报表多样性数据源之MongoDB

         MongoDB等nosql数据库具有易扩展和高性能等优势，但计算能力比传统SQL要弱，例如MongoDB的分组结果不能太大，且不直接支持join运算等，而集算报表内置的计算引擎再正好可以补充这一点，在获得MongoDB的优势的同时还拥有较强的计算能力。

        我们通过一个分组实例来了解一下集算报表使用MongoDB数据源开发报表的过程。

报表说明

        学生成绩信息存储在MongoDB中，包含班级、姓名、成绩、科目等信息，成绩表（score）数据内容如下：

        现根据学生信息汇总总成绩，并排名。以下为实现步骤：

准备MongoDB jdbc驱动包

         这里使用的是最新版MongoDB2.6.4，由于集算报表并不包含MongoDB的java驱动包。用集算报表来访问MongoDB，必须提前准备MongoDB的java驱动包（集算报表要求2.12.2或以上版本的驱动，如mongo-java-driver-2.12.2.jar）。

        由于要使用集算器编辑计算脚本，使用集算报表设计器完成报表模板制作，所以需要将以上包放到[集算报表和集算器安装目录]\common\jdbc下（web部署时放到应用的classpath中）。MongoDB的java驱动包下载地址是：https://github.com/MongoDB/mongo-java-driver/releases。

编写计算脚本

         使用集算器编辑器编写集算脚本，（p1.dfx），完成表数据读取计算，为报表返回结果集（右侧为格子运行后结果）。

        A1：连接MongoDB，ip和端口号是localhost:27017，数据库是test，用户名和密码为空。如果需要其他参数的话可以按照mongo://ip:port/db?user=…&password=…格式继续写参数。

        A2：使用find函数从MongoDB中取数，形成游标。集合是score，取出除_id外的所有字段。可以看出find函数和MongoDB的find函数类似。集算器的游标是分批读取和处理数据，可以避免数据量过大，内存出现溢出的情况。

        A3：关闭连接。

        A4：按照id字段分组。

        A5：汇总总成绩。

        A6：按总成绩排名，为报表返回结果集。

编辑报表模板

        首先在集算报表设计器中新建报表，设置数据集，使用“集算器”数据集类型，调用编辑好的脚本文件（p1.dfx）。

        其中，dfx文件路径既可以是绝对路径，也可以是相对路径，相对路径是相对选项中配置的dfx主目录的。

        编辑报表表达式，直接使用集算脚本返回的结果集，不再在报表中分组排序，完成报表制作

        在设计器中预览报表，可得到如下结果：

        通过上面的实现可以看到，使用集算器脚本可以方便地完成MongoDB数据读取计算，而且外置的集算脚本具有可视化的编辑调试环境，编辑好的脚本还可以复用（被其他报表或程序调用）。不过，如果脚本已经调试好，而且不需要复用的时候，要维护两个文件（集算脚本和报表模板）的一致性会比较麻烦，这时候直接使用集算报表的脚本数据集就比较简单了。

       在脚本数据集中可以分步编写脚本完成计算任务，语法与集算器一致，还可以直接使用报表定义好的参数。使用脚本数据集可以这样完成：

        1、在数据集设置窗口中点击“增加”按钮，弹出数据集类型对话框，选择“脚本数据集”；

        2、在弹出的脚本数据集编辑窗口中编写脚本；

        3、报表表达式，与使用集算器数据集一致，不再赘述。