WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

ячейки не выстраиваются в линию в каждой строке

У меня есть матричный отчет SSRS, который я создал в построителе отчетов 3.0. Данные выглядят хорошо, но строки не совпадают. Каждая ячейка находится в отдельной строке, что затрудняет просмотр и чтение отчета.

Вот скриншот:

Образец отчета

Вот примеры данных, на которых основан отчет:

SELECT 's111' AS sessionID, 'q1' AS questionID, 'q1_a1' AS answerID,
'True/False : The Sun orbits the Earth.' AS stem,
'True' AS SelectedItem, 'False' AS UnselectedItem
UNION ALL
SELECT 's111', 'q2', 'q2_a1',
'MCQ: What planet is the largest gas giant in our solar system?',
'Jupiter', 'Moon'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q2', 'q2_a2',
'MCQ: What planet is the largest gas giant in our solar system?',
'Jupiter', 'Venus'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q2', 'q2_a3',
'MCQ: What planet is the largest gas giant in our solar system?',
'Jupiter', 'Vulcan'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q2', 'q2_a4',
'MCQ: What planet is the largest gas giant in our solar system?',
'Jupiter', 'Pluto'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q3', 'q3_a1',
'MCQ/Many: Pick the items that best describe why Mars does NOT currently support complex life.',
'God hates Martians', 'Intense radiation from the Sun'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q3', 'q3_a2',
'MCQ/Many: Pick the items that best describe why Mars does NOT currently support complex life.',
'God hates Martians', 'Very dry, little to no liquid water'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q3', 'q3_a3',
'MCQ/Many: Pick the items that best describe why Mars does NOT currently support complex life.',
'God hates Martians', 'very cold'
UNION ALL
SELECT 's111', 'q3', 'q3_a4',
'MCQ/Many: Pick the items that best describe why Mars does NOT currently support complex life.',
'God hates Martians', 'Intense radiation from an ancient nuclear holocaust'

Есть ли способ исправить ряды?

Спасибо!

reporting-services ssrs-2012 ssrs-2008 reportbuilder3.0 ssrs-2008-r2
08.04.2016

Ответы:


1

Итак, я предполагаю, что это своего рода тест, в котором вы запрашиваете доступные ответы? Если это так, то ваша проблема связана с соединениями в вашем запросе. Проблема в том, что запрос находит пустые значения для других вопросов каждый раз, когда возвращает ответы на заданный вопрос. Я предполагаю, что ваш SQL выглядит примерно так:

Select s.student_name
    , q.question_txt
    , a.answer_txt

From student_table s
    left outer join question_table q
        on --something
    left outer join answer_table a
        on q.question_id = a.question_id

Когда вы сопоставляете идентификатор вопроса с идентификатором ответа, вы возвращаете пустые значения в каждой строке, за исключением тех случаев, когда идентификатор вопроса соответствует ответам, возвращенным для этого вопроса.

Есть два основных решения, одно простое и одно более сложное. Если у вас есть автоматически увеличивающееся число для каждого ответа в вопросе (т. е. ответ 1 всегда имеет значение 1, ответ 2 всегда имеет значение 2), вы можете просто добавить это число к своему запросу и получить группы строк для имени ребенка и этого автоматически увеличивающегося числа.

Если у вас еще нет такого числа в ваших данных, вы можете создать его искусственно, добавив следующее поле в свой набор данных и добавив для него группу в свой табликс:

row_number() over (partition by question_id order by question_id, answer_id) as row

Если я полностью ошибаюсь в своих предположениях, дайте мне знать через комментарий, и я сделаю все возможное, чтобы помочь.

08.04.2016
  • Я добавил запрос для выборки данных 08.04.2016
  • Спасибо за образец данных, но я предполагаю, что проблема заключается в том, как вы присоединяетесь к этому и извлекаете данные. Таким образом, образцы данных менее чем полезны, поскольку мы уже могли видеть данные на вашем изображении. 10.04.2016
    • Новые материалы
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]