润乾报表与帆软报表评测对比

润乾和帆软是仅有两家能流畅处理中国报表复杂报表的产品（其它都是号称），但细节还有不同，这里对很多用户选型时关心的功能点逐一做个对比，为用户产品选型提供参考。

开发环境

润乾报表

润乾报表采用类Excel 的设计方式，基础操作和 Excel 中保持一致，上手还是比较容易的。这里通过一个比较典型的多源关联报表，看下报表的实际开发过程。

生产数据和销售数据分别存储在数据库的两张表内，按照年月汇总生产和销售数据，做到如下结果：

数据集设置比较简单，增加两个数据集，通过SQL 语句分别取生产和销售数据，这里就不具体说明了，最终制作报表模版如下：

按年分组中，数据库中存储的是日期数据，将日期字段拖拽到A2 单元格，在单元格直接使用 year 函数取年，生产表中单件成本和生产件数是两个字段，要通过这两个字段算出生产成本，C3 单元格公式 =ds1.sum(单件成本 * 生产件数)，表达式对数据汇总时，可以先对字段做运算、再汇总。两个数据集间关联通过函数过滤来控制，D2 单元格中表达式 =ds2.sum(单件售价 * 销售件数,year( 日期)==A2 and month(日期)==B2)，增加了日期的过滤，这里的过滤条件要手动输入。单元格的汇总、计算比例这些按照 Excel 的基本操作设置就可以，有一点说明下，C3 中对 C2 做汇总，D3 中可以将 C3 的公式复制过来，单元格的引用自动变化，这也是和 Excel 高度保持一致的地方。

润乾报表中设计报表常规操作是通过鼠标拖拽加手动设置公式，手动设置时对初学者有一定难度，比如增加过滤条件时，多个条件之间的and 或 or 的连接符设置有点难操作。属性栏中的属性是控制每个单元格的，如果想通过表达式控制某行单元格颜色变化，需要在整行单元格中都设置对应属性，比如想加个颜色预警，当生产成本大于销售收入时，整行颜色变成红色，需要在 B2 到 E2 的每个单元格的前景色表达式中写入 if(C2>D2,-65536,-16777216)，这个要手动输入，当然颜色值是通过鼠标选择颜色自动生成的。

润乾报表最新版中增加了汉语报表功能，可以通过一系列汉语命令协助完成报表数据集、单元格公式、样式等设置，降低报表开发难度，如：通过一句汉语指令就可以协助生成一个多层交叉扩展报表：

能有效降低学习成本，提升开发效率。

帆软报表

帆软报表新建空白报表，报表模版行数和Excel 中一样，行数不限制，如果设置的报表模版行数较多，就不需要做添加行操作了。右侧区域对不同属性操作做了分类处理，界面布局更简洁。在设计器里可以做用户登录，打通了帆软所有的产品线、文档、官方 demo 等，查看其他资源时很方便。还是通过上述例子，看下实际操作，最终制作模版如下：

公式生成同样是通过鼠标拖拽，对日期操作可以通过向导对值进行取年操作：

D2 中的关联通过向导生成：

这种向导方式对初学者比较友好，多个条件看起来逻辑比较好区分，但是如果再需要修改公式，也同样要通过这个向导页面来操作，操作上反而有点麻烦。

对数据汇总时，暂时没找到字段间的计算操作，所以生产成本这里，要数据集SQL 里增加了个字段先对两个字段相乘，然后报表中用新字段汇总。

在调整模版宽度时，想多列调整成同一宽度，要选中多列，设置下列宽值，无法通过鼠标拖拽同时更改多列宽度。还有公式汇总数据这里，D3 的生成，要用鼠标拖拽而不能用复制粘贴方式，如果是一片连续区域生成公式，拖拽更高效，但是如果是不连续的格子，就费事了。

小结：两款工具制作报表流程和基本操作区别不大，从条件设置这比较明显看到两款工具区别：帆软报表在条件设置上采用的“向导窗口”模式，着重于用户体验。通过图形化界面、清晰的逻辑结构（and、or）和向导式的操作，它将复杂的逻辑判断封装得对初学者非常友好，这种设计能有效减少用户在编写表达式时的语法错误和逻辑混淆。

相比之下，润乾报表较多的“手动设置”模式则更倾向于为专业开发者提供灵活与高效的控制。它要求用户直接编写条件表达式，虽然初期学习成本较高，熟练掌握后便能带来更高的效率。比如多个单元格有类似条件时，只需要复制后简单改下就行。新增加了汉语报表功能，能有效降低学习成本。

数据源

两款工具均采用JAVA 语言开发，对提供 JDBC 接口连接的数据库支持都没有问题，具体数据库这里就不一一罗列了，这里看下设置的主要区别以及对其他数据源的支持情况，如文件数据集、非关系型数据库。

润乾报表

润乾报表设计器在数据源配置方面对于常见的数据库类型，它内置了JDBC 向导配置，覆盖了十多种主流关系型数据库。若需连接其他数据库，用户只需手动下载对应的 JDBC 驱动，并填写驱动程序、URL 等基本信息即可完成配置。

在文件数据源方面，润乾支持包括TXT、CSV、Excel、XML 以及自有的 BTX、CTX 格式在内的多种文件类型，这些均可通过设计器内的可视化向导直接配置。

针对非关系型数据库的连接需求，润乾报表增加了外部库功能。需从其官网下载相应的程序，并在设计器中进行简单配置，即可实现与这类数据源的对接，进一步扩展了其在混合数据环境中的适用性，如：

配置完成后，报表中从非关系型数据库中取数，通过脚本数据集实现，如Mongodb：

润乾报表针对不同的数据库开发了对应的取数语句，在脚本数据集中使用对应的函数就可以了。

支持的数据库类型：MongoDB、Webservice、SAP、阿里云、ElasticSearch、Redis、Spark、Influxdb、多维数据库等多种数据库类型。

帆软报表

帆软报表对于JDBC 连接，其设计器内置了十多种常见数据库的向导配置。如需连接非常用数据库，可在帆软官网找到对应的配置说明并直接下载驱动 jar 包，就不需要其他操作（如百度）了。此外，帆软数据源还支持 SSH 通道连接（适用于 MYSQL 库），可在不直接暴露数据库端口的情况下安全访问，特别适合对网络安全要求较高的生产环境。

在文件数据源支持方面，帆软对TXT 和 XLSX 格式提供了原生支持，而对于 CSV 等格式则需要通过插件机制实现。用户需先从官网下载对应的文件数据集插件，并在设计器中完成安装配置，此后即可通过向导界面连接相应数据文件。

非关系型数据库，大多数也是通过插件方式支持，比如SAP 数据库，要下载支持的 SAP 数据集插件，下载配置完成后，就可以新建 SAP 数据集：

这个SAP 插件是单独收费的，可能会影响最终的商务策略。

小结：润乾报表对于一些不常用的JDBC 驱动，需要开发人员自己去进行下载设置，需要耗费一小段时间，对于非关系型数据库的取数，主要是通过脚本数据集中的函数进行设置，有一定的学习成本。帆软报表的文档客户化做的比较完善，第三方的数据库的设置在自己官网上就能找到，而非关系型数据库中主要是通过自己插件方式 + 向导方式实现，操作起来比较容易，但是代价就是商务方面的问题。

数据集

两款工具的数据集类型有多种是相同的，如SQL 语句、存储过程、文件数据集、程序数据集，使用方式基本上也完全相同，就不做具体对比了。这里主要对比下功能相同、但是实现方式有差别的数据集类型，润乾报表主要通过脚本数据集实现用户的特殊需求，帆软报表中根据不同类型，分为JSON 数据集、树数据集、关联数据集等，所以这里以帆软为准，看下同功能在两款工具中的实现区别。

润乾报表

JSON 数据集：润乾报表可以通过脚本数据集读取http 接口返回的 JSON 串，并将该 JSON 串解析成结果集给报表进行使用，有如下 JSON 数据：

从该多层JSON 数据取出订单金额前五名的数据，分析这个 JSON 串可以看到，JSON 分为多层并且需要的数据在不同节点中，脚本数据集中写法：

在脚本数据集中读取JSON 数据，可以对数据做过滤、运算、排序等设置，使得原来要到报表里的一些操作直接在取数阶段完成，报表模版就很简单了：

结果如下：

树数据集：树状结构报表能以更好的展示效果表示机构的层级关系，这类报表传统制作方式是在报表模版中增加多行，通过设定左主格方式来实现，但是层级较多时工作量就比较大了，润乾报表中可以在脚本数据集中直接对数据进行处理，返回的数据就是带层级的结果，报表单元格中就不需要特殊处理了。

数据结构如下：

数据表中通过父节点字段来确定层级关系，润乾报表可以在脚本数据集中根据数据做递归查询，通过一个语句直接返回树状的层级关系：

报表模版中直接做个列表展示就行：

结果如下：

在数据集中通过递归函数做的数据处理，这样的好处是即使数据层级发生变化，报表也不需要任何变动，能根据数据自动适应。

关联数据集：数据库中数据量大时，通常会采用分表或分库方式存储数据，如销售数据每个月存放到一张表中：

对数据汇总时往往需要对几个月的数据做汇总操作，这就需要对几个表数据做union 操作，如果是同库不同表，在取数 SQL 中用 union 将多表纵向合并在一起就行，不同库的话，就需要报表工具中提供对应解决方案了。

润乾报表可以通过脚本数据集来实现，如：

在脚本数据集中将两个月数据进行纵向合并，实际需求可能会更加复杂，比如要取一年数据，需要按照月份循环，那么可以再优化下脚本：

根据传入的rq 参数的值，动态获取一年的数据进行循环合并，这样取数就非常灵活了，本例取数是从 MYSQL 数据源中取数，如果异库，那么连接不同数据源就行，数据取数完成后报表制作非常简单：

结果如下：

帆软报表

JSON 数据集：在设计器中安装JSON 数据集插件（应该也是单独收费）后支持 JSON 数据，按照向导设置：

在JSON 数据集插件中，可以读取多层 JSON 数据并对数据进行过滤，但是需求中的数据分别在 user_info 和 order_details 节点内，在 JSON 插件内没法跨节点计算，所以该需求没法直接在 JSON 数据集内实现，可能还需要写代码了，这里就不写了。当然，这个需求有点复杂了，如果对于结构比较标准的 JSON 数据来说，这里通过向导来实现就非常容易。

树数据集：帆软报表中有种数据集类型是“树数据集”，可以根据父节点等信息自动分析数据结构，生成带层级的数据集：

设置完成后，生成带层级结构的数据集：

数据中有三个层级，这里会自动增加三个字段存储不同层级信息，制作报表模版如上图，有几个层级报表中增加几行，然后设置左主格方式达到跟随扩展的目的。

通过向导方式能快速分析数据机构生成想要的数据结果，通过向导方式设置简单，但是报表设计时还是要增加多行，如果数据结构发生变化，比如多了一个层级，那么还需要刷新下数据集，更改下报表。

关联数据集：帆软报表中提供了关联数据集功能，先根据不同月份建立多个数据集：

然后新增关联数据集，通过向导方式将两个数据集合并在一起：

数据集创建完后，报表模版中一个列表格式就可以了。但是如果需求变化，需要根据参数取整年数据，那表名称是完全动态的，这种方式就不适合了，需要使用存储过程方式，在数据库中建立存储过程：

然后报表中调用存储过程：

这样就能实现动态数据表的关联汇总。

小结：帆软报表内置了多种向导式数据集（如SQL、存储过程、文件等），对于常规的数据过滤、简单计算和关联需求，开发人员可通过可视化配置快速完成，显著降低了基础报表的开发门槛和学习成本。然而，当业务逻辑变得复杂，涉及动态计算、非标准数据混合处理或特殊业务需求时，其内置向导的灵活性就显得不足，往往难以直接满足高度定制化的需求。值得一提的是，帆软可以增加服务器数据集，作用于全集，如果有多个报表数据集相同的话，可以将数据集设置成服务器数据集，这样各个报表就不需要重复设置了。

相比之下，润乾报表在数据集层面更倾向于提供统一而灵活的技术实现。主要依托脚本数据集，使用内置的SPL 语法或相关函数，将复杂的数据准备、转换与计算过程通过脚本实现。这种方式虽然对开发人员的技术水平以及学习能力有一定要求，但也因此带来了更强的扩展能力和处理自由度，能够应对结构复杂、逻辑多变的报表场景。

报表模型

中国式复杂报表的核心特征体现在数据获取、格式呈现和计算逻辑三个层面的高度复杂性。典型特征为：多源分片、人为设定的不规则分组（如自定义区间、非等值分组）以及动态的格间计算需求（如跨行跨列的同期比、环比、排名、累计占比等业务指标）。经过多年的产品迭代，润乾和帆软都提供了对应的解决方案。

润乾报表

润乾报表在解决中国式复杂报表问题上提供了一整套技术方案。其核心创新在于非线性报表模型，这一模型从底层设计上就贴合了国内常见的多源分片、动态扩展、不规则分组与复杂格间运算的需求。通过丰富的内置函数和灵活的数据集设计，能够快速实现复杂报表制作，如实现下述报表包含汇总、占比、排名等设置报表：

值得关注的是，润乾增加了独立的计算引擎SPL，也就是脚本数据集，能够将复杂的数据获取、转换与计算过程从报表模板中剥离出来，实现了计算逻辑的前置。在数据集功能点对比时，看到脚本数据集结合了 SQL 的集合处理能力与 Java 的过程控制优势，并配备了可视化调试工具，使得开发人员可以像调试程序一样分步跟踪数据执行结果，这大大提升了复杂数据准备的开发效率和问题排查能力。这种“强数据准备、轻单元格计算”的架构，不仅降低了报表模板本身的复杂度，也使报表引擎能更专注于渲染和展示，从而在整体上提升了报表的性能与可维护性。如需要查看“某支股票最长连续涨了多少交易日”时，通过 SQL 去实现需要多行语句：

对开发者的SQL能力有很高的要求，而转用润乾的脚本数据集时则会简单的多：

语法更符合开发者的自然思维，使用几个函数就搞定了。再比如要实现两个异构数据源间的关联，同样可以在脚本数据集中实现：

这样在取数阶段完成了多数据源的关联，避免了报表单元格间的条件关联，降低报表开发难度、提升报表运算效率。

帆软报表

经过长期的功能迭代，帆软报表同样形成了成熟的中国式复杂报表解决方案。它在设计层面延续了类Excel 的操作逻辑，并针对多源分片、不规则分组、动态格间计算等典型场景，提供了丰富的内置函数、组合式公式及单元格扩展机制，能够通过可视化方式完成多数复杂报表的制作：

参数与查询面板

润乾报表

润乾报表参数类型分为普通参数和动态参数，普通参数主要用于接收外部系统或者参数面板传入参数的值，动态参数内可以设置润乾表达式，比如做周报表时，可以定义一个日期参数接收传入的日期，再定义两个动态参数取该日期所在周的第一天和最后一天：

这样对日期过滤时，直接使用begin 和 end 就可以了，数据类型中可以设置参数的类型，比如字符串、数值、日期、字符串组等各种格式，方便对数据库中数据过滤时的格式匹配。

报表数据过滤主要是在数据集的SQL 中加 where 条件：

这里采用JAVA 程序执行 SQL 语句的写法，用? 做为参数的替代符，其中货主城市 in (?) or ? is null，表示如果城市参数不为空时取对应城市数据，为空时忽略掉该条件，取所有数据，写法本质上就是标准的 SQL 语句。

做数据查询时，需要在页面上选择查询条件，点击查询时进行报表的数据过滤，润乾中需要单独做一张报表模版，类型为参数模版：

在这里设置各个参数的布局位置，参数多的时候设置起来还是需要耗费点时间，设置完成后需要将参数模版文件和报表结果文件放到同一目录下，文件名加上_arg 表示这是个参数模版，这样就可以和结果文件放到一个页面上展示。

为了便于人们对参数值的选择，参数模版中支持各种控件的使用：下拉列表框、下拉数据集、下拉树、密码框、文本框、复选框、多选按钮，多个下拉数据集间支持动态过滤，为了避免下拉数据集或者下拉树数据量大对页面端响应时间的影响，下拉数据集和下拉树支持异步取数，点节点时异步取需要的数据展示，提高页面响应速度。

SQL 注入是最常见的数据库安全漏洞之一，数据过滤又是在 SQL 语句中加条件控制，所以参数对数据过滤时是 SQL 注入的主要入口，为了保证数据安全，可以在润乾的配置文件中加入禁用敏感词列表：

如果参数值中包含这些词汇就会提示错误信息，这样避免了系统的SQL 注入风险。

帆软报表

帆软报表中参数定义比较灵活，可以在模版参数中定义参数，也可以在数据集的where 条件中直接使用参数，系统会自动增加对应的参数。针对参数的作用域不同，分为应用于本报表内的模版参数，也可以在服务器工具栏中增加全局参数，全局参数应用于整个系统，这样用户 ID，机构 ID 等参数就可以设置为全局参数，不用每个模版的重复设置。

数据过滤在数据集取数SQL 中进行设置：

SQL 语句采用拼接方式，可以写入帆软自己的表达式，这里实现了如果参数长度为 0，就忽略这个参数取所有值功能，写起来略有复杂，对开发人员有一定技术上的要求了。

帆软的参数查询面板在当前报表上直接添加，采用鼠标拖拽的控件方式，有多个条件时可以批量添加：

参数控件支持：文本控件、标签控件、按钮、下拉复选框、日期、数字、下拉树、单选按钮组、复选按钮组、文本域、密码、视图树、自定义等方式，类型较为丰富。并且可以直接在设计器里给控件设置事件，比如下拉控件中可以设置初始化前、编辑前、编辑后、点击等事件，可以直接在这里设置对应事件执行的JavaScript 脚本，处理一些特殊业务需求时非常灵活。

参数模版的布局也比较灵活，默认在报表上方，可以通过插件将参数模版设置在左侧、右侧、下方，不过看了下插件需要付费，有需要的可以看下。

防SQL 注入漏洞，可以在帆软的数据决策系统设置禁用关键字：

设置后参数查询时如果包含这些禁用词会提示错误信息。这种解决方案是在平台中设置的，禁用词等信息是存储在平台的数据库表中，可能对产品的集成调用的灵活性有点影响。

小结：帆软的参数面板采用拖拽式设计，与报表模板一体化，管理便捷，且全局参数能有效减少重复配置。但其在数据集SQL 中嵌入过滤条件时，需要混合使用 SQL 和自身语法进行动态拼接，增加了学习成本和调试难度。

润乾报表在数据过滤写法上符合JAVA 规范，写法比较简洁易懂。在参数模版设置上，润乾将参数界面作为独立报表文件处理，维护两张模板稍显繁琐。润乾将 SQL 注入防护等安全配置置于独立的配置文件中，这为系统集成提供了更大的灵活性，便于在不同部署环境中统一控制。

相比之下，帆软的安全策略深度集成于其平台管理系统，当仅需将报表模块嵌入第三方平台时，这类平台级配置可能较难剥离和灵活调整，对定制化集成提出了更高要求。

统计图

润乾报表

润乾报表在统计图功能上提供了两种实现方式：使用自带的原生统计图或集成第三方Echarts 图表。其自带的统计图支持柱状图、折线图、饼图、双轴图、仪表盘等三十余种常见类型，通过向导式界面进行配置，操作较为简便。然而，自带图表在视觉呈现上相对传统，展示效果较为普通。

润乾还集成了第三方Echarts 图表库。在这一模式下，润乾充分发挥其核心优势——专注于数据的处理、计算与汇总，然后将加工后的数据传递给 Echarts 进行图形渲染。Echarts 提供了极为丰富的图表类型和高度灵活的视觉配置选项，能够生成非常美观的交互式图表。但是，若想要实现高度定制化、视觉效果炫酷的图表，通常要求报表开发人员具备一定的前端开发能力，并对 Echarts 的配置选项有深入了解，在细节样式的调整上可能较为繁琐。

值得一提的是，尽管Echarts 图表是在浏览器前端渲染的，但润乾报表仍支持将包含 Echarts 图表的报表整体进行导出（如为 PDF、图片）或打印，确保了输出能力的完整性。

帆软报表

帆软报表的图表功能划分为三大类别：基础图表、扩展图表和第三方插件图表，以覆盖从通用需求到专业可视化的不同场景。

基础图表内置了20 大类常用统计图，包括折线图、柱状图、仪表盘、地图、词云图等，能够满足绝大多数常规项目的报表与数据分析需求，其配置界面友好，设置较为简便。

若项目对呈现效果有更高要求，特别是在数据大屏场景下，则可使用扩展图表。该类别需单独安装并付费，主要包括三维地球、高级GIS 地图、特效仪表盘、动态指标卡等具有更强视觉冲击力的组件。这些图表由帆软自主开发，完全通过配置界面即可实现各种炫酷效果，无需编码，但额外的插件费用可能对项目预算产生一定影响。

此外，帆软也支持通过安装插件集成Echarts 图表。与润乾类似，帆软为Echarts 提供了基础配置界面，降低了使用门槛。然而，若需对图表进行深度样式定制或实现复杂交互，仍然需要使用者具备一定的前端开发知识，以便直接调整 Echarts 的详细配置项。

小结：帆软报表在统计图方面的综合表现更优，其图表种类丰富、视觉效果出众且配置过程较为简便。而润乾报表的核心优势仍集中于数据处理层面，其自带的统计图展示效果相对基础；虽然通过集成Echarts 能够实现更丰富的可视化效果，但这往往要求开发人员具备较高的前端技术能力，许多配置需要通过修改脚本完成，一定程度上影响了开发效率。

数据可视化

数据可视化（即通常所说的“数据大屏”）的核心在于将多个已制作完成的统计图表集成到同一页面中进行展示。这对其实现工具提出了两个关键要求：第一，图表的展现效果要精美与炫酷；第二，工具具备多组件布局能力，能够灵活地将图表在同一个画面上进行排列、组合与适配。关于统计图的制作与效果，前文已有详细说明，接下来将重点探讨两款工具在多组件布局方面的能力与特点。

润乾报表

润乾报表的报表组功能支持在同一页面中引入并排布多张报表，并提供了专门的布局设置面板来管理这些组件：

每个布局格子对应一张独立的报表或图表。用户可以通过合并单元格或直接拖拽来调整组件的大小和位置。对于比较规整、对称的布局需求，这种调整方式还算便捷。然而，当需求更为灵活时（例如，需要实现同一行中多个组件的高度不一致，或实现更复杂的错落布局），则通常需要反复进行格子合并与拆分，调整过程会变得比较繁琐和耗时。

在最终的展示页面，润乾报表支持丰富的交互与适配特性：组件联动、自动刷新、响应式适配、钻取导航等：

从其官网论坛的展示案例来看，利用润乾报表确实能够制作出视觉效果出色的数据大屏。但是，无论是单个统计图的美化与定制，还是多个组件间复杂布局的精细调整，往往都需要投入较长的时间进行样式调试与配置，对设计人员的耐心和熟练度有一定要求。

帆软报表

帆软报表提供的数据可视化设计工具FineVis 已经无缝集成到其报表设计器中，为用户打造了一体化的数据应用开发工具。该工具内置了丰富的预置面板资源库，对于尚未完全明确自身可视化需求的用户，这些模板可以作为优秀的起点和灵感来源。

在操作方式上，FineVis 采用直观的控件拖拽式布局，用户可以自由调整每个组件的大小与位置，实现高度灵活的版面设计。组件的属性设置多样，不仅涵盖边框、背景、3D 效果、阴影等视觉样式，还支持交互事件与动画效果的配置，让静态图表“活”起来。设计器内置了浏览器预览功能，能够实时呈现大屏的最终效果，真正做到了所见即所得，提升了设计效率：

在交互与适配能力上，FineVis 支持组件间的数据联动、页面实时刷新以及响应式布局，确保可视化大屏在不同设备与分辨率下都能良好展现，并支持钻取分析以探索数据细节。此外，设计器内置了多种风格主题，用户可以一键切换，快速预览不同视觉风格，从而高效确定最适合业务场景的呈现效果。

作为一款专业级数据可视化开发工具，FineVis 的功能覆盖全面，从数据绑定、图形渲染到交互均支持。官网展示了大量行业应用 Demo 和详细案例，具体实现效果与高级特性建议直接访问官网查阅。

小结：帆软报表提供了专业的数据可视化开发工具FineVis，该工具内置了丰富的预置面板与演示样例，用户可基于这些现成的资源快速搭建和定制符合自身需求的可视化大屏。其整体操作流程较为简便，支持多样化的展示样式与美观的页面布局，能够有效覆盖多种数据可视化场景，但在使用过程中同样可能面临商务授权方面的限制。

而润乾报表在组件布局方面仍延续了较为传统的设计模式，对细节的调整过程相对繁琐。此外，若要实现理想的图表展示效果，通常还需配合Echarts 等第三方图表进行细致调试，整体开发精力易耗费在样式与布局的细节调优上。其工具中未直接提供常用的布局模板，用户往往需要从零开始逐一配置组件与样式，因此在可视化界面构建效率上相对较低，耗时较多。

数据填报

润乾报表

润乾填报功能的侧重点在于数据提取、业务处理及向数据库提交时的业务控制。它采用一个独立填报模型，无法由现有的查询报表直接转换而来，需要重新设计一套专门的填报模板。其主要设计流程分为三个核心环节：数据来源（取数）、填报模板设计、数据去向。其中，数据来源和数据去向均通过其内置的SPL（结构化处理语言）脚本实现，系统提供向导辅助生成，例如在数据来源中设置取数以及在数据去向中配置提交逻辑：

由于模型独立，填报模板在扩展、表达式和属性设置等方面的操作方式与查询报表存在差异，用户需要一定的学习成本来适应。核心优势在于“数据来去无关、多来多去”的架构设计，数据来源与去向完全解耦。例如，数据可以来自 JSON 文件，只需在数据来源中调用相应函数解析即可。同样，在数据去向中也可以根据复杂业务逻辑对数据进行加工处理。

在填报格式方面，润乾支持自由格式、行式、分组、交叉扩展以及多Sheet 填报等多种模板类型，满足日常业务需求。单元格支持丰富的编辑风格，如下拉数据表、下拉框、复选框、下拉树、日历控件及文件上传等。自动计算与数据校验不仅支持常规公式，还可通过扩展函数实现更复杂的业务规则。

润乾一个显著的特色是推出了业务填报模块。该模块面向业务人员，适用于临时性、非结构化的数据采集场景。用户无需了解数据库结构，可以像绘制Excel 表格一样设计表单，填写的数据在提交时会自动存储为 JSON 文件，并支持对多人提交的数据进行汇总处理，整个过程无需技术人员介入。

填报表支持将Excel 数据导入或直接复制粘贴到页面中，粘贴时行数会自动扩展。不过，页面端仅支持导出为Excel 格式，且不直接支持打印，如需打印需要进行额外处理。另外，填报页面如果嵌入到其他流程重视，没有暂存、审核等功能，若需实现，需要开发者自行通过添加JavaScript 函数和 SPL 脚本来完成，需要一定工作量。

帆软报表

帆软填报功能是在其查询统计报表的基础上，通过可视化向导设置填报属性来实现的：

在填报属性中，用户可以直观地定义报表单元格与数据库表字段之间的映射关系。其核心设计理念是数据来去无关、多来多去，即报表数据的取数来源与填报提交的目标去向是彼此分离、独立配置的，增强了数据处理的灵活性。数据提交支持两种主要方式：一种是内置的图形化设置的SQL 方式，便于快速配置；另一种是自定义方式，允许开发者编写 Java 程序，在获取填报数据后进行复杂的业务逻辑处理。

在填报格式与交互方面，帆软提供了丰富的模板支持，包括自由格式填报、行式填报以及多Sheet 页填报等，以适应不同业务场景。单元格支持多样化的控件类型，如下拉框、复选框、下拉树、日期控件、文件上传控件、网页框等，特别是支持富文本控件，使数据录入格式更加丰富和灵活。自动计算与数据校验不仅依托于常规公式，还可通过扩展函数实现复杂的业务需求。系统内置了如邮编、电话、身份证等多种常用数据校验规则，减少了用户编写正则表达式的工作量。

填报暂存功能允许用户将已填写的内容临时保存，即便离开或刷新页面，再次进入时仍可恢复之前的数据，提升了长时间填报的体验。由于填报表由查询报表转换而来，因此天然支持导出为Excel、PDF 等多种文件格式，并支持打印输出。此外，帆软提供了大量的二次开发接口，其官网也系统地列出了各场景下的使用示例与详细教程，有效降低了开发者的学习与应用门槛，使高级功能的定制变得更为简单。

小结：帆软填报表模版可由查询报表直接转化而来，通过图形化向导即可完成填报属性设置，学习成本较低，对开发人员较为友好。提供了丰富的校验控件、暂存功能及各类接口示例，能有效覆盖大多数常规填报场景，便于快速交付。然而，若业务逻辑较为特殊，则通常需要编写Java 代码实现自定义提交，对开发者的编码能力有一定要求。

相比之下，润乾填报表采用独立的填报模型，其数据来源与去向均使用SPL 脚本，因此需要单独学习，上手门槛相对较高。但其优势在于数据处理灵活性强，尤其适合业务逻辑复杂、需要高度定制处理的填报需求，复杂逻辑可直接在脚本中完成，无需深入后端开发。不过，其暂存、打印、导出等辅助功能相对薄弱，往往需要二次开发补充。值得一提的是，润乾的“业务填报”功能在应对临时性、快速变动的数据采集任务时表现突出，适用于敏捷响应各类非固定数据上报场景。

打印与导出

润乾报表

润乾报表在打印方面提供了多种方式，早期支持的Applet 打印和 Flash 打印，因浏览器限制很少使用。目前以 PDF 打印和本地打印为主。PDF 打印无需额外插件，通用性强；而本地打印则需要安装润乾自研的打印插件，可实现更精细的控制。打印功能支持缩放、套打、静默打印、批量打印，并能保存客户端的打印设置，避免打印设置的重复修改。此外，系统还提供了打印完成后的回调接口，允许开发者在展示报表的页面中通过 JavaScript 嵌入自定义逻辑，例如记录打印操作日志或用户信息。

针对大数据集报表的打印，早期功能中采用Flash 方式实现，但由于 Flash 技术已被现代浏览器淘汰，且实际业务中直接打印数十万行数据的场景较为罕见，因此该功能可能已不再持续更新。

在导出功能上，润乾报表支持包括Excel、Word、PDF、HTML、CSV、图片、OFD、TXT 在内的多种格式，并允许通过报表公式、参数等内容动态组合生成导出文件名。为应对大数据量导出的需求，系统支持分页提取数据并导出至 Excel，避免单次操作导致的内存与性能问题。同时，润乾还提供了丰富的 API 接口，支持用户实现如批量导出在内的各类自定义导出逻辑。

报表中增加了Word 报告生成功能。该功能允许将报表整体、特定单元格内容或图表等元素直接插入到已定好格式 Word 文档中的指定位置，适用于需要生成正式报告的场景。与传统使用类 Excel 设计器时需大量隐藏格和复杂排版的方式相比，润乾通过“API 接口 + 配置文件”的方式显著提升了设计效率和可维护性，并支持多份报告的批量生成。需要注意的是，此功能通常服务于后端生成与下载，并不支持在 Web 端直接在线查看 Word 内容，如需要在 Web 端查看，那么就需要通过设计器中在报表内做排版布局设置了。

值得一提的是，润乾的统计图集成了Echarts 图，该图形是通过 js 在浏览器端渲染出的图形，润乾报表打印或者导出时是支持 Echarts 图的。

帆软报表

帆软报表的打印功能主要包括零客户端打印和本地打印两种模式。零客户端打印无需在浏览器安装任何插件，而本地打印则需要安装专用的打印插件，但需要注意其不支持Code128 条形码。在打印特性上，帆软支持缩放、套打、静默打印、批量打印以及打印偏移等高级功能，并提供了独特的服务器打印选项，允许直接调用服务器端的网络打印机进行输出。为方便集成与定制，帆软还提供了打印前与打印后的事件接口，开发者甚至可以直接在报表设计器内编写接口的实现逻辑，极大提升了功能的可维护性。

在数据导出方面，帆软支持包括Excel、Word、PDF、HTML、CSV、图片、TXT 以及 PPT 在内的多种格式。需特别注意的是，PPT 导出功能需单独付费购买插件。系统支持自定义导出文件名，并能轻松实现多张报表的批量导出——只需在设计器中进行简单配置，无需编写额外代码，降低了技术门槛。同时，提供丰富的导出事件接口（如导出前、导出后），相关的 JavaScript 代码同样可在设计器内直接编写与维护。针对大数据量的导出需求，帆软提供了专门的大数据集导出方案，但其能力目前主要受限于配套插件，一般仅对关系型数据库支持。

此外，帆软拥有Word 报告生成能力。通过安装专属插件，用户可在 Microsoft Word 的工具栏中集成帆软功能，从而直接在当前 Word 文档中插入报表内容或结果集。更为便捷的是，如此生成的 Word 文档可在帆软设计器中重新打开，这不仅实现了报表结果在 Web 端的直接查看，还支持用户在此基础上进一步将其导出为其他格式的文件。

小结：打印导出做为报表工具的基础功能，润乾报表与帆软报表核心功能相近，细节区别主要在于导出的一些文件格式，润乾报表支持OFD，帆软报表支持导出 PPT。帆软报表提供了更多的接口来实现特殊业务处理，润乾报表在大数据量打印及导出方面提供了更优的解决方案。

BI

润乾报表

润乾BI 的核心在于其独创的 DQL 模型，它能将数据库中复杂的多表关联（如多级关联、自关联、两表互关联等）转化为业务人员可理解的元数据目录。用户只需在前端通过简单的拖拽字段，系统便能自动生成正确的关联查询，极大降低了复杂数据分析的门槛，界面如下图：

页面端字段拖拽、切片、切换、下钻等都有提供，也可以对汇总数据进行跨行运算：

产品定位为深度集成，提供开源的前端界面，允许开发团队根据自身系统风格进行全方位的样式与交互定制。同时，它通过元数据文件描述数据源、表间关系、数据字典等，切换数据库仅需更改连接配置，应用逻辑无需变动，具备了良好的灵活性。在性能与智能化方面，它既支持直连数据库实时查询，也能借助SPL 处理文件数据；面对大数据量时，可通过游标取数或预聚合汇总表来优化体验。

润乾BI 支持多种数据库类型及数据文件，包括提供 JDBC 接口的关系型数据库、Excel、Txt、CSV 等数据文件、非关系型数据库（需借助 SPL）。

需要注意的是，其能力的发挥需要一定的前期投入。初次使用时，需要技术人员通过元数据设计器配置好表关系，这存在一定的学习成本。

BI 页面支持仪表盘布局方式，在一个页面中将多个自助分析结果组合展示，但是仪表盘功能无法直接复用已保存的分析结果，需要在仪表盘中新建。开源前端的默认样式较为朴素，需要额外的开发工作来优化界面。

此外，润乾BI 的 DQL 和 NLQ（自然语言查询），进一步强化了数据查询的灵活性，NLQ 支持通过自然语言描述（如 “每年各股票，最大月连涨天数”）自动生成查询逻辑，降低了查询操作的技术门槛，LLM 接入了 DeepSeek，协助生成更精准的 NLQ 语句，提升了BI 使用的便捷性，并且由于借助了 DQL 模型，查询时是可以直接做跨表查询的：

查询后的结果数据，可以快速进入分析页面，实现查询数据的图、表展示与汇总分析，并提供了汉语言报表功能，通过汉语言灵活做数据分析：

帆软报表

FineBI 作为一款企业级数据可视化与分析平台，其核心设计理念是实现全流程、低门槛的自助式数据分析。

平台功能完善，覆盖了从数据准备到结果分享的完整闭环。在Web 端，技术人员可便捷地完成数据连接配置、数据建模、ETL 调度、维度、指标管理及精细化的权限管理；与此同时，业务人员能够基于准备好的数据，独立创建分析主题、通过拖拽进行可视化设置、设计交互式仪表板、生成分析报告，并与团队高效协作分享。

在数据连接方面，FineBI 展现出良好的开放性与灵活性。它原生支持通过 JDBC 连接各类主流关系型数据库，并提供了向导式的简便操作界面。平台还内置了对 Excel 等文件的直接分析能力。对于 SAP、MongoDB 等非关系型数据源，以及钉钉、饿了么等应用数据源，则以插件化方式提供，企业可根据实际需求按需选用（注：部分高级数据源插件需商务授权）。

为兼顾实时性与性能，FineBI 提供了双模式查询引擎。用户可选择直连数据库获取实时数据，也可在数据量庞大时，将数据抽取到FineBI 自有的高性能 Spider 引擎中，并利用内置的 ETL 工具进行定时增量更新，从而显著提升前端分析响应的速度。

在前端可视化与分析体验上，提供了现代、美观的界面风格与丰富的图表组件，业务人员通过直观的拖拽操作即可完成复杂的数据分析与图表制作：

其仪表板功能支持将多个分析组件灵活布局、联动组合，形成综合性监控视图。其分析文档功能允许用户将可视化图表与文字说明深度融合，生成结构化的分析报告，便于结果的分享。

对于AI 的应用，推出了 FineChatBI，FineChatBI 是一款通过自然语言对话实现智能数据分析的工具。其核心功能是让用户直接用业务语言提问（例如“对比一下各区域本季度的销售完成率”），系统便能自动理解查询意图、生成数据查询语句，并将结果以可视化图表和文字解读的形式即时返回。用户还可以通过连续对话进行数据下钻、切换维度或图表类型，完成多轮交互式分析，最终形成分析文档报告分享给他人。

小结：润乾BI 与 FineBI 定位迥异：润乾 BI 的核心是其独创的 DQL 模型，擅长将复杂多表关联（如自关联、环状关联）封装为可拖拽的业务语义，前端开源，适合在复杂业务场景（如 ERP、供应链）中定制集成；而 FineBI 定位企业级一站式分析平台，以直观拖拽降低使用门槛，提供从数据准备到协作分享的完整闭环，更适合快速构建面向全员的自助分析体系。

管理平台

乾报表

润乾报表中心是一个轻量级的开源报表管理平台，其核心定位是为没有统一管理平台的企业提供基础报表服务能力，适合预算有限或需要快速集成报表功能的场景。

平台支持机构管理、用户管理、报表文件上传和权限分配，内置调度器可实现报表定时计算和邮件推送，同时支持单点登录以便与企业现有系统集成。页面风格简洁，功能相对单一，例如机构层级和角色管理较为简化。未提供独立APP，报表要嵌入用户 APP 展示。对于需要复杂权限体系或多级组织管理的场景，建议基于开源代码进行二次开发或选用更完善的企业级平台。

帆软报表

帆软平台管理的核心优势在于提供了企业级的一体化管控体系。平台通过精细化的权限管理，提供从数据连接、报表模板到菜单目录的细粒度权限体系，支持用户、角色、部门的多维授权，支持填报的流程设置，也支持BI 分析结果的多人协作等。同时，其内置的运维监控模块支持对系统性能、用户行为及任务调度进行全链路监控与优化，保障高并发场景下的稳定服务。

在开放性与扩展性方面，可对接企业现有组织架构与单点登录系统，实现与OA、ERP 等业务系统的深度融合。

性能及容量

工具的性能及容量直接影响用户体验和系统稳定性，特别是在大数据量和高并发场景下，本次对比通过实例看下两款工具的性能表现以及对应的调优方案，测试用例用项目中常见的明细报表和带汇总计算的报表。

实例一：明细报表

数据库中数据量大，报表取数据以列表方式展示，报表格式简单，结果如下：

两款工具JVM -Xmx 参数均设置为 1.1G，单并发访问，通过参数控制数据量，经多次测试取平均值，测试结果如下：

注：后台指报表取数+ 报表计算时间，总用时包括浏览器端渲染展现时间。

从测试数据来看，润乾报表的容量支持更好，计算速度更高。当数据量达到一定规模后，帆软出现无法容纳而内存溢出的情况了。另外，在容量许可的情况下看用时，润乾的性能也要好很多，可以反应出计算引擎更为高效。

实例二：带汇总计算的报表

报表数据取自Excel 文件，数据如下：

要求制作如下报表：

要求按照地区、城市维度汇总数据，并计算订单金额、订单数量的占比及排名情况。这是一个典型的跨行组计算的报表，主要考察报表的格间计算能力，模版如下：

报表制作过程两款工具基本一致，具体制作就不做过多说明，通过增加雇员数量模拟不同数据量下报表工具的性能差异，测试结果如下：

从上面的测试过程可以看出，在不断加大数据量的过程中，报表工具格间计算的性能优劣就慢慢体现出来了，而且性能衰减经常并不是线性的，数据量达到一定程度会呈现断崖式的下跌。

性能优化方案

对于测试案例一中的大数据量明细报表，比较常见的解决方案是利用数据库的分页取数，但是这种方式会带来两个问题：一，数据量大时翻页效率会变差，尤其是越到后面越明显。二，如果在取数过程中数据库中的数据做了增删操作，取出来的数据会是错误的。下面看下润乾和帆软是如何解决的。

润乾报表提供了大报表功能，配合集算器引擎将取数和报表展现做成两个异步线程，取数线程根据SQL 语句不断取数将数据缓存到润乾自己数据文件中，取数操作在数据库中是一个事务，这样保证数据的准确性。页面端展现是另外一个线程，根据页数去数据文件中取对应的数据展示，分页展现效率高，有一个问题就是如果开始直接跳到靠后的页码，取数线程还没取到对应的数据时，需要等待一下。大报表方案借助的是集算器引擎，从前边数据源评测中看到，在 SPL 中支持多种数据源类型，所以基本不会限制数据源类型。还有一点值得一提，大数据量明细报表很少有分组需求，因为无法保证每次都取出整组数据，导致数据错误。润乾报表借助 SPL 是可以实现的，当然就是要学习下 SPL 的用法了。

帆软报表提供了两种方式解决

一：行式引擎

行式引擎借助的是数据库的分页方式，那么就会出现之前提到的问题：翻页性能差、数据有变动时导致数据不一致。此种方式只支持关系型数据库中的Oracle，MySQL，HSQL 和 SQL Server 2012，其他关系型数据库就需要自己改动 SQL，在 SQL 语句中加分页取数条件，难度较高。

二：新计算引擎

新计算引擎在行式引擎上做了优化，支持所有能通过JDBC 连接的数据库类型，支持了分组报表，但是底层还是通过分页 SQL 来实现，所以行式引擎中的一些缺点还是没有彻底解决掉。

这里还是通过实例测试下润乾的大报表、帆软的行式引擎、新计算引擎在大数据量明细报表下的表现。

使用案例一中的报表，模拟取数620 万条时，测试结果如下：

从测试数据来看，润乾的首页加载及翻页均为秒级响应，体验最好。帆软行式引擎需要计算总条数分页，所以数据量大时首页加载很慢。同时也在页面端做了翻页操作尝试，也验证了分页 SQL 的劣势，前面还可秒级响应，在查询靠后的页码时，翻页很慢，甚至有卡死的现象，新计算引擎在行式引擎上做了些优化，表现会好一些，但同样还是翻页到后面时会有卡顿现象。

其他性能优化方案

润乾报表集成了独立的计算引擎SPL，可以将原本在单元格中进行的多源关联、复杂运算等放到 SPL 中进行，在 SPL 中的关联采用的是 Hash 方式，复杂度由平方级降为线性级，效率更高。对于历史数据的汇总统计，借助SPL 可以将数据汇总后结果保存成润乾自己的数据文件，取数直接读取自己的数据文件就可以，不用借助于数据仓库，也避免了网络传输带来的影响，一些对数据时效性较高的需求，可以在 SPL 中实现 T+0 的需求。

报表访问并发控制，除了传统的静态并发外，还支持动态并发控制，系统会根据单元格数的多少动态调整报表访问的并发数。

支持报表模版缓存、结果缓存、分页缓存，在集群部署时支持集群节点间的缓存同步，更加高效的利用缓存结果，提高系统响应速度。

帆软报表提供了FineDataLink 工具，使用FDL数据同步或数据转换功能，将复杂的数据处理、计算过程交由 FDL 实现，将原本取数复杂、性能低的 SQL 结果放到预先定义好的数据表中，最终报表只需从预处理好的结果表中直接取数，这个方案简单理解就是数据仓库的功能，这对大屏等时效要求不高的展示场景带来了显著的性能提升。

在运维管理方面，帆软管理平台增强了系统与资源管控能力。通过实时监控内存、CPU 及单张报表的资源占用情况，运维人员能够更精准地掌握系统运行状态。同时，平台支持对数据集条数、报表单元格数、SQL 执行时长等关键指标设置阈值，从机制上防止因个别复杂报表过度消耗资源而影响系统整体稳定性。帆软报表做为JAVA 开发的应用，在文档中看到了手动 GC 的方法，可以手动释放掉内存的占用，对于运维来说，是个很好的功能，不过具体效果没做测试。

然而在极端场景下，系统仍存在一定的优化空间。例如在测试中尝试进行一千万级别单元格的报表扩展时，即便调整了模板限制参数，系统依然会触发底层保护机制导致运算中断。

小结：从几个实测案例来看，润乾报表在报表计算性能与容量控制方面表现出极大优势，其报表引擎设计更为精炼，结合SPL（结构化处理语言）工具后，在应对大规模数据计算场景时能够实现较好的效率与较低的资源占用。这表明润乾在报表渲染与计算引擎的底层优化上可能投入更多，尤其适合对性能要求极高的复杂报表场景。

帆软报表虽然也提供了包括缓存机制、异步加载、数据压缩等多种性能优化手段，但在面对超大规模单元格扩展时，整体性能仍有提升空间。不过，帆软在平台化与运维支持方面具有明显优势，其管理平台内置的智能运维模块能够实现对系统资源、报表执行情况的实时监控与预警，并通过模板级资源限制功能，有效防止因个别复杂报表过度消耗资源而影响整体系统稳定性，从而在企业级部署和团队协作环境中展现出更强的可管理性与可控性。

综合而言，两者在报表性能与系统功能上各有侧重：润乾在纯粹的计算性能与资源效率上可能更胜一筹，适合对报表性能要求极高的场景；而帆软则更注重企业级应用中的系统性、可运维性与功能整合，在平台生态和运维支持方面更为全面。

集成与部署

润乾报表

润乾报表的定位是报表中间件，作为纯Java 开发的报表工具，支持 J2EE 系统嵌入式部署，兼容多种操作系统、数据库及应用服务器。对于企业级部署，支持集群部署。它提供丰富的 API 接口和 tag 标签，可以较容易地将其无缝嵌入到用户的各种应用程序中。

润乾报表主流方式是将报表应用无缝集成到其他应用中，报表做为其他应用的一个功能模块，与其他应用统一部署。报表服务也支持单独部署，支持单点登录和其他系统集成，但门户功能表现一般，适用于一些中小企业。

帆软报表

帆软报表也是纯Java 开发的报表工具，兼容多种操作系统、数据库及应用服务器。其门户功能强大，一般是做为整个系统方式使用。报表展现页面也可以嵌入到其他系统 WEB 页面中，需要配置单点登录等信息。

小结：在集成与部署层面，润乾报表的核心定位是“嵌入式报表引擎”，它采用灵活的组件化设计，能够以JAR 包或模块形式无缝集成到现有的业务系统中，作为其一个功能模块运行，共享同一套用户体系和权限框架，实现真正的技术“无感”嵌入，非常适合需要深度定制的项目化交付。而帆软报表则定位于“独立的企业级报表平台”，通常以独立系统的方式部署和运行，功能全面，但在与第三方系统集成时，往往需要通过API 对接、单点登录（SSO）等方式打通用户体系，平台间耦合度较低，更适合作为统一、集中的报表中心来建设。

商务策略

润乾报表

润乾的版本划分清晰，价格公开透明，在官网能够直接查到，最低版本的一套一万元就可以满足大多数报表项目需求（带了简单的BI 功能），授权购买后永久使用。销售主要采用网销方式，省去了过多的商务谈判环节。

报表服务器绑定硬件服务器，以服务器的节点数确定购买授权的个数，对于集群部署以及产品化的用户提供了不同的买断方式，工具成本很低。

帆软报表

帆软报表的报价比较灵活，基础版本+ 模块化定价，将产品功能模块化（如填报、大屏、移动端等），客户可以根据需要选配，控制成本。

同时也根据并发数（同时访问人数）定价，要结合自身项目，确定终端用户多少人同时访问报表，来确定价格。

授权模式分两种：永久授权，购买后永久授权。也可采用订阅式，按年付费，降低中小企业和部门级用户的初始投入成本。

同时还会涉及到插件费用，如JSON 数据集、SAP 数据集、特殊图表都需要安装对应的插件，也是需要商务费用的。所以可能会导致后续追加付费的情况。

报价模式灵活、价格偏高，具体需要商务协商才能确定。

总结

在报表开发效率方面，帆软报表通常更具优势。它采用直观的拖拽式设计和丰富的模板向导，让新手也能快速上手，其强大的社区和详尽的文档也让问题排查更高效。而润乾报表由于其独特的非线性模型，在开发报表时有些公式需要手动输入，可能步骤稍显繁琐，需要更深入的理解。然而，当面对复杂模板时，开发人员对工具已经熟练使用后，润乾模型的灵活控制反而可能带来更高的效率。

在数据源支持类型和数据集创建上，两者都支持广泛的数据源，包括各类关系型数据库、NoSQL、文件、API 等，基本都能满足企业需求。帆软在数据源管理上更平台化，提供了可视化的数据连接管理和预处理功能，对业务用户更友好。润乾则更侧重于作为引擎与开发者的数据层紧密集成，其数据集定义偏向于技术配置，灵活性高，但需要更多开发介入。

报表展示样式是两者差异比较明显的领域之一。两款工具在表格展示样式上相差不大，但是在图形展现上区别就比较明显了。润乾在图表、大屏展示上需要更多的工作量，对开发人员的前端样式方面的技术要求更高，主要借助于Echarts 图形，对于一些用户特殊定制的需求可能就无法满足了。帆软报表更侧重于现代化的交互式报表，其图形样式丰富且美观，能与各种动态图表无缝融合，支持多种丰富的交互体验，在数据可视化和大屏展示方面优势明显。

在性能层面，两者侧重点不同。润乾报表的引擎在处理超大数据量、纯粹的计算性能与资源效率上可能更胜一筹，适合对报表性能要求极高的场景；而帆软则更注重企业级应用中的系统性、可运维性与功能整合，在平台生态和运维支持方面更为全面。但在处理数据量大、格式与计算都极其复杂的表格时，其性能开销高于润乾。

在BI 方面，两款工具侧重点不同，润乾主要解决底层的多表关联问题，前端展现样式一般，需要在开源界面上做更过的二次开发才能满足用户需求。而帆软更侧重于前端的拖拽、展示样式、报告的生成等，再结合平台管理功能，应用场景较为广泛。两款工具都对 AI 方面做了产品的深入布局，润乾主要功能是灵活的自然语言查询，可以做跨表关联、汇总等，快速查看结果，而帆软是对 BI 的优化，更快速的分析数据结果，定制查询面板。

从面对用户的角度看，帆软报表的定位更广泛。它既服务于IT 开发人员，也能通过其简化的设计器和功能全面的平台管理，让业务分析师甚至管理者能够自主查看、筛选和分析数据，是一个面向企业全员的数据应用平台。润乾报表则更像一个面向专业开发者和特定领域专家的工具，其用户需要更强的技术背景或领域知识来驾驭其强大的制表能力。

最后，在价格方面，润乾报表因其更专注于报表引擎本身，且市场策略不同，价格公开透明，整体费用较低，具有更高的性价比，尤其对于主要解决复杂报表问题的场景。帆软报表作为功能全面的商业平台，其价格体系相对复杂，会根据功能模块、用户数、并发数等综合定价，总体投资更高。