业务报表中，常常需要基于时间段进行分组统计，特别是按月份分组统计。一般情况如果按自然月就简单了，但有时候也会需要按不规则月份来分组。例如，某企业从 1 月 16 日开始实行某种特殊的价格策略或营销活动，因此以后都想以每月 16 号为界来统计产品销售情况。这里所谓不规则月份就是指： 如果起始时间是 2013-01-16，则将 2013-01-16 到 2013-02-15 作为一组，将 2013-02-16 到 2013-03-15 作为一组。更特别的，如果起始时间是 2013-01-31，则可能要求将 2013-01-31 到 2013-02-27 作为一组，而将 2013-02-28 到 2013-03-30 作为一组，也就是“从每月最后一天”开始分组。
怎么样？小伙伴们是不是有点傻眼了？对于 Birt 等报表工具，一般都会提供按自然月分组的表达式，但也却都难以应对这种不规则月份分组的表达式。如果要解决这个问题，往往需要编写程序实现自定义报表数据集，而在程序中按这种规则进行分组，不但编程工作量不小，更重要的是基本无法通用。
现在好了，如果在报表工具中引入集算器，解决这个问题就易如反掌了。下面我们就以 Birt 报表工具为例，讲解一下实现的过程。对其它报表工具来说，也基本大同小异。
在本例中，要统计企业从 2013-01-16 日开始到 2013-08-15 结束，每个月的销售总额。数据表 salesall 中原始数据如下：
最后需要得到如下图所示的目标表样：
我们直接来看集算器解决这个问题的 SPL 代码：
AB
1 =connect("demo")
2 =A1.query("select OrderID,Amount,OrderDate from salesall where OrderDate>=? and OrderDate<? order by OrderDate",startDate,endDate)
3 =interval@m(startDate,endDate) =startDate|A3.(elapse@m(startDate,~))
4 =A2.group(B3.pseg(OrderDate);round(~.sum(Amount),2),B3(#))
5 =A4.new(#:Number,#2:TotalAmount,#3:StartDate)
6 >A1.close()
7 return A5
A1 连接数据库
A2 从数据库订单表中查出统计开始日期到结束日期之间的订单数据，startDate 和 endDate 是日期参数。
A3 根据起止时间算出月份间隔，比如 2013-01-16 和 2013-08-15 间隔 7 个月。
B3 根据起始时间和日期间隔算出不规则月份的开始日期，并将起始时间插入第 1 位。“|”表示合并，“~”表示集合中的当前成员，即数字 1 到 7，结合不同的选项，elapse 函数可以正确计算各种不规则月份的情况。
A4 按 B3 区间对 A2 分组，统计出不规则月份的销售额，保留两位小数，并将 B3 作为最后一列。函数 pseg 可返回参数，也就是订购日期所在的区间号。~.sum(Amount)中的~表示分组后的当前组。# 表示 A2 当前组号。
A5 取出 A4 的组号作为 Number，第 2 列为 TotalAmount，第 3 列为分组的 StartDate，生成新的结果序表。
A6 关闭数据库
A7 将 A5 作为数据集返回给报表工具。
将集算器 SPL 代码存为 orders.dfx 文件，然后引入到 Birt 报表中。如何引入请参看乾学院文章《
BIRT 调用 SPL 脚本》。
在 BIRT 中设计简单的 list 表如下：
报表调用集算器的方法和调用存储过程完全一样，比如在 BIRT 的存储过程数据集中可以用 call orders(?,?) 来调用。输入开始日期参数 2013-01-16、结束日期参数 2013-08-15 后，预览报表就可以看到要求的目标表样了
。
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