FineReport中如何制作树数据集来实现组织树报表

简介:

1. 问题描述

FineReport组织树报表中由id与父id来实现组织树报表,若层级数较多时,对每个单元格设置过滤条件和形态会比较繁琐,因此FineReport提供了一种特殊的数据集——树数据集,只需要简单的设置就能自动递归出层级,方便的实现如下图组织树报表:

图一

 

图二


2. FineReport构建树

2.1 新建报表,添加数据集

新建工作薄,添加数据集ds1取出原始数据,SQL语句为SELECT * FROM 公司部门。

2.2 定义树数据集

1)根据父字段构建树

使用情形:原始表结构中符合ID、parentID结构,我们可以通过父ID这个字段生成树,添加树数据集,如下图:



2)根据数据长度构建树

使用情形:原始表结构中所有ID都在一列中,且没有父ID字段,但是ID是有规律的,每组的长度相同,且子级的前N位就是父级编号,添加树数据集,如下图:



2.3 预览数据

预览树数据集,可看到已自动生成递归树数据,FR_GEN_0为最高层,依次往下,如下:


3. 示例一纵向组织树

按照下图所示将对应的数据列拖入到单元格中,并将A2单元格的左父格设置为A1,A3单元格的左父格设置为A2:


3.1 条件属性

有上面预览数据可以看到从二层FR_GEN_1开始,就会有空白数据,这是因为数据库中存储的数据有上一级部门本身的部门名称和部门ID,其上一级部门的部门级数会低一级,比如说上述数据的第一行为总部,虽然总部下面有子部门,但是数据库中还是要存储总部这个部门的部门名称和部门ID的,总部对应的级数为一级,那么其对应的数据记录行里面就只有FR_GEN_0层,下面的FR_GEN_1和FR_GEN_2这两层就会没有数据,显示为空白。

在模板制作过程中,从第二层级开始就会有空白数据,需要将空白数据隐藏掉,选中A2和A3单元格,添加条件属性,当数据为空时隐藏该行,如下图:


注:如果组织结构的层级结构不确定,即有的层级有子层,有的层级没有子层时,其组织树报表的实现方式请查看不规范组织树报表

3.2 其它设置

由于自动生成的字段是编码,可以使用数据字典将其转为对应的部门名称,如下图:


3.3 保存与预览

保存模板,点击分页预览,效果如图一

4FineReport示例二横向组织树

按照下图所示将对应的数据列拖入到单元格中,在右侧单元格属性表-扩展属性中将B1、C1单元格的扩展方向设为横向,

并将B1单元格的左父格设置为A1,C1单元格的左父格设置为B1:


4.1 条件属性

有上面预览数据可以看到从二层FR_GEN_1开始,就会有空白数据,这是因为数据库中存储的数据有上一级部门本身的部门名称和部门ID,其上一级部门的部门级数会低一级,比如说上述数据的第一列为总部,虽然总部下面有子部门,但是数据库中还是要存储总部这个部门的部门名称和部门ID的,总部对应的级数为一级,那么其对应的数据记录列里面就只有FR_GEN_0层,下面的FR_GEN_1和FR_GEN_2这两层就会没有数据,显示为空白。

在模板制作过程中,从第二层级开始就会有空白数据,需要将空白数据隐藏掉,选中B1和C1单元格,添加条件属性,当数据为空时隐藏该列,如下图:


4.2 其它设置

由于自动生成的字段是编码,可以使用数据字典将其转为对应的部门名称,如下图:


4.3 保存与预览

保存模板,点击分页预览,效果如图二。

5.FineReport示例三存储过程创建树数据集

5.1问题描述

存储过程直接生成树数据集无效,如图:


5.2解决思路

先建立数据库查询数据集ds1,然后数据集ds1里 “call 存储过程名 存储过程参数”,再用ds1生成树数据集 。

若是调用数据库存储过程取数,官方只支持查询语句select进行取数,其他写法(例如下面的写法), 返回的结果不能保证,不建议使用 :

具体操作步骤如下:

新建一个数据库查询,输入:{call username.package.procedure('${p1}','${p2}','${p3}',?)},然后设置下参数的初值,这样就产生了一个普通的数据集ds1,如图:


再通过数据集ds1,设置树数据集就好了,此时就可以正常生成树数据集了,如图:


其余操作和本文描述一样了,只不过是通过存储过程实现组织树报表,需要增加调用存储过程这步。

本文摘自博客园:http://www.cnblogs.com/laoA188/p/6944560.html


相关文章
|
SQL 存储 数据采集
【技术分享】元数据与数据血缘实现思路
【技术分享】元数据与数据血缘实现思路
6931 0
|
SQL 分布式计算 MaxCompute
odps sql 怎么实现递归查询?
odps sql 怎么实现递归查询?
1325 1
|
网络协议 数据安全/隐私保护 Linux
|
3月前
|
存储 SQL 运维
速看!数据库与数据仓库的本质区别是什么?
本文深入解析了“数据库”与“数据仓库”的核心区别,涵盖设计目的、数据结构、使用场景、性能优化和数据更新五个维度。数据库主要用于支持实时业务操作,强调事务处理效率;数据仓库则面向企业分析决策,注重海量数据的整合与查询性能。二者在企业中各司其职,缺一不可。
|
6月前
|
XML Java 应用服务中间件
在centos7.x上安装配置tomcat
本指南介绍了在Linux系统中部署Tomcat服务器的完整流程,包括关闭防火墙与SELinux、安装JDK、下载及解压Tomcat、启动和关闭Tomcat服务,以及配置Tomcat管理功能。同时,详细描述了如何导入项目到Tomcat的webapps目录、修改配置文件,并测试项目访问。通过这些步骤,您可以成功搭建并运行一个基于Tomcat的Web应用环境。
|
9月前
|
SQL 分布式计算 关系型数据库
基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装
本文介绍了在本地安装和配置MySQL、Hive及Spark的过程。主要内容包括: - **MySQL本地安装**:详细描述了内存占用情况及安装步骤,涉及安装脚本的编写与执行,以及连接MySQL的方法。 - **Hive安装**:涵盖了从上传压缩包到配置环境变量的全过程,并解释了如何将Hive元数据存储配置到MySQL中。 - **Hive与Spark集成**:说明了如何安装Spark并将其与Hive集成,确保Hive任务由Spark执行,同时解决了依赖冲突问题。 - **常见问题及解决方法**:列举了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案,如内存配置不足、节点间通信问题等。
基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装
|
消息中间件 存储 网络协议
拼多多面试:Netty如何解决粘包问题?
粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题,**它是指在数据传输时,接收方未能正常读取到一条完整数据的情况(只读取了部分数据,或多读取到了另一条数据的情况)就叫做粘包或拆包问题。** 从严格意义上来说,粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题,接下来我们分别来看。 ## 1.粘包问题 粘包问题是指在网络通信中,发送方连续发送的多个小数据包被接收方一次性接收的现象。这可能是因为底层传输层协议(如 TCP)会将多个小数据包合并成一个大的数据块进行传输,导致接收方在接收数据时一次性接收了多个数据包,造成粘连。 例如以下案例,正常情况下客户端发送了两条消息,分别为“ABC”和“DEF”,那么接收端也应该收到两
149 0
拼多多面试:Netty如何解决粘包问题?
|
Unix
bat批处理命令之Start的详细用法\批处理打开指定的应用程序\批处理最大化\最小化打开程序
bat批处理命令之Start的详细用法\批处理打开指定的应用程序\批处理最大化\最小化打开程序
3533 0
|
域名解析 存储 安全
ES证书过期替换方案
在生产环境中,Elasticsearch 集群的证书可能会因为过期而导致集群无法正常工作。为了避免这种情况的发生,我们需要及时更新证书,并保证更新证书的过程中保持 Elasticsearch 集群的高可用性和数据安全性。
2829 1