JimuReport实现部门人员清单动态分页打印方案
2025-06-01 01:22:14作者:谭伦延
需求背景
在企业日常管理中,经常需要打印各部门人员清单报表。传统做法是简单地将所有人员数据打印在一份报表中,但实际业务中往往需要按部门进行分页打印,每个部门的人员信息独立成页,便于分发和管理。
解决方案
JimuReport提供了两种实现部门人员清单动态分页打印的方案:
方案一:参数化查询分页打印
-
实现原理:
- 将部门ID或部门名称设置为报表参数
- 每次查询只获取指定部门的人员数据
- 打印时逐个部门执行打印操作
-
实施步骤:
- 创建部门参数下拉框
- 设计人员清单报表模板
- 设置SQL查询条件关联部门参数
- 通过循环调用实现批量打印
-
优缺点:
- 优点:实现简单,适合部门数量较少的情况
- 缺点:需要多次调用打印,效率较低
方案二:主子表循环块批量打印
-
实现原理:
- 使用JimuReport的主子表循环块功能
- 主数据集查询所有部门信息
- 子数据集关联查询各部门人员
- 报表引擎自动按部门分页
-
实施步骤:
- 创建主数据集:查询部门列表
- 创建子数据集:关联部门ID查询人员
- 设计报表模板时设置主子表关系
- 配置循环块实现自动分页
-
核心配置:
- 主表字段:部门ID、部门名称
- 子表字段:人员ID、姓名、性别等
- 关联条件:部门ID相等
-
优缺点:
- 优点:一次性生成所有部门报表,效率高
- 缺点:配置稍复杂,需要理解主子表概念
技术实现细节
数据准备
需要准备两个SQL查询:
- 部门查询SQL:
SELECT dept_id, dept_name FROM sys_department ORDER BY dept_id
- 人员查询SQL:
SELECT * FROM sys_user WHERE dept_id = '${dept_id}' ORDER BY user_id
报表设计要点
-
主表区域:
- 放置部门名称作为每页标题
- 可添加打印日期等公共信息
-
子表区域:
- 设计人员信息表格
- 设置合适的行高和列宽
- 可添加序号列
-
分页设置:
- 确保每个部门数据在新页开始
- 设置合适的页眉页脚
实际应用建议
- 对于小型企业(部门数量<10),两种方案均可,推荐方案二更高效
- 对于大型企业(部门数量多),必须使用方案二
- 可考虑添加部门汇总行,显示各部门人数统计
- 打印时可选择导出PDF或直接打印,建议先预览
常见问题处理
-
部门分页不生效:
- 检查主子表关联条件是否正确
- 确认是否设置了循环块属性
-
数据重复或缺失:
- 验证SQL查询条件
- 检查参数传递是否正确
-
打印格式错乱:
- 调整报表模板布局
- 检查纸张方向设置
通过合理运用JimuReport的报表功能,可以轻松实现部门人员清单的动态分页打印需求,大大提高企业日常管理效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210