问题描述：

这是农业银行某项目应用的实际场景，该财务项目使用多层次的指标体系进行日常指标分析，

为后面简单理解报表实现思路，先把指标体系进行抽象：

典型指标分析报表如下面图示（需要制作的报表）：

参数录入界面

报表界面

解决思路：

第一个办法－最简单思路，数据异步计算

数据库中增加存储指标中间数据的表，增加定期数据计算抽取任务，报表取数时直接从上述中间表中取数，这样做的好处是报表开发工作简单，报表计算速度快，缺点是如果指标要经常调整，整个数据库和报表开发维护的工作会让人无法承受。

第二个思路－即时报表计算，每次都分解指标结构来实时计算数据。

报表设计层面把指标分解成可直接取数的字段公式（基础指标），分解后的公式通过润乾报表的宏把多个指标转成sql取数对象里的中间字段，由于每次查询的指标数量不确定，所以报表上要通过动态列技术按照客户提出的需求对数据进行组织。该问题在数据仓库的星形结构中比较典型，例如现在的客户为方便cognos模型定义和提高取数效率，事实表会变成：

日期	机构	币种	基础指标1	基础指标2	基础指标3	基础指标4	基础指标…..

而在设计报表时，更好用的数据表格式应该是：

日期	机构	币种	指标名称	指标值
			基础指标1
			基础指标2
			基础指标3
			基础指标4
			基础指标5

上表中的数据用报表设计工具来做，不论是交叉表还是分组等报表，做起来都是最舒服的模式。

该问题的通用描述是：上一种格式称作”宽表”，下面的格式称作”窄表”，宽表是出于提高OLAP建模的方便和效率目的设计的，所以在数据层面的初步处理是先从窄表转为宽表，在宽表成为数据基础之后，才出现综合查询方面的固定报表格式设计问题，简单的报表工具在使用窄表制表时没有问题，但是对付宽表时就出现极大的困难,有关基于宽表报表的实现办法，准备在另外的文章中介绍，本文只介绍多层级指标实时分解的思路。

第二个思路的好处是可以应对任何的指标公式变化，缺点是在数据量大的时候，报表的取数和计算应该会慢一些。

实际应用：

下面介绍第二中思路在例子使用时的实现思路，用户首先会输入报表需要的参数，如下面表单中的参数内容：

这里重点关注指标，由于指标的层次体系已经建立，所以在指标选定时可以任意指定不同层次的指标，例如：可以写作

指标一，指标D，指标D-指标B

按照前文介绍的指标体系，”指标一”是二级衍生指标，”指标D“是一级衍生指标，而”指标D-指标B“完全是自定义的临时指标定义表达式。

在这样的指标提交时，报表接收之前会在程序中对指标进行翻译，例如上述的指标一会被翻译成数据结构层面的表和字段表达式：

指标A +指标B+指标C

所以上述表单中输入的指标参数会被报表上的字符串数组接收

[指标A +指标B+指标C , 指标D , 指标D-指标B]

而上述的字符串数组可以通过润乾的宏工具直接转成数据集动态sql的一部分，这样就可以在sql执行时动态算出指标数据。

总结：上述工作的关键在于表单提交时对指标参数的翻译处理，这里不考虑中间数据处理，不考虑报表之间的数据调用，而是直接按照指标的层级定义，将指标参数映射成最基础的字段表达式，而这个表达式通过润乾宏可以直接成为取数sql的一部分。在客户的需求实现过程中证明这个思路是可行的，具有良好的实用性。

关于例子中基于宽表的报表实现内容，请参见《基于数据仓库中宽表结构的报表设计技巧》