使用者在選購 bi 解決方案的時候，常常會更關注介面環節的功能指標，比如美觀性、操作的流暢性、移動端支援等等。畢竟，bi 是要給業務人員使用的，這些看得見的內容一般不容易被遺漏。
然而，有些與資料來源有關的後台功能點就可能被忽略掉。如果在專案實施時才發現就會非常麻煩，可能造成上線延遲，或者有些功能只能繞路而行。在選購 bi 系統時反而要特別注意這些功能點。
olap 分析時鑽取到明細資料是個基本功能，而明細資料很可能非常大，常常需要分頁顯示。我們在前面文章《大清單報表應當怎麼做》中討論過這個分頁功能的實現手段。需要提請注意的是，絕大多數 bi 解決方案都在使用該文中所說的資料庫的分頁取數機制，而沒有實現文中建議的雙線程方案。這些內容我們在那篇文章中已經詳細解釋，這裡就不再贅述了。
bi 涉及的源資料大多在關聯式資料庫中，需要用 sql 來取數。而 olap 分析涉及的 sql 語法形式非常簡單，都是標準 sql 的內容。這樣，理論上講，bi 系統更換後台資料庫應當是很容易的事。
但並沒有這麼簡單，取數用的 sql 主體確實是通用的，但總會涉及到一些用於條件和計算的函式，特別是與日期相關的運算 ，各家資料庫相差很大。而且，上面說的分頁語法也是標準 sql 之外的東西，也和使用的資料庫相關。這樣，在更換後台資料庫時，這些語法要根據使用的資料庫來做調整。
那麼問題來了，這些調整是可以簡單配置就好的？還是需要有廠家程式設計師再編碼實現的？作為使用者，我想肯定會想當然地認為都叫 bi 產品了，這些應當能配置一下就好了吧。然而，並不是！很有一些 bi 廠商需要現場再開發**才能實現資料庫的切換。只不過，許多使用者常常只有一種資料庫，在廠商部署系統時就已經準備好，也就感覺不到更換資料庫竟然還會是個問題。
單純的多維分析一般不會直接用到儲存過程，特別是直接基於資料庫的 rolap，本身運算也是由資料庫完成的，要拼 sql 實現，不可能使用儲存過程作為資料來源。不過，bi 系統常常也都有自己的分析運算能力，可以針對任意乙個給定的資料集做分析，這時候就可能接入儲存過程（以及其它外部程式資料來源）來實現一些複雜或高效的資料準備工作。
儲存過程的訪問有業界標準，jdbc/odbc 介面都對此有明確的規定，按說支援起來應當不是太難的事情。然而，再一次的並不是！有些廠商不支援或只能有限地支援儲存過程，不能通用地支援符合 jdbc/odbc 標準的呼叫介面，這包括某個國際大牌廠商（這裡就不點名了）。儲存過程引數和返回值都比較複雜，也沒有元資料資訊來獲取資料結構，要全面支援確實也有點麻煩。
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