水晶报表R11.5运行速度慢,客户不接受.求助

jxcyz228 2010-11-23 10:23:16

这是我第一次用水晶报表. VS2005+水晶报表R11.5.

安装到客户电脑上,每次打开程序,第一次预览报表,要用20~30秒才会出预览显示. 之后每次打开也要用5到10秒, 太慢了.

在我自己的开版机子上, 第一次预览,要6~10秒,之后每次打开就很快,1~2秒左右.

报表本身不复杂,没有用到太多的公式或其他耗时的操作.

请问一下, 水晶报表是不是都这样, 第一次打开特别慢? 还是我在哪里没有做好? 有没有可能优化一下?

如果是R11.5版本身要加载的东西太多, 我想改到VS2005自带的水晶报表, 有没有办法把现有的报表转成自带版本?

VS2005环境下, 这两个版本的报表能同时存在吗? 要怎样做才能在添加新报表时自已选择报表版本?

有经验的你,有没有别的好的建议给我? 谢谢.

太多问题了. 希望大家能进来讨论一下. 有好的建议可加分.
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谢幕人生 2011-09-01
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这是水晶报表的同性,都是一样的,在一台客户端上运行,随便什么简单的报表,加载都需要好几秒,我帮你做了个测试,我的机器上(E3200+2G+512M显卡)首次加载水晶报表需要5秒,而后每次运行均小于1秒(SQL数据库也在本机上),建议如果真无法接受,可以改用别的报表如FASTREPORT等。
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我给你个建议,最好不要使用过度复杂的报表工具,报表越复杂越要慎重。你尽可能传递最终(分组等等)计算结果给报表,而不要用花里胡哨的报表里边的工具来进行计算,除非没有办法传递现成计算结果。

另外,测试一下使用微软的报表,或者其他报表工具。
crackdung 2010-12-04
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水晶就是笨重的
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应该不至于。看看你的数据查询是不是本身就慢,或者报表是不是不合理地过度复杂(例如许多计算可以在应用城中计算,而不要到报表中去定义计算)。

最后,你可以在程序开始时在后台(异步),先加载一部分水晶报表组件,甚至先隐藏地加载一个最简单的报表。
51Crack 2010-12-04
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.net版本就是TMD慢,new reportdocument就N慢,读数据也慢!
w5588660 2010-11-24
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你看看多少数据,自己看看代码,有没有什么可以优化的
qkqlqq0288 2010-11-24
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没遇到过,是不是版本的问题
东莞寻香苑 2010-11-23
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没有遇到过
不过,资料太多的话,是很慢
crackdung 2010-11-23
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想快就用它
http://www.datadynamics.com/Products/ActiveReports/Overview.aspx




my blog
http://ufo-crackerx.blog.163.com/
jxcyz228 2010-11-23
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[Quote=引用 2 楼 csui2008 的回复:]
没有遇到过
不过,资料太多的话,是很慢
[/Quote]

每个报表数据量都不大。我感觉不是数据多少的问题。程序中有多个报表。每个报表的情形都差不多。只要是第一次打开就很慢,第二次(不限于同一个报表,是整个应用程序中第二次)打开报表就相对快多了。

我的报表数据来源是DataSet, 运行时,数据已在客户端准备好。通过某个参数,确定哪些数据需要传给报表,由代码一次性把需要的数据赋给报表,再显示出来。这个过程,我认为对速度影响不大。都是在内存中赋值而已。
内容概要:本文介绍了如何利用 GitHub Copilot 辅助进行程序调试与 Bug 分析,强调 Copilot 不仅可用于代码生成,更是强大的代码分析与调试工具。文章详细阐述了 Copilot 在调试复杂问题、老旧项目维护和难以复现 Bug 场景下的优势,提出了“先分析、再修改”的四步流程:分析原因→评估风险→提出方案→修改代码,并推荐结合错误日志、用户操作等信息精准提问,提升 AI 回答质量。同时展示了如何通过 Copilot 增强调试能力,如自动加日志、异常保护、生成测试数据和性能分析。最后通过游戏拾取系统的实际案例,说明如何结构化描述问题以获得有效反馈。; 适合人群:具备一定开发经验,正在参与项目调试或维护工作的程序员,尤其是面对复杂逻辑、历史代码或难复现 Bug 的 1-3 年开发者;也适合希望提升 AI 协作能力的技术人员。; 使用场景及目标:①快速定位偶发性崩溃、数据异常等问题根源;②理解无文档或结构混乱的老代码模块;③优化调试流程,借助 AI 生成诊断建议、修复方案与测试用例;④构建更具健壮性的程序,提前发现潜在缺陷。; 阅读建议:学习者应结合自身项目中的真实问题,按照文中提供的结构化提问模板实践,逐步训练与 Copilot 的协作能力,重视问题描述的完整性与准确性,避免直接要求修改代码,优先通过分析提升对系统的理解。
内容概要:本文针对高精度电流控制下的永磁同步电机(PMSM)参数辨识难题,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的多参数辨识模型,并在Simulink环境中完成系统级仿真实现。研究旨在克服传统控制中因电机参数(如定子电阻、交直轴电感、永磁磁链等)随温度、负载变化而失配所导致的电流控制性能下降问题。通过构建以电流跟踪误差为核心的适应度函数,利用PSO算法全局寻优能力强的特点,实现对关键电机参数的在线或离线精确辨识。文中详述了PSO算法的实现机制、参数初始化策略、收敛判据设计以及与PMSM矢量控制系统的集成方法,验证了该方案在不同运行工况下的辨识精度、收敛速度与鲁棒性,显著提升了电流环的动态响应品质与稳态控制精度。; 适合人群:具备电机驱动控制、现代控制理论及优化算法基础,熟悉MATLAB/Simulink仿真平台,从事高性能PMSM控制系统研发的研究生、高校科研人员及自动化、电力电子领域的工程师;特别适合正在开展参数自适应、智能控制算法应用等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①应用于高端制造装备、电动汽车驱动系统、精密伺服系统等对电流控制精度要求严苛的场合;②解决实际工程中因电机温升、老化等因素引发的参数漂移问题,提升系统长期运行稳定性;③作为智能优化算法与电机控制深度融合的教学案例,帮助理解PSO在复杂非线性系统参数辨识中的应用逻辑与实现路径。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行复现实验,重点剖析PSO算法模块与电机控制模型的接口设计、适应度函数的构建原则及参数敏感性分析方法,可进一步尝试引入其他先进优化算法(如GWO、HHO)进行性能对比,以深入掌握不同智能算法在工程辨识问题中的适用性与优劣。

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