Database 哪些设计模式对于创建逻辑报表引擎可能有用？

我正在设计（并编码）一个报表引擎，它为报表生成聚合的数据——这与表示层有关

例如： 我有一个数据库，里面有很多人的记录。数据库中的每个人都有大约15个属性

我的报告需要修改

根据大约15条业务规则，选择一组特定的人员。这些规则更像是一个逻辑流动算法，而不仅仅是WHERE子句，例如：以所有18-25岁的个体经营者为例。如果人数少于100人，还包括25-28岁年龄组。。。如果还不到100人，就拿学生来说吧。。。这样下去

在得到我正在处理的特定组之后，我需要创建多个数据集，这些数据集由不同的组组成，并包含不同的度量。例如，平均身高-按体重分组，平均收入-按年龄分组。。。这些也有复杂的商业规则，比如——如果一个年龄组的人数少于5人，则将其与人数较少的相邻组相加，但无论如何，始终单独显示20-30岁的年龄组 我主要关心的是，我有很多商业规则，它们在形式上非常相似，但有各种不同的小细节。我想确保我用一种可维护和可理解的方法编写它，因为根据我的经验，这通常是一个非常长的文件，有很多嵌套的if-else，很难维护

我有大量的报告，我想预计算尽可能多的报告。我确实知道，实际上可能有无数的报告标准，因此我还需要动态生成报告。我希望将预计算和临时报告的逻辑保留在一个地方

这里的报告数据就是产品，所以这些数据需要很快分发给最终用户

当前的设计包括存储在CouchDB中的数据和在NodeJ上进行的处理。如果有更容易/更快使用的东西，这些可以更改。我有几十万条记录，我不会说这是“大数据”（当然，这可能会增长）

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谢谢

由于您将拥有多个需要相互交互的业务规则，因此首先想到的设计模式是。此模式的目的是在给定对象通过时向其添加信息。因此，你可以有一个行为，它给出了一个人的名单，确定了那些在特定年龄组的人。然后，它将此子列表传递给另一个应用的行为，例如，按性别排序等

然而，由于业务规则易于更改，您需要使代码具有灵活性。要做到这一点，我认为您应该使用，因为它将允许您指定各种算法，然后您可以将这些算法传递给您的报告算法（应用程序的主要核心，负责按照用户的意愿呈现所有内容，而不关心您正在处理的信息类型。这将使更改和/或扩展报告工具的行为更容易

最后，如果您正在使用数据库（我假设您是这样），您可以使用来管理数据库连接和交互。也就是说，您很可能会发现您选择的语言已经提供了类似的功能