使用语义层设计报表，当出现多表级联时，视图之间的关联方式可能不只一种，有时会有多种关联方式。但是，不同的关联方式对性能是否有影响？会不会对报表的运算速度有影响呢？下面我们就分析一下多表级联的性能。
假设有这样的三张表，客户类型表（类型编号、类型名称），客户表（客户编号，客户名称，客户类型），合同表（合同编号、合同金额、客户编号，……），其关联关系一目了然，客户类型表通过类型编号和客户表关联，为一对多，客户表通过客户编号和合同表关联，也是一对多。现在需要通过语义层设计报表，报表样式如下图
这张表乍一看，是跨表关联，即表1和表2关联，表2再和表3关联，而最终的报表里只需要显示表1和表3。于是，有人在语义层中为表1（客户类型表）定义了和表3（合同表）的关联。
设置关联表达式：合同.客户编号 in( 客户.select(客户编号,false,客户类别.类别编号 == 客户.客户类别))
设置关联关系：一对多
最后，从语义层中拖拽出来的报表设计如下图
从上述做法，我们分析一下引擎的计算次数（假设合同表10000条记录，客户表1000条记录，客户类型是10条记录）：
首先，对合同表的每一条记录都要计算一次( 客户.select(客户编号,false,客户类别.类别编号 ==客户.客户类别 ))，而括号中的表达式是对客户表进行遍历，求出符合客户类别.类别编号 == 客户.客户类别条件的表达式（即遍历1000次），而客户类别有几个就要重复多少遍，因此最终的遍历次数是10*1000*10000，即一亿次遍历；
其次，从比较运算来看，这个做法需要做两次比较，即比较合同的客户编号是否in括号里的客户编号，还要比较客户类别是否相等，我们假设按平均值来算，每种客户类型有100个客户，因此每次遍历要进行101次比较，比较运算需要进行101亿次，速度非常慢。
其实，我们仔细观察上面的表，不难发现，客户表里有客户类型字段，我们可以把表间关系简化成表2和表3的关系，在表2（客户表）的客户类型字段中定义和表3（合同表）的关系，如下
设置关联表达式：客户.客户编号 == 合同.客户编号
设置关联关系：一对多
最后，从语义层中拖拽出来的报表定义如下
其中的客户类型用显示值显示成名称，可以在语义层中为该字段定义显示值属性，用户拖拽报表的时候不用管。
我们分析一下这样的做法：
对客户表进行分组，然后对着客户表的所有记录，把合同表也进行分组，这样运气好的合同表记录可能遍历一次就找到了归宿，运气不好的合同表记录可能要第1000次才能找到归宿，我们取个平均值，500，于是总的遍历次数为500*10000，即遍历500万次。对于每一次遍历，只需要进行一次比较运算，即计算客户编号是否相等，因此，比较运算次数为500万次。
当然，对于第一种做法还有一个比较大的弊端，也就是说，(客户.select(客户编号,false,客户类别.类别编号 == 客户.客户类别))表达式需要在内存中保留一个数组，该数组如果数据量大的话，还会占用比较多的内存。
综上所述，第二种做法的速度大大优于第一种做法。因此在使用语义层设计报表时，如遇到多级关联的情况，尽量化解为二级关联，会加快报表的运算速度。
引自：润乾报表知识库
原文链接：语义层设计之多表级联的性能分析
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