第四章 BIRT数据集和参数的建立

本文详细介绍了BIRT报告工具中数据集的设置,包括SQL选择查询数据集的创建,动态配置SQL查询,多维数据集和联接数据集的建立。重点讲解了SQL查询语句的构造,参数绑定,数据集的筛选与过滤,以及数据集性能优化注意事项。

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4.1 数据集的设置

4.1.1 SQL选择查询数据集

在“新建数据集”对话框,输入数据集名,选择“数据集类型”为“SQL选择查询”,再选择某个JDBC数据源,如下图所示:

点击“Next>”进入SQL查询语句的输入界面,如下图所示:

各主要参数含义如下:

可用数据项

默认列出从数据库中读出的所有表/视图/存储过程。如果数据库支持架构(Schema),则按Schema进行分组。用户双击某个非根结点,该结点对应的文本将自动添加到右侧的SQL查询语句输入框。

事实上,“可用数据项”中的项如何显示也是可以设置的。点击系统菜单“窗口”->Preferences”,在打开的对话框的左侧,选择“报表设计”->“数据集编辑器”->JDBC数据集”结点,如下图所示:

JDBC 编辑界面设置

该设置界面中参数的含义如下:

从数据库中预取所有架构:该项设置只对支持Schema的数据库有效。如果选中,“可选数据项”中初始显示从数据库中读出的Schema;如果未选中,“可选数据项”中初始为空,直到用户输入相应过滤条件,点击“应用筛选器”后才显示满足用户条件的项。

要显示的最大架构数:“可选数据项”中最多显示的Schema数目。只对支持Schema的数据库有效。

每个架构中要显示的最大表数:“可选数据项”中每个Schema下最多显示的表数目。如果数据库不支持Schema,则指“可选数据项”中最多显示的表数据。

架构(Schema

该列表列出从数据库中读出的所有Schema。用户可以选择某个Schema,点击“应用筛选器”,使“可选数据项”只显示指定Schema下的项。

如果数据库不支持Schema,则该列表是无效的(disable)。

筛选器

输入字符串,点击“应用筛选器”,使

BIRD(Benchmark for Intent Recognition and Data-to-Text)数据集是一个用于评估自然语言理解数据到文本生成能力的基准数据集。它不仅包含自然语言查询,还包含与数据库相关的SQL查询结果,适用于研究开发基于数据库的问答系统[^1]。 在BIRD数据集中,SQL查询主要用于将自然语言问题转换为数据库查询语句,以便从特定的数据库中提取信息。该数据集提供了丰富的SQL查询示例,涵盖多个领域的数据库结构查询逻辑。以下是一些常见的SQL查询方法示例,适用于BIRD数据集中的数据库结构: ### 查询示例 #### 1. 简单的SELECT查询 ```sql SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales'; ``` 此查询用于检索“employees”表中所有属于“Sales”部门的记录。BIRD数据集中可能包含类似的自然语言问题,例如“列出销售部门的所有员工”。 #### 2. 聚合函数与GROUP BY ```sql SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees GROUP BY department; ``` 此查询用于统计每个部门的员工数量。在BIRD数据集中,自然语言问题可能类似于“每个部门有多少员工”。 #### 3. JOIN操作 ```sql SELECT e.name, d.department_name FROM employees e JOIN departments d ON e.department_id = d.id; ``` 此查询展示了如何通过JOIN操作将“employees”表与“departments”表连接,以获取员工及其所属部门的名称。自然语言问题可能类似于“列出所有员工及其所属部门的名称”。 #### 4. 子查询 ```sql SELECT name FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees); ``` 此查询用于查找工资高于平均工资的员工。BIRD数据集中可能有类似的问题,如“找出工资高于公司平均工资的员工”。 ### 文档与资源 BIRD数据集的SQL查询文档通常包括详细的表结构、字段说明以及查询示例。这些文档可以帮助用户更好地理解数据集的组成查询逻辑。以下是一些推荐的资源: - **BIRD数据集官方网站**:提供完整的数据集、SQL查询示例以及文档说明。 - **GitHub仓库**:许多研究人员会在GitHub上分享他们的SQL查询示例实现代码,供社区参考使用。 - **学术论文**:BIRD数据集的相关论文通常包含详细的查询方法应用场景,适合深入研究。 ### 数据集的SQL查询特点 BIRD数据集的SQL查询具有以下特点: - **多表连接**:大多数查询涉及多个表的JOIN操作,以获取完整的数据信息。 - **复杂件**:查询件通常较为复杂,涉及多个字段的组合过滤。 - **聚合分析**:许多查询使用聚合函数进行统计分析,如COUNT、SUM、AVG等。
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