螺旋数据集和报表内置引擎对比报告（一）

一、 性能对比测试目的

目前系统的大数据量运算展示等情况越来越多，报表产品性能是否能够支撑应用系统有着很大的意义。编写此对比测试报告的目的是通过测试对比不同引擎选择适合的引擎满足产品的性能需求，同时发现系统中存在的性能瓶颈，提升产品性能有依可据，起到引导优化产品性能的目的。

二、 性能测试主要指标
2.1 典型应用模板展示加载时间
2.2 测试机器的CPU、内存使用情况
三、 测试环境
3.1 硬件环境

CPU	内存	操作系统
I5-4210M 2.6GHz	8G	Win10 64位

3.2 软件环境

数据库	应用	浏览器
MySQL	FineReport  8.0	Chrome61 64位

四、 测试工具

Jprofiler工具主要用于检查和跟踪系统（仅限JAVA开发）的性能。Jprofiler可以通过时时的监控系统的内存使用情况，随时监控垃圾回收，线程运行状态等手段，从而很好的监视JVM运行情况及性能。Jprofiler直觉式的GUI让你可以找到性能瓶颈、抓出内存漏失。

五、 数据表详情

表名	数据量
S人员花名册	23个字段  23199条数据
20w_10col	10个字段  20万条数据
100w	11个字段  100万条数据
10w_10col_group10000	17个字段10万条数据

六、测试场景6.1 明细表展示

主要测试功能点		明细表展示
数据表		S人员花名册(2W)
		加载时间(s)		CPU使用率	内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	1.9		5.65%	440
	第二次预览	1.8		7.03%	320
	第三次预览	1.8		4.88%	320
报表展示	第一次预览	3.1		16.99%	280
	第二次预览	2.3		9.17%	310
	第三次预览	2.1		13.26%	310
	平均预览	2.5		13.14%	300
数据表	20w_10col
		加载时间(s)		CPU使用率	内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	8.9		16.4%	496
	第二次预览	3.0		26.34%	521
	第三次预览	2.9		32.61%	382
报表展示	第一次预览	16.4		55.56%	436
	第二次预览	9.7		72.31%	423
	第三次预览	9.5		44.52%	553
	平均预览	11.8		57.46%	470
数据表	100w
		加载时间(s)	CPU使用率			内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	46.1		46.4%	1030
	第二次预览	12.3		55.38%	1130
	第三次预览	14.3		48.20%	1110
报表展示	第一次预览	62.3		78.53%	1350
	第二次预览	59.8		72.31%	1423
	第三次预览	66.5		74.52%	1685
	平均预览	62.8		75.12%	1486

6.2 分组表展示

主要测试功能点		分组表展示
数据表		100w
最终展现100行2列
		加载时间(s)	CPU使用率	内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	5.5	39.8%	300
	第二次预览	2.8	2.53%	370
	第三次预览	2.3	1.86%	405
报表展示	第一次预览	27.3	74.69%	940
	第二次预览	18.5	75.21%	990
	第三次预览	16.5	51.37%	980
	平均预览	20.7	67.09%	970

6.3 明细表过滤排序展示

主要测试功能点		明细表过滤排序展示
数据表		100w
最终展现24W行5列
		加载时间(s)		CPU使用率	内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	40.2		52.1%	610
	第二次预览	3.1		49.53%	490
	第三次预览	3.5		41.86	650
报表展示	第一次预览	50.5	73.55%			1136
	第二次预览	48.4	78.93%			925
	第三次预览	40.8	76.56%			1126
	平均预览	46.5	76.35%			1062
数据表		20w_10col
最终展现1008行4列
		加载时间(s)		CPU使用率	内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	16.8		29.63%	376
	第二次预览	1.5		10.54%	412
	第三次预览	1.2		7.21%	441
报表展示	第一次预览	15.6	63.59%			398
	第二次预览	8.2	15.21%			728
	第三次预览	7.8	16.97%			735
	平均预览	10.6	319.23%			620

6.4 明细表计算展示

主要测试功能点		明细表计算展示
数据表		100w
最终展现 100W行5列
		加载时间(s)		CPU使用率		内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	51.3		66.65%		1320
	第二次预览	15.2		71.49%		1380
	第三次预览	10.2		77.88%		1460
报表展示	第一次预览	GC overhead limit exceeded
	第二次预览
	第三次预览
	平均预览
数据表		20w_10col
最终展现 20W行5列
		加载时间(s)		CPU使用率		内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	16.2		41.53%		474
	第二次预览	2.5		40.09%		309
	第三次预览	2.8		32.61		640
报表展示	第一次预览	16.8	61.44%		539
	第二次预览	10.3	58.67%		379
	第三次预览	10.2	63.57		375
	平均预览	12.4	612.27%		431

6.5 多表关联

主要测试功能点		多表关联
数据表		20w_10col、10w_10col_group10000
最终展现20行5列
		加载时间(s)	CPU使用率	内存占用(M)
螺旋展示	第一次预览	21.9	46.48%	505
	第二次预览	2.8	24.21%	650
	第三次预览	2.1	21.28%	620
报表展示	第一次预览	22.7	50.07%	520
	第二次预览	23.1	71.33%	560
	第三次预览	23.5	49.31%	610
	平均预览	23.1	56.91%	563

七、测试结果分析

当使用螺旋数据集进行数据的读取时，第一次读取有一个进行缓存的过程，所以第一次读取时间大约等于使用SQL读取的时间。以后进行读取是直接在内存中进行读取的，时间大约就是报表展现的时间，缓存失效时间为5分钟。

       在进行明细表展现时，小数据量下数据读取不是系统的瓶颈，报表与螺旋数据集无较大差别，当数据量达到几十万上百万时，报表读取时间显著加长。螺旋数据集在缓存下对比报表有5倍的性能提升。在明细表进行过滤计算排序等操作形成小数据集时，螺旋数据集也能够保持5倍以上的性能。

       分组汇总表展现是螺旋数据集的长处，几十万甚至百万数据下分组汇总，螺旋数据集对比报表有5到10倍的性能提升。

螺旋数据集具有预先关联数据表的功能，能够预先处理数据表关联逻辑。在数据生成前就能做好关联操作，报表展现的时候直接在缓存中读取多张表的关联后的表直接展现。相对于报表手动关联有10倍的性能提升。

对大数据量计算展现有了很明显的性能提高啊。棒棒哒

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