总分析。例如：业务人员设计好了“图书购买填报表”后，可以在此基础上设计生成“月度图书购买统计表”。系统会根据“图书购买填报表”填写的内容，自动生成“月度图书购买统计表”。业务人员可以独立完成整个过程，无需技术人员参与。

润乾报表5.0的交互式报表可以读取并显示填报表提交的数据。下图流动资产统计表中，最终用户填写的数据，可以在交互式报表中实现OLAP方式的分析，形成统计图、统计表。

交互式分析

润乾报表5.0提供了功能强大的交互式报表，可以实现OLAP功能。如下图所示，可以实现的功能包括：字段拖拽改名、修改数据显示格式、拖拽形成分组交叉报表、同时展示多个表格统计图、保存拖拽形成的图标、复杂过滤条件可视化配置、添加复杂计算、钻取、旋转等功能。

润乾报表5.0的交互式报表可以实现占比、累计、比上期等跨行组计算，如下图。

润乾报表5.0的交互式报表可以控制数据的显示格式，也可以生成预制样式的各种统计图。

大数据集报表

润乾报表5.0配合集算器，可以实现巨大数据量报表的快速分页展现。用户请求几百万甚至上千万行报表式，集算器会先取出少量数据，比如5000行，快速在网页上展示10页。在用户看前十页报表的时候，集算器会异步流式加载剩余的页数，缓存到服务器的二进制文件中。这样用户等待时间非常短，又能加载巨大数据量报表。

移动端报表

润乾报表5.0可以在手机APP内嵌浏览器控件中，展现HTML报表。并能做到一定的屏幕自适应功能。

DQL和元数据建模

业务人员可以理解SQL语句的过滤、排序、分组，但是无法理解多表关联。这是大多数交互式报表实施失败的最主要原因。润乾报表5.0重新定义了JOIN运算，改造SQL语法形成另一种类似的查询语言，也就是DQL，D是即Dimensional维度的意思。利用DQL实现的交互报表，将多表关联透明化，使得业务人员可以在关系型数据库中自由查询，完成复杂查询任务。

实施DQL的时候，要进行元数据建模。建模的过程就是利用外键属性化、同维表等同化和按维汇总对齐等方法，对关系型数据结构进行梳理。最终可以将关系型数据库的网状结构

构梳理成以维度为核心的纵向结构。

DQL元数据建模在数据库的基础上构建元数据模型，不需要构建宽表。观察宽表建模的实质可以发现，建模的主要目的就是消除表间关联和预置复杂步骤。DQL元数据层可以在查询的过程中完成表间关联和复杂步骤预置的目的，也就是说在推拽形成报表的过程中完成建模，实现非按需建模。非按需建模的含义是无需到客户那里去分析查询需求，按照数据库表的关联关系建模，就可以满足数据库范围内的任意查询需求。建模的工作是一次性的，只要数据库结构不变，模型就不用调整。