润乾报表函数

函数示例： 例1：ds1.select( name ) 从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序 例2：ds1.select( #2, true ) 从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列 例3：ds1.select( name,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列 例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列===================================================================== 示例： 例1：ds1.select1(name) 返回数据集ds1中第一条记录的name字段值 例2：ds1.select1(name,score>90) 从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值======================================================================示例： 例1：ds1.group(class) 把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例2：ds1.group(class, true ) 把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例3：ds1.group(class,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true) 对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)， 然后按照这个汇总值对组进行逆序排列

润乾报表：

datasetName.group(selectExp{,descExp{,filterExp{,sortExp{,groupSortExp{,groupDescExp{,rootGroupExp}}}}}})

集算报表：

datasetName.group({,filter_exp};{sort1}{:order1},…;{groupSortExp }:{ groupOrderExp })

选项：

@r 是否root数据集表达式。

主要改变：

1、 增加@r函数选项，取代原rootGroupExp表达式参数；

2、 取消分组前记录的排序顺序descExp参数；

3、 更改排序表达式和排序顺序参数语法。

举例：

====================================================================== 函数说明： 获得一个枚举的数据集合 语法： list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}}) 参数说明： valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式 返回值： 一组枚举数据的集合 示例： 例1：list(1,3,5,7,9) 例2：list("abc","def","ghj") 例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9， 那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}======================================================================函数说明： 根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素 语法： valueat(arrayexp，suffixExp) 参数说明： arrayexp 数组或者集合表达式 suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数 返回值： 集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定 示例： 例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7 例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"===================================================

函数示例： 例1：ds1.select( name ) 从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序 例2：ds1.select( #2, true ) 从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列 例3：ds1.select( name,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列 例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列===================================================================== 示例： 例1：ds1.select1(name) 返回数据集ds1中第一条记录的name字段值 例2：ds1.select1(name,score>90) 从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值======================================================================示例： 例1：ds1.group(class) 把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例2：ds1.group(class, true ) 把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例3：ds1.group(class,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true) 对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)， 然后按照这个汇总值对组进行逆序排列====================================================================== 函数说明： 获得一个枚举的数据集合 语法： list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}}) 参数说明： valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式 返回值： 一组枚举数据的集合 示例： 例1：list(1,3,5,7,9) 例2：list("abc","def","ghj") 例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9， 那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}======================================================================函数说明： 根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素 语法： valueat(arrayexp，suffixExp) 参数说明： arrayexp 数组或者集合表达式 suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数 返回值： 集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定 示例： 例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7 例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"====================================================================== 函数示例： 例1：ds1.select( name ) 从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序 例2：ds1.select( #2, true ) 从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列 例3：ds1.select( name,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列 例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列===================================================================== 示例： 例1：ds1.select1(name) 返回数据集ds1中第一条记录的name字段值 例2：ds1.select1(name,score>90) 从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值======================================================================示例： 例1：ds1.group(class) 把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例2：ds1.group(class, true ) 把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例3：ds1.group(class,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true) 对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)， 然后按照这个汇总值对组进行逆序排列====================================================================== 函数说明： 获得一个枚举的数据集合 语法： list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}}) 参数说明： valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式 返回值： 一组枚举数据的集合 示例： 例1：list(1,3,5,7,9) 例2：list("abc","def","ghj") 例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9， 那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}======================================================================函数说明： 根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素 语法： valueat(arrayexp，suffixExp) 参数说明： arrayexp 数组或者集合表达式 suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数 返回值： 集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定 示例： 例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7 例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"====================================================================== 函数示例： 例1：ds1.select( name ) 从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序 例2：ds1.select( #2, true ) 从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列 例3：ds1.select( name,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列 例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列===================================================================== 示例： 例1：ds1.select1(name) 返回数据集ds1中第一条记录的name字段值 例2：ds1.select1(name,score>90) 从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值======================================================================示例： 例1：ds1.group(class) 把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例2：ds1.group(class, true ) 把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组， 并返回每组的class值组成的集合 例3：ds1.group(class,false,sex=='1') 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id ) 从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列， 然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合 例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true) 对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)， 然后按照这个汇总值对组进行逆序排列====================================================================== 函数说明： 获得一个枚举的数据集合 语法： list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}}) 参数说明： valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式 返回值： 一组枚举数据的集合 示例： 例1：list(1,3,5,7,9) 例2：list("abc","def","ghj") 例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9， 那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}======================================================================函数说明： 根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素 语法： valueat(arrayexp，suffixExp) 参数说明： arrayexp 数组或者集合表达式 suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数 返回值： 集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定 示例： 例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7 例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"====================================================================== if 函数

1. 单个判断if（@value == null，"空"，"非空"）2.嵌套判断if（@value == null，“空”，if（@value ==1，“1”，“非1”））3.多条件判断if（@value>1and@value<3,"大于1小于3 "，“小于1 大于3”）

===========================================================

count()函数说明： 计算数据集当前记录行集中，满足条件的记录数语法： datasetName.count({filterExp{,rootGroupExp{,nullCheckExp}}})参数说明： filterExp 条件表达式，如果全部选出，则不要此参数， rootGroupExp 是否root数据集表达式 nullCheckExp 检查某一条记录是否为空的表达式返回值： 整数举例：例1：ds1.count() 表示对ds1中当前记录行集中所有记录进行计数，返回记录数。例2：ds1.count(true) 含义同上，但是运算速度比ds1.count()慢，因此当记录全部选出时，建议不要true例3：ds1.count(quantity>500) 表示从ds1当前记录行集中选出quantity>500的记录进行计数，返回记录数。 例4：ds1.count(,,ID) 表示当前记录行集中ID不为空的记录数目

============================================================================================================================

==============================================================================================================================

ds.sum()

润乾报表：

datasetName.sum(selectExp{,filterExp{,rootGroupExp}})

集算报表：

datasetName.sum(selectExp{,filterExp})

选项：

@r 是否root数据集表达式

主要改变：增加@r函数选项，取代原rootGroupExp表达式参数。

举例：

===============================================================================

2.1、call()/call2()

润乾报表：

call(sqlStatement{,arg1{,arg2{,arg3{,……}}}})

call(dbName,sqlStatement{,arg1{,arg2{,arg3{,……}}}})

集算报表：

将原call()和call2()合并为call()，语法如下

call(sqlStatement{,arg1{,arg2{,arg3{,……}}}}{;dbName})

主要改变：数据源参数顺序改变，并作为可选参数。

举例：

=======================================================================================

2.3、nvl()

润乾报表：

nvl( valueExp1, valueExp2 )

集算报表：

ifn( valueExp1, valueExp2 )

主要改变：函数名称变化。

举例：

2.4、sum()

润乾报表：

sum(expression)

sum(cellExp,exp)

集算报表：

sum(expression)

sum(cellExp,exp)

主要改变：无。

举例：

2.5、value()

表示当前单元格的值，集算报表与润乾报表用法相同，没有改变。

3、时间日期函数

3.1、date()

润乾报表：

date(stringExp)

集算报表：

date(stringExp)

date(year,month,day)

主要改变：增加函数参数类型。

举例：

3.2、datetime()/datetime2()

润乾报表：

dateTime(string)

dateTime(long)

datetime2(string, format)

集算报表：

将原dateTime()和dateTime2()合并为datetime()，语法如下

datetime(string)

datetime(long)

主要改变：无。

举例：

3.3、daysAfter()

润乾报表：

daysAfter(dateExp1, dateExp2)

集算报表：

interval (datetimeExp1,datetimeExp2)

选项：

@y 计算两个日期时间型数据相差几年；

@q 计算两个日期时间型数据相差几季度；

@m 计算两个日期时间型数据相差几月；

@s 计算两个日期时间型数据相差几秒；

@ms 计算两个日期时间型数据相差几毫秒；

@r 计算两个日期时间型数据间隔，返回实数；

缺省为计算两个日期时间型数据相差几天。

主要改变：

1、 函数名称变化；

2、 增加了若干函数选项，以满足不同需要。

举例：

3.4、lastday()/lastmonth()/lastyear()/relDate()/relTime()

润乾报表：

lastday(dateExp)

lastmonth( dateExp )

lastyear( dateExp )

relDate(dateExp, nExp)

relTime(datetimeExp, nExp)

集算报表：

将原lastday()/lastmonth()/lastyear()/relDate()/relTime()合并为afert()，语法如下

after (dateExp, n)

选项：

@y 计算与指定日期相差n年的新日期数据；

@q 计算与指定日期相差n季度的新日期数据；

@m 计算与指定日期相差n月的新日期数据；

@s 计算与指定日期相差n秒的新的日期时间数据；

@ms 计算与指定日期相差n毫秒的新的日期时间数据；

缺省时表示算出给定日期n天后的新日期数据。

主要改变：

1、 函数名称变化；

2、 增加若干函数选项以满足不同需要。

举例：

3.5、monthbegin()/monthend()/queterbegin()/quaterend()/weekbegin()/weekend()

润乾报表：

monthbegin( dateExp )

monthend( dateExp )

quaterbegin( dateExp )

quaterend( dateExp )

weekbegin(dateExp)

weekend(dateExp)

集算报表：

将原monthbegin()/monthend()/queterbegin()/quaterend()/weekbegin()/weekend()合并为pdate()，语法如下

pdate (dateExp)

选项：

@w 获得指定日期所在星期的星期天；

@we 获得指定日期所在星期的星期六；

@m 取得指定日期所在月的月首；

@me 取得指定日期所在月的月末；

@q 取得指定日期所在季度的首日；

@qe 取得指定日期所在季度的末日；

缺省为获得指定日期所在星期的星期天。

主要改变：

1、 函数名称变化；

2、 增加若干函数选项以满足不同需要。

举例：

4、字符串函数

4.1、like()

润乾报表：

like( stringExp, formatExp{, ignoreCase} )

集算报表：

like( stringExp, formatExp{, ignoreCase} )

主要改变：无。

举例：

4.2、rplc()

润乾报表：

rplc( srcExp,subStrA,rplcStrB{,boolExp})

集算报表：

replace( src,a,b)

选项：

@q 引号里的字符不需要进行替换

主要改变：

1、 函数名称变化；

2、 增加@q选项替代原boolExp参数，使引号里的字符不需要进行替换。

举例：

4.3、split()

润乾报表：

split( srcExp,sepExp{,boolExp})

集算报表：

split( srcExp,sepExp{,boolExp})

主要改变：无。

举例：

5、数据类型转换函数

5.1、str()

润乾报表：

str(expression{, format})

集算报表：

string(expression{, format})

主要改变：函数名称变化。

举例：