大数据交叉报表性能优化实例分析

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软硬件环境

OS：win7

Cpu：8 核

集算报表：1120 安装版

Jvm：1G

数据库：oracle11g

客户无法解决的问题：

有一个交叉汇总报表，其实格式很简单，行列各一个统计维度。但后台业务表的数据有 175 万条，且还要与其他表（大概在 7w 条左右）做 join，如果由 sql 来处理，可以想象到会慢到什么程度，关键受各种条件影响，能否查出数据都是问题。

注：ACCORECEIVE 表 175w 条数据

目前，测试 birt 需 5 分钟，借助各种中间表与视图。报表友商无法出表。

要求：能做出该报表在 web 展现，且重要的是速度要快，另外，数据（目前大概是 5 年数据）是实时增加的。

客户报表格式及目前所用 sql：

报表格式：

Sql：

select LOCATIONS.loupan loupan,
       LOCATIONS.LPORDERNUM,
       nvl(ACCORECEIVE.RECEIVABLEAMOUNT, 0) yingshou,
       chargeproct.Description CHARPNAME,
       chargeproct.ordernum chordernum
  from ACCORECEIVE,V\_LOCATION\_LP\_LG\_DY LOCATIONS,chargeproct
   where ACCORECEIVE.Org\_Id = LOCATIONS.Org\_Id
   and ACCORECEIVE.Sub\_Org\_Id = LOCATIONS.Sub\_Org\_Id
   and ACCORECEIVE.Fk_Locationid = LOCATIONS.Locationid
   and ACCORECEIVE.Fk_Chargeproctid = chargeproct.chargeproctid(+)
   and ACCORECEIVE.Wf_Status not in('作废')

问题分析及解决方案

常规模式下，大数据要出交叉报表几乎很难，这里受 sql 效率慢、jvm 等的影响，一次如果把所有数据全部取出则必然极大可能内存溢出。另外，大数据表再有 join，即便能取，那取数速度上肯定也无法保证（sql join 的效率低），上面 sql 中能体现出所有问题。

解决方案：

1、为避免一次性取数内存溢出，可采用集算器游标 cursor 取数；  –cursor

2、去除不需要字段及 join 字段。分析后发现，客户实际不需要 org_id、sub_org_id 的关联；

3、取数后可根据客户所出报表对应做数据处理，这里可 groups 处理一次分组汇总；–替代报表表达式 group

4、为摆脱 sql join 效率低问题，可将 join 放在集算器内处理，这里 ACCORECEIVE 与 V_LOCATION_LP_LG_DY 表（query 即可，数据不大）分开取数；  –switch 连接

注：集算器中测试了两表 sql 中 join，时间大概需 5 分钟。

5、结合客户报表格式及所用的数据库表，可将上面 sql 中 chargeproct 表放到报表 sql 取数，因其仅体现显示值作用，且仅几十条数据。

集算脚本：

注：代码有每一步的作用说明

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