WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Crystal сообщает, что сводка по нескольким таблицам неверна

Я пытался написать отчет, который будет использовать несколько таблиц для создания отчета о запасах, чтобы включить заказы из одной таблицы для использования, запасы из другой таблицы, а затем количество запасов, еще не выставленных в счете, чтобы дать бесплатную позицию запаса.

Моя структура выглядит следующим образом: я создал отчет из основного файла запасов, чтобы убедиться, что все товары на складе включены в отчет, затем я связал таблицу заказов, чтобы показать, сколько заказов этого товара было у клиента в мимо. Вот тут-то и возникла моя проблема: я ввел третью таблицу, содержащую временную информацию, которая повлияет на свободные запасы, пока по ним не будет выставлен счет. Я создал сводное поле в этой таблице, и оно считает таблицу заказов, а не временную таблицу, даже если я выбрал временную таблицу в мастере сводных полей.

Я попытался настроить привязку в эксперте по базе данных, но это, похоже, не решает проблему. Кто-нибудь знает простой способ сделать это с помощью поля выражения SQL, поскольку я думаю, что это было бы проще всего, если бы сводка не работает как положено.

Спасибо


  • SQL-выражение похоже на функцию. создайте функцию, чтобы иметь возможность использовать этот подвиг 15.01.2018
  • Я только что провел дополнительную проверку таблицы, и кажется, что значения умножаются друг на друга, поэтому, если во временной таблице 4 и 10 в таблице заказов, в информации отчета отображается 40. не уверен, почему это происходит. 15.01.2018
  • чтобы лучше понять вашу проблему, опубликуйте свою схему спасибо и версию sql 15.01.2018

Ответы:


1

Мне удалось решить проблему после нескольких часов попыток, поэтому я решил поделиться своими выводами с сообществом и передать их дальше.

Моя проблема заключалась в том, что связывание трех или более таблиц вместе приводило к автоматическому умножению полей сводки, все, что мне нужно было сделать, это вернуть сводку отдельно, но я не мог предоставить эту информацию из-за упомянутой проблемы, и поэтому сводка по двум разным полям в двух разных таблицах вернул одно и то же значение.

Я понял, что вложенные отчеты отображали правильную информацию, поэтому я создал вложенный отчет в виде одного поля в заголовке группы, чтобы отображать только те расчеты сводных полей, которые мне нужны, он работает нормально, а параметры запрашиваются нормально и фильтруются без каких-либо вопросы.

Так что, вероятно, это не рекомендуемый способ решения проблемы, но в конце концов я пришел к этому, и я, наконец, могу назвать это ночью.

Спасибо

14.01.2018
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]