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BI / KPI / 图表引擎

xly 没有内置通用 OLAP / cube 引擎（没有 Mondrian、Saiku、MDX；随包里的 olap4j-1.2.0.jar 没有任何 Java import，属于 classpath 上的历史包袱，见技术栈里的 OLAP4J 说明）。

xly 真正提供的是一套自研的元数据驱动看板 + KPI 层。它和框架其他部分使用同一组原语：gds* 元数据行指向 Sp_* 存储过程，再由通用 Java service 渲染。本页按端到端路径说明它。


三个部分


部分
入口
支撑表
Service


图表（卡片、柱线饼仪表盘组件、看板）
FROUNT 的 /indexPage/commonChar 模块；BACK 的图表配置管理页

gdsconfigcharmaster（3,006 行）、gdsconfigcharslave（1,951 行）

CharServiceImpl（2,219 行，是 xlyBusinessService 里最重的类之一）


KPI（按员工 / 模块做绩效评分）
BACK / FROUNT 的 KPI 页面，例如 行为KPI项目设置、5.经营KPI分析、异常清除KPI任务表


kpimaster（124,524 行）、kpidetail（1,308）、kpimodule（44）、kpimoduleuser、kpimoduleuserday、kpislavel


KpiServiceImpl（833 行，位于 xlyBusinessService/.../KPIService/）+ BusinessModelKpiServiceImpl（901 行）+ FlushModleKpiThread（后台刷新）


预置聚合过程
由图表元数据行调用
n/a
20 个 Sp_chart_* 过程 + 2 个 Sp_KPI_* 过程 + spKPImodule


图表：看板如何渲染

xly 中的一个图表就是 gdsconfigcharmaster 中的一行，关键列如下：


列
作用


sId
图表 ID


sParentId
所属模块（gdsmodule.sId）


sChinese / sEnglish / sBig5

图表标题


sCharType
组件类型，见下方分布


sProcedureName
产出图表数据的存储过程


sProcedureParam
存储过程参数 JSON 规格


iWidth
布局跨度（24 列栅格）


实时 dev DB 中的 sCharType 分布：


sCharType
数量
渲染内容


Div
1558
容器 / 纯布局块


sLabel
1143
单值文本卡片，例如“今日销售额：¥X”


Progress
137
进度条


sPie
52
饼图


commonList
45
内嵌数据表格（复用通用 grid）


sColumnarGroup
30
分组柱状图


sColumnar
28
单系列柱状图


sBrokenLine
5
折线图


sBar
3
横向条形图


ColorBlock
3
类热力块的彩色块


sGauge
2
仪表盘组件


从表行（gdsconfigcharslave）保存多系列 / 多列图表所需的系列或列拆分。

运行时路径：
SPA 打开 /indexPage/commonChar?sModelsId=<看板模块 id>
    │
    ▼
GET /xlyEntry/business/getModelBysId/<id>
    → 返回看板的元数据复合结果
      （formData 中包含来自 gdsconfigcharmaster + slave 行的图表布局）
    │
    ▼
对每个图表：
  POST /xlyEntry/business/getXxx（CharServiceImpl 方法）
       携带图表的 sProcedureName + sProcedureParam
    → CharServiceImpl 通过通用存储过程分发调用对应的 Sp_chart_* 过程
    │
    ▼
SPA 用前端 ECharts 渲染每张卡片；一行图表元数据对应一张卡片


20 个 Sp_chart_* 过程


过程
计算内容


Sp_chart_home_11、Sp_chart_home_13

首页看板卡片


Sp_chart_TodayOrder、Sp_chart_TodayOrder_hm、Sp_chart_ThisMonthQty、Sp_chart_MonthOrder、Sp_chart_MonthTeamQty

当天 / 当月订单数、班组产量


Sp_chart_TodayProfit、Sp_chart_MonthProfit、Sp_chart_TodayReceivables、Sp_chart_TodayReceive、Sp_chart_expenses

财务：利润、应收、收款、费用汇总


Sp_chart_EquipmentLoad、Sp_chart_EquipmentLoad1、Sp_chart_EquipmentLod1、Sp_chart_EquipmentLast、Sp_chart_sMachine_speed、Sp_chart_Bottleneck

车间：设备负载、最后运行状态、当前瓶颈


Sp_chart_OrderProcess、Sp_chart_WorkOrderProcess

订单 / 工单进度时间线


每个过程都遵循标准的 (IN sLoginId, IN sBrId, IN sSuId, ...) → result-set 形状，因此通用分发器可以直接调用。多租户作用域也会自然传入：每张图表都会自动按租户过滤。


dev DB 中的预置看板模块

/indexPage/commonChar 是共享路由。dev DB 中有 6 个模块映射到它：


Module sId
中文名称


19211681019715464089035510
销售图表分析


19211681019715481435115760
财务图表分析


19211681019715481435298200
生产图表分析


19211681019715708435449190
销售大数据分析


19211681019715708471874620
采购大数据分析


101251240115015889205266000
采购价格分析查询


六个模块全部由 gdsconfigcharmaster 行驱动；新增或修改它们不需要改 Java 代码。


KPI 子系统


先消歧。 FROUNT 首页也有一个标题为“KPI监控”的卡片，但它不是本页记录的 KPI。首页卡片是 BusinessModelCenterController.getModelCenter 提供的未清任务计数器，读取 gdsmodule.bUnTask / sUnType，没有目标值、评分和图表，只是名字容易误导。见运行时页的 KPI 工作中心。下面的 kpi* 表族才是真正的员工绩效评分层。


kpi* 是独立于图表渲染的按员工绩效评分层。形状如下：


表
作用
实时行数


kpimaster
按员工、按期间的 KPI 汇总。它是容量最大的表：每个员工的每次评分事件一行。
124,524


kpidetail
支撑每条 kpimaster 汇总的明细行。
1,308


kpimodule
KPI 定义：哪些模块 / 指标参与评分。
44


kpimoduleuser
每用户 KPI 分配。
0（dev DB 未分配）


kpimoduleuserday
每用户每日 KPI 桶。
1


kpislavel
KPI 等级 / 档位定义。
0


Java 侧：


KpiServiceImpl.java（833 行，位于 xlyBusinessService/.../KPIService/）：KPI 事件的读写 API。

BusinessModelKpiServiceImpl.java（901 行）：把业务事件数据计算成 KPI 行的计算层。

FlushModleKpiThread.java：后台重算线程。

KpimasterCloum.java enum（xlyPersist）：列名常量。


存储过程：


Sp_KPI_DetailByEmployee：按员工的明细报表。

Sp_KPI_SumByEmployee：按员工的汇总报表。

spKPImodule：按模块重算 KPI。


script/客户/ 下也有较大的客户覆盖，例如 script/标版/30100101/spKPImodule.sql 以及多个 Sp_SalesOrder_Kpi* 过程。这与每客户 SQL 覆盖通道一致：需要不同 KPI 规则的客户会交付自己的过程。


自研方案的代价

元数据 + 每图表一个过程的设计与 xly 的数据驱动论点一致，也避免了携带重型 OLAP 引擎。但代价很明确：


每张新图表都需要 SQL 作者。 “PM 添加一行元数据”只在工程师已经写好配套 Sp_chart_* 过程之后才成立。这里没有聚合构建器、字段选择器或自动生成查询；每个指标都是工程团队手写、评审和维护的存储过程。20 个过程和 11 种图表类型就是当前系统能渲染的全部形状。

图表在 OLTP DB 上跑重 SQL。 没有数仓、没有预聚合、没有增量汇总。“今日利润”图表就是在实时交易 schema 上做 SELECT。大客户加载图表时会和录单负载竞争同一个 MySQL 实例。缓存有帮助，但只对命中有效；元数据变更后的第一次加载仍要付完整成本。

图表之间没有语义一致性保证。 每个 Sp_chart_* 过程自行决定如何计算“月利润”“今日销售额”等指标。两个看似展示同一指标的图表可能因为过程体不同而悄悄不一致。真正的语义层可以避免这个问题，自研模型不能。

不能钻取，也不能自由切片分析。 每张图表都是固定查询形状。用户不能自由切换维度，也不能从汇总卡片钻取到底层交易，除非工程师为每条路径再写一个过程。

KPI 逻辑会按客户分歧。 script/客户/ 下的客户会交付自己的 spKPImodule 和 Sp_SalesOrder_Kpi* 覆盖；不同客户的 KPI 算法不同，而且代码只存在于该客户 DB 中。这会让“这个 KPI 到底是什么意思”取决于当前连接的是哪个 schema。


这种简单设计足够支撑“展示 xly 一直展示的那 20 张卡片”。如果目标是即席分析或自助报表，它就不够了；那需要一套 xly 当前没有的独立语义层 / 数仓层。


它不是什么


不是自助 BI 工具。 客户不能随便指向一张表并拖拽生成图表；新图表需要一个 SQL 存储过程，以及懂得注册元数据行的管理员。

不是实时分析基础设施。 图表在缓存 miss 时会直接在 OLTP MySQL schema 上运行过程。没有独立数仓、没有增量聚合管道、没有流式层。大客户的大图表会在实时 DB 上执行重 SQL。

不是列存 / OLAP 引擎支撑的分析。 xlyPersist/build.gradle 中的 olap4j jar 没有任何 Java import，只是 classpath 上的历史包袱。xly 通过 MyBatis 和通用存储过程分发使用 MySQL 的普通行存。