erp系统报表 解析ERP系统报表的复杂性

该报告无疑是最常用的文件之一。比如日常采购要打印采购台账；仓库应每天输出收据或装运明细；销售需要每天打印订单明细。因此，报表的设计占据了ERP系统开发的大部分时间。但是在实践中，有些开发人员过于复杂，无法设计ERP报表。从技术上来说，实现这样复杂的报告并不是很难。但是从实用的角度，或者从准确性的角度，会发生什么呢？

1.报告越复杂，越难把握准确性

一般来说，一份报告越复杂，越难把握其准确性。其实从统计学的角度来说，没有ERP系统也能得出这个结论。现在这个表单由三个数据模块组成。就像三个抽屉。当然，它抽屉里的数据远比10个数字加载。让我们想象一下，从一个单独的模块。也许企业允许的误差率是5%。即100条记录中，允许有5条记录偏离实际情况。现在三部分信息合在一起形成一个报表，最后需要根据三部分信息的内容计算出一个值，那么有多少记录会有误差呢？这又是一个排列组合的问题。如果假设每部分信息有5个有偏差的条件，那么最终的理论误差记录是125。显然，这个错误率比较大。同时可以看出，涉及的基本表格和模块越多，最终结果的准确性就越难保证。当数据精度不高时，其实用性会相应降低。

2.报告关联越多，性能越低

报告越复杂，它涉及的后台数据库中的表就越多。虽然允许多个表之间的相关查询，但是相关关键字越多，查询效率越低。尤其是在关联条件下，有时候并不是关键词之间的关联。如果日期之间存在可能的关联(字符数据类型的关联)，此时查询效率会较低。另外，复杂报表的查询时间会很长。作者已经测试过，根据以上用户需求，设计的报表查询时间需要近三分钟，是一个优化的查询。另外，由于这个报表的查询涉及到很多基础表，数据库基本上需要访问硬盘上的数据文件，但是不能使用缓存。这可能会导致硬盘上严重的输入/输出冲突。从而影响其他数据的查询效率。因此，考虑到数据库和应用软件的整体性能，不建议采用更复杂的报表视图。毕竟当性能下降，查询时间变长的时候，报表的实用性也会降低。

3.复杂报表设计中的注意事项

因此，原则上禁止设计两个以上模块的数据报表，最好将报表的范围限制在单个模块。这样，性能和数据准确性都将得到保证。但是，如果用户真的需要实现复杂的报表，这种情况下应该怎么做呢？

使用固化视图提高数据库性能。

复杂报表带来的第一个不利影响是报表查询速度慢、性能低。因此，当涉及复杂报表时，开发人员可以考虑使用固化视图来提高数据库的性能。例如，在Oracle数据库中，固化视图也称为物化视图。通过固化视图，可以提前计算并保存表连接或聚合等耗时的操作结果。简而言之，报表的查询结果存储在一个单独的表中。这样，在执行查询时，我们可以避免使用这些耗时的操作，同时减少磁盘上的I/O冲突，从而在最短的时间内得到用户想要的结果。一般来说，固化视图可以为复杂报表提供三种功能。例如，可以提高查询性能。如果固化视图对应用程序是透明的，那么物化视图的添加和删除不会影响应用程序中SQL语句的正确性和有效性。例如，当基表改变时，物化视图将同时更新。但是需要注意的是，物化视图也会带来一些负面影响。比如物化视图的数据会保存在硬盘里，会占用额外的存储空等。总之，在设计复杂的报表时，开发人员可以咨询数据库工程师，采用固化视图。如果可能，需要尽可能使用固化视图。

将复杂报表设计成多个报表时，最好采用模块化设计。

例如，一个视图涉及近20个基表。设计视图时，避免将其放在一条SQL语句中。而是要借鉴应用的模块化设计，设计成不同层次的视图，然后进行连接查询。和上面的情况一样，至少可以分为四层。最基础的一层是基础数据表，第二层是零件发货信息、当月采购信息等数据，第三层是根据第二层的数据进行计算分析；第三层视图连接这些视图。这样便于后续维护和查询。同时也可以提高查询速度。为什么这么说？例如，在二级视图设计中，可以过滤基本表的数据。此时由于基础数据的缺乏，后续报表的查询速度会加快。所以对于复杂报表的设计，要考虑分层设计的思想。从而提高报表的查询性能和灵活性。

考虑数据检查的需要。

复杂的报告可能涉及许多不同的部门。如上图，涉及仓库、采购、销售、开发等部门。而最终的计算结果需要基于这些部门的信息。因此，为了提高数据的准确性，需要多个部分积极合作。那么我们该怎么做呢？这些视图可以分为模块化设计。例如，与不同部门相关的信息首先被设计成不同的报告。在某个特定的时间，比如月底，让各部门的人员先检查一下相关数据。检查无误后，计算相关数据。而不是一开始就在一个报表上显示所有数据。这样会导致查各个部门数据的麻烦，也就是各个部门不利于查与自身相关的数据。其实这和上面说的视图分层设计差不多。在企业资源规划系统上，报告的内容应该反映在不同的模块中。这样有利于用户核对确认数据。然后再整合。这种各个击破的方法有利于提高数据的准确性。

可见复杂的报表视图原则上还是比较少见的。因为很难控制性能或者数据精度。如果真的要构建一个复杂的视图，那么在设计开发中，顾问要听取数据库工程师的意见，考虑如何提高数据的查询性能，并采取措施提高数据的准确性。

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