函数示例：
例1：ds1.select( name )
从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序
例2：ds1.select( #2, true )
从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列
例3：ds1.select( name,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列
例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列
=====================================================================
示例：
例1：ds1.select1(name)
返回数据集ds1中第一条记录的name字段值
例2：ds1.select1(name,score>90)
从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值
======================================================================
示例：
例1：ds1.group(class)
把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例2：ds1.group(class, true )
把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例3：ds1.group(class,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true)
对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)，
然后按照这个汇总值对组进行逆序排列
润乾报表：
datasetName.group(selectExp{,descExp{,filterExp{,sortExp{,groupSortExp{,groupDescExp{,rootGroupExp}}}}}})
集算报表：
datasetName.group(<selectExp>{,filter_exp};{sort1}{:order1},…;{groupSortExp }:{ groupOrderExp })
选项：
@r 是否root数据集表达式。
主要改变：
1、 增加@r函数选项，取代原rootGroupExp表达式参数；
2、 取消分组前记录的排序顺序descExp参数；
3、 更改排序表达式和排序顺序参数语法。
举例：
======================================================================
函数说明：
获得一个枚举的数据集合
语法：
list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}})
参数说明：
valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式
返回值：
一组枚举数据的集合
示例：
例1：list(1,3,5,7,9)
例2：list("abc","def","ghj")
例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9，
那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}
======================================================================
函数说明：
根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素
语法：
valueat(arrayexp，suffixExp)
参数说明：
arrayexp 数组或者集合表达式
suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数
返回值：
集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定
示例：
例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7
例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"
===================================================
函数示例：
例1：ds1.select( name )
从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序
例2：ds1.select( #2, true )
从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列
例3：ds1.select( name,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列
例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列
=====================================================================
示例：
例1：ds1.select1(name)
返回数据集ds1中第一条记录的name字段值
例2：ds1.select1(name,score>90)
从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值
======================================================================
示例：
例1：ds1.group(class)
把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例2：ds1.group(class, true )
把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例3：ds1.group(class,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true)
对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)，
然后按照这个汇总值对组进行逆序排列
======================================================================
函数说明：
获得一个枚举的数据集合
语法：
list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}})
参数说明：
valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式
返回值：
一组枚举数据的集合
示例：
例1：list(1,3,5,7,9)
例2：list("abc","def","ghj")
例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9，
那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}
======================================================================
函数说明：
根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素
语法：
valueat(arrayexp，suffixExp)
参数说明：
arrayexp 数组或者集合表达式
suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数
返回值：
集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定
示例：
例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7
例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"
======================================================================
函数示例：
例1：ds1.select( name )
从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序
例2：ds1.select( #2, true )
从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列
例3：ds1.select( name,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列
例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列
=====================================================================
示例：
例1：ds1.select1(name)
返回数据集ds1中第一条记录的name字段值
例2：ds1.select1(name,score>90)
从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值
======================================================================
示例：
例1：ds1.group(class)
把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例2：ds1.group(class, true )
把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例3：ds1.group(class,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true)
对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)，
然后按照这个汇总值对组进行逆序排列
======================================================================
函数说明：
获得一个枚举的数据集合
语法：
list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}})
参数说明：
valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式
返回值：
一组枚举数据的集合
示例：
例1：list(1,3,5,7,9)
例2：list("abc","def","ghj")
例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9，
那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}
======================================================================
函数说明：
根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素
语法：
valueat(arrayexp，suffixExp)
参数说明：
arrayexp 数组或者集合表达式
suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数
返回值：
集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定
示例：
例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7
例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"
======================================================================
函数示例：
例1：ds1.select( name )
从数据源ds1中选取name字段列的所有值，不排序
例2：ds1.select( #2, true )
从数据源ds1中选取第二个字段列的所有值并降序排列
例3：ds1.select( name,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为男性('1')的name字段列的值并升序排列
例4：ds1.select( name, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为男性的name字段列的值并按id字段降序排列
=====================================================================
示例：
例1：ds1.select1(name)
返回数据集ds1中第一条记录的name字段值
例2：ds1.select1(name,score>90)
从数据集ds1中检索出成绩大于90的记录，返回第一条记录的name字段值
======================================================================
示例：
例1：ds1.group(class)
把数据集ds1中所有记录按照class字段进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例2：ds1.group(class, true )
把数据集ds1中所有记录按照class字段降序排列，然后根据class进行分组，
并返回每组的class值组成的集合
例3：ds1.group(class,false,sex=='1')
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照class字段升序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例4：ds1.group(class, true, sex=='1', id )
从数据源ds1中选取性别为"1"的记录，按照id字段降序排列，
然后根据class进行分组，并返回每组的class值组成的集合
例5：ds1.group(省份,true,,,sum(工业产值),true)
对数据集ds1按照省份进行分组，分组后求出每组的sum(工业产值)，
然后按照这个汇总值对组进行逆序排列
======================================================================
函数说明：
获得一个枚举的数据集合
语法：
list(valueExp1{,valueExp2{,valueExp3{,……}}})
参数说明：
valueExp(n) 可以是常数或表达式，也可以是集合表达式
返回值：
一组枚举数据的集合
示例：
例1：list(1,3,5,7,9)
例2：list("abc","def","ghj")
例3：list(arg1,to(1,3),"a","b","c") 假设arg1是个整数组，其值为7,8,9，
那么该表达式的结果值为{7,8,9,1,2,3,"a","b","c"}
======================================================================
函数说明：
根据指定位置返回数组或者集合表达式中的某一个元素
语法：
valueat(arrayexp，suffixExp)
参数说明：
arrayexp 数组或者集合表达式
suffixExp 整数，用于指定返回集合中的第几个元素，以0开始计数
返回值：
集合中的一个元素，数据类型由集合中的元素类型决定
示例：
例1：valueat(to(5,8),2) 返回值为：7
例2：valueat({"a","b","c"},0) 返回值为："a"
======================================================================
if 函数
1. 单个判断
if（@value == null，"空"，"非空"）
2.嵌套判断
if（@value == null，“空”，if（@value ==1，“1”，“非1”））
3.多条件判断
if（@value>1and@value<3,"大于1小于3 "，“小于1 大于3”）
===========================================================
count()
函数说明： 计算数据集当前记录行集中，满足条件的记录数
语法： datasetName.count({filterExp{,rootGroupExp{,nullCheckExp}}})
参数说明： filterExp 条件表达式，如果全部选出，则不要此参数， rootGroupExp 是否root数据集表达式 nullCheckExp 检查某一条记录是否为空的表达式
返回值： 整数
举例：
例1：ds1.count() 表示对ds1中当前记录行集中所有记录进行计数，返回记录数。
例2：ds1.count(true) 含义同上，但是运算速度比ds1.count()慢，因此当记录全部选出时，建议不要true
例3：ds1.count(quantity>500) 表示从ds1当前记录行集中选出quantity>500的记录进行计数，返回记录数。 例4：ds1.count(,,ID) 表示当前记录行集中ID不为空的记录数目
============================================================================================================================
==============================================================================================================================
ds.sum()
润乾报表：
datasetName.sum(selectExp{,filterExp{,rootGroupExp}})
集算报表：
datasetName.sum(selectExp{,filterExp})
选项：
@r 是否root数据集表达式
主要改变：增加@r函数选项，取代原rootGroupExp表达式参数。
举例：
===============================================================================
2.1、call()/call2()
润乾报表：
call(sqlStatement{,arg1{,arg2{,arg3{,……}}}})
call(dbName,sqlStatement{,arg1{,arg2{,arg3{,……}}}})
集算报表：
将原call()和call2()合并为call()，语法如下
call(sqlStatement{,arg1{,arg2{,arg3{,……}}}}{;dbName})
主要改变：数据源参数顺序改变，并作为可选参数。
举例：
=======================================================================================
2.3、nvl()
润乾报表：
nvl( valueExp1, valueExp2 )
集算报表：
ifn( valueExp1, valueExp2 )
主要改变：函数名称变化。
举例：
2.4、sum()
润乾报表：
sum(expression)
sum(cellExp,exp)
集算报表：
sum(expression)
sum(cellExp,exp)
主要改变：无。
举例：
2.5、value()
表示当前单元格的值，集算报表与润乾报表用法相同，没有改变。
3、时间日期函数
3.1、date()
润乾报表：
date(stringExp)
集算报表：
date(stringExp)
date(year,month,day)
主要改变：增加函数参数类型。
举例：
3.2、datetime()/datetime2()
润乾报表：
dateTime(string)
dateTime(long)
datetime2(string, format)
集算报表：
将原dateTime()和dateTime2()合并为datetime()，语法如下
datetime(string)
datetime(long)
主要改变：无。
举例：
3.3、daysAfter()
润乾报表：
daysAfter(dateExp1, dateExp2)
集算报表：
interval (datetimeExp1,datetimeExp2)
选项：
@y 计算两个日期时间型数据相差几年；
@q 计算两个日期时间型数据相差几季度；
@m 计算两个日期时间型数据相差几月；
@s 计算两个日期时间型数据相差几秒；
@ms 计算两个日期时间型数据相差几毫秒；
@r 计算两个日期时间型数据间隔，返回实数；
缺省为计算两个日期时间型数据相差几天。
主要改变：
1、 函数名称变化；
2、 增加了若干函数选项，以满足不同需要。
举例：
3.4、lastday()/lastmonth()/lastyear()/relDate()/relTime()
润乾报表：
lastday(dateExp)
lastmonth( dateExp )
lastyear( dateExp )
relDate(dateExp, nExp)
relTime(datetimeExp, nExp)
集算报表：
将原lastday()/lastmonth()/lastyear()/relDate()/relTime()合并为afert()，语法如下
after (dateExp, n)
选项：
@y 计算与指定日期相差n年的新日期数据；
@q 计算与指定日期相差n季度的新日期数据；
@m 计算与指定日期相差n月的新日期数据；
@s 计算与指定日期相差n秒的新的日期时间数据；
@ms 计算与指定日期相差n毫秒的新的日期时间数据；
缺省时表示算出给定日期n天后的新日期数据。
主要改变：
1、 函数名称变化；
2、 增加若干函数选项以满足不同需要。
举例：
3.5、monthbegin()/monthend()/queterbegin()/quaterend()/weekbegin()/weekend()
润乾报表：
monthbegin( dateExp )
monthend( dateExp )
quaterbegin( dateExp )
quaterend( dateExp )
weekbegin(dateExp)
weekend(dateExp)
集算报表：
将原monthbegin()/monthend()/queterbegin()/quaterend()/weekbegin()/weekend()合并为pdate()，语法如下
pdate (dateExp)
选项：
@w 获得指定日期所在星期的星期天；
@we 获得指定日期所在星期的星期六；
@m 取得指定日期所在月的月首；
@me 取得指定日期所在月的月末；
@q 取得指定日期所在季度的首日；
@qe 取得指定日期所在季度的末日；
缺省为获得指定日期所在星期的星期天。
主要改变：
1、 函数名称变化；
2、 增加若干函数选项以满足不同需要。
举例：
4、字符串函数
4.1、like()
润乾报表：
like( stringExp, formatExp{, ignoreCase} )
集算报表：
like( stringExp, formatExp{, ignoreCase} )
主要改变：无。
举例：
4.2、rplc()
润乾报表：
rplc( srcExp,subStrA,rplcStrB{,boolExp})
集算报表：
replace( src,a,b)
选项：
@q 引号里的字符不需要进行替换
主要改变：
1、 函数名称变化；
2、 增加@q选项替代原boolExp参数，使引号里的字符不需要进行替换。
举例：
4.3、split()
润乾报表：
split( srcExp,sepExp{,boolExp})
集算报表：
split( srcExp,sepExp{,boolExp})
主要改变：无。
举例：
5、数据类型转换函数
5.1、str()
润乾报表：
str(expression{, format})
集算报表：
string(expression{, format})
主要改变：函数名称变化。
举例：
