共计 2801 个字符，预计需要花费 8 分钟才能阅读完成。
本次依然评测这几款支流的报表工具：润乾报表、帆软报表、Smartbi、永洪 BI、亿信。之前在多源关联分片报表中验证了各个报表工具的多数据源关联性能，这些产品都能反对多数据源，但对不同类型数据源的反对水平并不一样。目前罕用的关系型数据库基本上都提供 jdbc 接口，所有报表工具都反对，这里就不做具体阐明，上面次要看下几种数据源的反对状况：
1、文件数据源，如 Excel、txt、csv 等。
2、webservices 接口数据源，如服务返回的 json 或 XML 格局数据
3、非关系型数据库，如 mongodb、ElasticSearch、多维数据库等
润乾报表
1、文件数据源，润乾报表提供文件数据集，能够间接读取 Excel、csv、txt 等格局的文件，读取时还能够设置数据过滤条件、分组聚合字段等。润乾报表内置的计算引擎，不仅可用于报表中的过程计算，还可用于数据文件的读取。比方除了上边介绍的几种类型之外，应用计算引擎还能读取 xml 及 json 格局数据。更重要的是，在计算引擎中提供了分段并行读取、返回游标等性能，当数据量大时，有更高的读取效率，并且能反对近程服务器上的文件。
2、润乾报表在计算层中提供了读取 http 服务返回的文件，这样 webservices 返回的 json 格局数据能够通过内置的函数间接读取并解析，特地还能反对多层 json 和 XML 格局数据，在理论利用中，http 返回的可能是 excel、txt 等其余格局数据，同样也可能解析并返回给报表应用。
3、针对非关系型数据库，润乾报表提供了内部库性能，只须要加载匹配的内部库 jar 包以及应用对应的函数，就能实现非关系型数据库的读取，目前反对内部库包含：阿里云、Elasticsearch、hive、spark、hbase、redis、cassandra、informix 数据库、连贯 hdfs 文件系统、多维数据库、webservice、sap、kafka 零碎、mongodb 数据库、抓取网页数据等。
帆软报表
1、文件数据集，帆软报表提供文件数据集，反对 Excel、txt、xml 三种文件格式，能够间接读取对应格式文件的数据, 但不能设置过滤规定以及分组汇总等，数据要全副加载到报表外在单元格中解决。帆软报表也反对近程文件数据集，能够将文件放到近程服务上，数据集中能够间接设置文件的 url，也能够本人写个 jsp 的文件下载页面做灵便管制（帆软提供了例子），新建文本数据集时设置这个 jsp 的 url。文件读取解析是比拟罕用的逐行读取并且不反对过滤等，数据量大时，性能难以保障。
2、帆软报表解析 webservices 返回的 json 数据，须要下载 json 数据集插件，依照向导下载安装就行，这样就能够应用 JSON 数据集，应用时输出 URL 等参数信息，就能够间接解析 json 数据，不过这样只能解析简略的单层 json 数据，如果 JSON 格局简单，那么须要应用 JSON 程序数据集，要写 javascript 语句去解析数据返回，这里技术难度较高。相比于文件数据集，json 数据集是反对读取时数据过滤的。而 webservices 返回 xml 数据时，就须要用文件数据集中的近程文件形式，如果须要 post 形式传递参数，就无奈应用了。
3、针对不同的非关系型数据库，提供了对应的插件，须要在设计器中下载安装对应数据集插件，依照向导下载安装就行，而后依照对应数据集的向导设置数据集就行，目前反对的非关系型数据库包含：Redis、Elasticsearch、InfluxDB、MongoDB、Spider、SAP、多维数据库。
Smartbi
1、Smartbi 反对的文件数据类型为 Excel、csv、txt，应用时须要将数据文件导入到高速缓存库或关系数据源中，目前关系数据源反对：MySQL、Oracle、DB2_V9、MSSQL，实际上是工具里提供了将文件数据导入数据库的性能，适宜一些固定文本数据的应用，如果文本更新较为频繁，限制性就太大了。
2、webservices 返回的 json 数据或者其余格局数据没法间接解析，须要编写 java 程序本人实现，工具中提供了 JAVA 数据源，解析起来难度较大，须要业余开发人员能力解决了。
3、非关系型数据库，目前只反对 mongodb 和 Tinysoft，反对类型比拟少。
永洪 BI
1、反对 Excel、txt、csv、log 类型文件，应用时依照向导形式抉择相应文件就行，抉择文件后，能够对数据进行过滤，分组字段、汇总字段、数据类型转换等设置。
2、不反对 json 格局的数据，也无奈接管 webservices 接口数据。
3、反对多维数据库、mongodb、Elasticsearch 等非关系型数据库，其余数据库更多借助 jdbc 接口的提供。
亿信
1、反对 Excel、txt、csv 数据源，和 Smartbi 一样，须要将文件上传导入到自带的数据库中才可能应用，局限性较大。
2、提供接口数据源，能够配置接口地址，读取 webservices 返回的 json 格局数据，不过这里只能解析单层 json 数据，多层 json 格局数据无奈解析。
3、目前只反对 jdbc 形式连贯数据库，没有 jdbc 接口的非关系型数据库临时还不反对。
总结
从后果来看，对于比拟常见的文件数据源，各家工具基本上都反对，不过 Smartbi 和亿信是须要将文件数据导入到相应的数据库中，实质上并不是自行处理的，如果数据变动的话，那么还须要更新数据库中的数据，否则造成数据的不精确，实用性较差。而其余三家都是间接读取文件形式，可能实时读取数据。润乾读取文件还反对有流式和并行读取，数据量大时，效率更高。润乾报表和永洪应用文件数据源时，能够间接基于文件进行数据过滤和汇总等操作，执行效率更高，易用性也更好；帆软只能读入文件，剩下的要在报表中进行设置，易用性和性能上都会差一点。
润乾报表借助于独立的计算引擎，在解决 webservices 返回的接口数据时解决单层和多层 json 格局数据时，只须要通过几个函数就可能实现，而帆软和亿信默认形式只能解决单层的 json 数据，如果要解决多层数据，帆软须要在 javascript 代码中解决，这个有肯定技术难度。Smartbi 提供接口方式，要通过 java 程序解析数据，难度更大。永洪更偏差于数据分析，临时不反对 json 格局数据源。
非关系型数据库目前应用比拟宽泛，所以也要求报表工具可能连贯非关系型数据库，这里润乾和帆软反对最好，实现理念也相似，润乾提供了内部库性能，须要什么库拿相应的更新文件和对应的函数应用就行，帆软是提供了对应的数据集扩大插件，抉择对应的库装置应用就行，而其余三家工具更多的是借助 jdbc 形式，虽说当初一些非关系型数据库也封装了 jdbc 接口，然而从实用性和稳定性上来说目前还有待考验。
总体来讲，这方面的能力还是润乾最强，显著胜过其它产品；帆软其次；其它三家都绝对较弱，这和之前对简单报表的评测后果也是相似的。
