存在汇总统计等功能的大数据量报表的优化方案

对于大数据量，多层分组的的汇总报表不能采用分页标签，可以采用如下的优化方案：

一、先初步对报表进行优化：

1、尽量在sql实现group分组，数据库虽然要进行分组运算，但是数据库中有索引，运算速度快，且取到报表服务器端的记录数大大减少，取数速度大大加快，因此在报表端进行分组运算的时候只要对很少的记录数进行，报表的运算速度大大加快了。

2、修改背景色的表达式尽量少采用row()，比如在每一行的一个格子里算出来行号，然后在背景色表达式判断。背景色的奇偶行判断，比如：if(row()%2==0,-3342337)，主要是row(),是因为这种函数无法优化计算，有多少个表达式就要计算多少次，而且必须在扩展完后拖后计算。这样的话，如果扩展比较多的话，对性能就会有比较大的影响。

3、对于交叉分组要尽量减少数据集个数，尽量用单数据集。

二、配置优化：

以JVM内存设置为1G的服务器为例子，假设并发量最大为5,用户请求的报表为200单元格*1000页（数据量可能上千万，但通过条件查询，最其中几千条记录），一般大数据量都没有图片，所以以每一个单元格为0.5k计算，那么在最大并发量下，得出报表系统内存使用量为：200*1000*5*0.5/1024K=488.28125M根据以上计算，我们在实际生产系统中，我们建议：

cachedReportTimeout设置成180分钟,用户数据量大的情况下，增大报表缓存时间。

alwaysReloadDefine设置为no，开启缓存，这样客户在翻页时，不再与数据库交互，减轻数据库服务器的负担。

同时在tag标签中把useCache设置为yes。

timeout可以根据自己的实时要求进行设置，如果数据一天都不会变的话，建议设置为-1。

maxConcurrentForReport为5，即并发量为5。

maxWaitForReport设置为10，即等待队列里允许的最大报表量。

maxWaitTimeForReport设置为300秒钟，6分钟内得不到响应，用户需要再次请求。

maxCellNum，在内存中，同时计算的单元格数量建议为200单元格*500页=100000格。

如果不能用缓存，可以将缓存开关关掉，重点关注一下并发和最大格子数的设置。

另外，报表里，报表属性-格子数，这个属性可以写成这样的表达式：ds1.count()*13，如果还有一些固定格子，可以写成ds1.count()*13+固定格子数.