帆软FineReport如何使用程序数据集

大多数情况下，FineReport直接在设计器里使用“数据集查询”，直接写SQL就能满足报表要求，但对于一些复杂的报表，有时候SQL处理并不方便，这时可以把查询结果在应用层做一些预处理后，再传递给报表，即所谓的“程序数据集”，FineReport的帮助文档上给了一个示例：

 package com.fr.data;   

 import java.sql.Connection;
 import java.sql.DriverManager;
 import java.sql.ResultSet;
 import java.sql.ResultSetMetaData;
 import java.sql.Statement;
 import java.util.ArrayList;
 import com.fr.base.FRContext;
 import com.fr.data.AbstractTableData;
 import com.fr.base.Parameter;   

 public class ParamTableDataDemo extends AbstractTableData {
     // 列名数组，保存程序数据集所有列名
     private String[] columnNames = null;
     // 定义程序数据集的列数量
     private int columnNum = 10;
     // 保存查询表的实际列数量
     private int colNum = 0;
     // 保存查询得到列值
     private ArrayList valueList = null;   

     // 构造函数，定义表结构，该表有10个数据列，列名为column#0，column#1，。。。。。。column#9
     public ParamTableDataDemo() {
         // 定义tableName参数
         this.parameters = new Parameter[] { new Parameter("tableName") };
         // 定义程序数据集列名
         columnNames = new String[columnNum];
         for (int i = 0; i < columnNum; i++) {
             columnNames[i] = "column#" + String.valueOf(i);
         }
     }   

     // 实现其他四个方法
     public int getColumnCount() {
         return columnNum;
     }   

     public String getColumnName(int columnIndex) {
         return columnNames[columnIndex];
     }   

     public int getRowCount() {
         init();
         return valueList.size();
     }   

     public Object getValueAt(int rowIndex, int columnIndex) {
         init();
         if (columnIndex >= colNum) {
             return null;
         }
         return ((Object[]) valueList.get(rowIndex))[columnIndex];
     }   

     // 准备数据
     public void init() {
         // 确保只被执行一次
         if (valueList != null) {
             return;
         }
         // 保存得到的数据库表名
         String tableName = parameters[0].getValue().toString();
         // 构造SQL语句,并打印出来
         String sql = "select * from " + tableName + ";";
         FRContext.getLogger().info("Query SQL of ParamTableDataDemo: \n" + sql);
         // 保存得到的结果集
         valueList = new ArrayList();
         // 下面开始建立数据库连接，按照刚才的SQL语句进行查询
         Connection conn = this.getConnection();
         try {
             Statement stmt = conn.createStatement();
             ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
             // 获得记录的详细信息，然后获得总列数
             ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
             colNum = rsmd.getColumnCount();
             // 用对象保存数据
             Object[] objArray = null;
             while (rs.next()) {
                 objArray = new Object[colNum];
                 for (int i = 0; i < colNum; i++) {
                     objArray[i] = rs.getObject(i + 1);
                 }
                 // 在valueList中加入这一行数据
                 valueList.add(objArray);
             }
             // 释放数据库资源
             rs.close();
             stmt.close();
             conn.close();
             // 打印一共取到的数据行数量
             FRContext.getLogger().info(
                     "Query SQL of ParamTableDataDemo: \n" + valueList.size()
                             + " rows selected");
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
         }
     }   

     // 获取数据库连接 driverName和 url 可以换成您需要的
     public Connection getConnection() {
         String driverName = "sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver";
         String url = "jdbc:odbc:Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb)};DBQ=D:\\FineReport_7.0\\WebReport\\FRDemo.mdb";
         String username = "";
         String password = "";
         Connection con = null;
         try {
             Class.forName(driverName);
             con = DriverManager.getConnection(url, username, password);
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
             return null;
         }
         return con;
     }   

     // 释放一些资源，因为可能会有重复调用，所以需释放valueList，将上次查询的结果释放掉
     public void release() throws Exception {
         super.release();
         this.valueList = null;
     }
 }  

这个示例我个人觉得有二个地方不太方便：
1、db连接串硬编码写死在代码里，维护起来不太方便，目前大多数b/s应用，对于数据库连接，通常是利用spring在xml里配置datasource bean，运行时动态注入

2、将查询出的结果，填充到数据集时，采用的是数字索引(见82行)，代码虽然简洁，但是可读性比较差

折腾一番后，于是便有了下面的改进版本：

 package infosky.ckg.fr.data;

 import infosky.ckg.utils.AppContext;
 import java.sql.Connection;
 import java.sql.ResultSet;
 import java.sql.Statement;
 import java.util.LinkedHashMap;
 import java.util.LinkedHashSet;
 import javax.sql.DataSource;
 import com.fr.base.Parameter;
 import com.fr.data.AbstractTableData;
 import com.fr.general.data.TableDataException;

 public class ParameterLinkedHashSetDataDemo extends AbstractTableData {

     private static final long serialVersionUID = 8818000311745955539L;

     // 字段名枚举
     enum FIELD_NAME {
         EMPLOYEE_ID, FIRST_NAME, LAST_NAME, EMAIL, PHONE_NUMBER, HIRE_DATE, JOB_ID, SALARY
     }

     private String[] columNames;

     private LinkedHashSet<LinkedHashMap<String, Object>> rowData;

     public ParameterLinkedHashSetDataDemo() {
         this.parameters = new Parameter[] { new Parameter("jobId"),
                 new Parameter("minSalary"), new Parameter("maxSalary") };

         // 填充字段名
         columNames = new String[FIELD_NAME.values().length];
         int i = 0;
         for (FIELD_NAME fieldName : FIELD_NAME.values()) {
             columNames[i] = fieldName.toString();
             i++;
         }

     }

     @Override
     public int getColumnCount() throws TableDataException {
         return columNames.length;
     }

     @Override
     public String getColumnName(int columnIndex) throws TableDataException {
         return columNames[columnIndex];
     }

     @Override
     public int getRowCount() throws TableDataException {
         queryData();
         return rowData.size();
     }

     @Override
     public Object getValueAt(int rowIndex, int columnIndex) {
         queryData();
         int tempRowIndex = 0;
         for (LinkedHashMap<String, Object> row : rowData) {
             if (tempRowIndex == rowIndex) {
                 return row.get(columNames[columnIndex]);
             }
             tempRowIndex += 1;
         }
         return null;
     }

     // 查询数据
     private void queryData() {
         // 确保只被执行一次
         if (rowData != null) {
             return;
         }

         // 传入的参数
         String jobId = parameters[0].getValue().toString();
         float minSalary = Float.parseFloat(parameters[1].getValue().toString());
         float maxSalary = Float.parseFloat(parameters[2].getValue().toString());

         // 拼装SQL
         String sql = "select * from EMPLOYEES where JOB_ID='" + jobId
                 + "' and SALARY between " + minSalary + " and " + maxSalary;

         rowData = new LinkedHashSet<LinkedHashMap<String, Object>>();

         Connection conn = this.getConnection();
         try {
             Statement stmt = conn.createStatement();
             // 执行查询
             ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
             while (rs.next()) {
                 // 填充行数据
                 // 注：字段赋值的顺序，要跟枚举里的顺序一样
                 LinkedHashMap<String, Object> row = new LinkedHashMap<String, Object>();
                 row.put(FIELD_NAME.EMPLOYEE_ID.toString(),
                         rs.getInt(FIELD_NAME.EMPLOYEE_ID.toString()));
                 row.put(FIELD_NAME.FIRST_NAME.toString(),
                         rs.getString(FIELD_NAME.FIRST_NAME.toString()));
                 row.put(FIELD_NAME.LAST_NAME.toString(),
                         rs.getString(FIELD_NAME.LAST_NAME.toString()));
                 row.put(FIELD_NAME.EMAIL.toString(),
                         rs.getString(FIELD_NAME.EMAIL.toString()));
                 row.put(FIELD_NAME.PHONE_NUMBER.toString(),
                         rs.getString("PHONE_NUMBER"));
                 row.put(FIELD_NAME.HIRE_DATE.toString(),
                         rs.getDate(FIELD_NAME.HIRE_DATE.toString()));
                 row.put(FIELD_NAME.JOB_ID.toString(),
                         rs.getString(FIELD_NAME.JOB_ID.toString()));
                 row.put(FIELD_NAME.SALARY.toString(),
                         rs.getFloat(FIELD_NAME.SALARY.toString()));
                 rowData.add(row);
             }
             rs.close();
             stmt.close();
             conn.close();
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
         }

     }

     // 获取数据库连接
     private Connection getConnection() {
         Connection con = null;
         try {
             DataSource dataSource = AppContext.getInstance().getAppContext()
                     .getBean("dataSource", DataSource.class);
             con = dataSource.getConnection();
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
             return null;
         }
         return con;
     }

     // 释放资源
     public void release() throws Exception {
         super.release();
         this.rowData = null;
     }

 }

改进的地方：
1、getConnection方法，利用Spring注入datasource，当然为了注入方便，还需要一个辅助类AppContext

 package infosky.ckg.utils;

 import org.springframework.context.support.AbstractApplicationContext;
 import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

 public class AppContext {
     private static AppContext instance;

     private AbstractApplicationContext appContext;

     public synchronized static AppContext getInstance() {
         if (instance == null) {
             instance = new AppContext();
         }
         return instance;
     }

     private AppContext() {
         this.appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
                 "spring/root-context.xml");
     }

     public AbstractApplicationContext getAppContext() {
         return appContext;
     }

 }

classes/spring/root-context.xml 里配置db连接

 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
     http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">

     <bean id="dataSource"
         class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource">
         <property name="driverClassName" value="oracle.jdbc.driver.OracleDriver" />

         <property name="url" value="jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE" />
         <property name="username" value="hr" />
         <property name="password" value="hr" />
     </bean>
 </beans>

2、将原来的数组，换成了LinkedHashSet<LinkedHashMap<String, Object>>，这样db查询结果填充到"数据集"时，处理代码的可读性就多好了(见queryData方法)，但也要注意到LinkedHashSet/LinkedHashMap的性能较Array而言，有所下降，正所谓：有所得必有得失。但对于复杂的汇总统计报表，展示的数据通常不会太多，所以这个问题我个人看来并不严重。