web 报表轻松实现数据异常预警功能

在业务系统中,经常会看到这样的数据显示需求:一些特殊数据有规定的标准范围,超出标准范围的数据我们要标红预警显示,告知客户此数据有异常,也就是我们说的数据预警,效果如下图所示,红色显示了当运货费大于 100 时的预警。这种效果更加清晰的显示了异常数据,有助于用户对异常数据进行分析判断。

如果不用报表工具,我们通常需要自己花点时间改页面样式,而通过报表工具我们就可以分分钟实现数据预警效果了。

小老师这次教给大家一个简便方法实现上图效果,现在开始上课,谁的小眼睛还没看老师。

小老师使用的道具是:润乾报表(敲黑板),注意紧跟老师节奏。

首先,我们制作一个列表式报表,如下图所示:

其中,

A2 单元格使用 select 函数实现清单数据获取

B2 之后单元格使用取值方法

实用小技巧】:

清单式报表如果不带参数,同时 sql 比较简单,我们可以直接使用向导制作,使用“文件”—“新建报表”菜单功能,根据提示进行傻瓜式操作;

如果 sql 相对比较复杂或者带有参数等配置,那么可以新建一个空白报表,然后使用设计器右下角的“数据集”配置功能,拖拉字段到报表单元格,自动生成取数表达式。

一个简单的清单式报表就制作完成了,我们预览看下展现结果:

然后,我们来实现数据预警的效果。

蹬蹬蹬 ~ 重点来了。选中我们要设置数据预警的单元格(此例中对应 E2),在右侧单元格属性中依次找到:“显示”—“前景色”,配置前景色表达式,如下图所示:

其中,

value() 为自带单元格函数,实现获取当前单元格的值。

此例中实现的是当运货费大于 100 时预警显示,根据是否满足该条件设置不同的前景色,从而实现数据预警效果。

Duang~ 完美搞定!

实用小技巧

颜色的输入我们使用对话框中的“颜色输入”下拉按钮进行常用颜色的选择;

也可以双击前面的颜色,在弹出的对话框中对所有颜色进行选择配置,支持常用的颜色配置方法,如下图所示:

最后,我们来回顾一下其中遇到的问题和解决的技巧:

【问题】数据预警

【技巧】使用前景色表达式配置。当然,聪明的小伙伴应该不难想到怎样用背景色来显示预警效果了吧。

这样,至此,数据预警效果完美 ending,我们仅仅使用了润乾报表的前景色设置就实现了效果,这一波操作 6 不 6?come on~ 润乾报表等你来 pick~



作者:xiaohuihui
链接:http://c.raqsoft.com.cn/article/1533088759295?r=IBelieve
来源:乾学院
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

参考资源链接:[时序数据库TSDB:SQL与流计算解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6zvh6tyizi?utm_source=wenku_answer2doc_content) 要实现高效的时间序列数据分析并结合SQL与流计算功能,首先需要理解TSDB的基本架构和特点。TSDB(时序数据库)是专为处理时间序列数据而设计的数据库系统,它通常具备高吞吐量、时间戳索引和高效的数据压缩等特点。阿里云的TSDB支持标准SQL及TSQL,即TSDB特有的SQL实现,这让用户可以利用传统数据库的知识来操作时间序列数据。TSQL扩展了标准SQL,以支持时间序列数据的特定操作,如时间范围查询和数据聚合。 在进行数据分析时,可以使用聚合函数、窗口函数和JOIN操作等高级SQL功能来挖掘数据中的模式和趋势。例如,可以使用时间窗口聚合函数来分析过去一小时内服务器的平均响应时间,并在异常值出现时触发报警。 流计算方面,TStream组件可以实时处理流入的数据流,对于监控和预警系统来说尤为关键。结合TSDB的流计算能力,可以对实时数据进行快速分析,实现即时的业务决策支持。例如,可以对实时的网络流量数据进行监控,一旦流量超过设定阈值便立即报警。 此外,阿里云TSDB提供的RESTful API、JDBC和ODBC接口为数据操作提供了丰富的编程接口。RESTful API允许通过HTTP请求以JSON格式进行数据操作,便于Web应用和移动应用的集成。JDBC和ODBC接口则使得TSDB能够轻松集成到各种数据分析和报表工具中,如Excel、Tableau等商业智能工具,以便进行复杂的数据分析和报表生成。 技术实现方面,Calcite作为SQL解析器和优化器,负责解析用户的SQL查询并生成最优的执行计划。Drill作为一个分布式SQL查询引擎,能够在各种存储系统上执行SQL查询,实现SQL-on-Anything的能力。 最后,TSDB采用的列式存储架构和MPP技术大大提高了数据处理的效率和速度,使得数据分析可以快速响应和处理。Off-heap内存管理策略的使用进一步优化了内存的使用,降低了Java垃圾收集的影响。 综合上述,通过深入理解TSDB的SQL支持、流计算能力以及技术细节,可以有效地实现时间序列数据的高效分析和处理。建议阅读《时序数据库TSDB:SQL与流计算解析》来获取更多实践中的案例和细节知识。 参考资源链接:[时序数据库TSDB:SQL与流计算解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6zvh6tyizi?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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