JSON是半結構化數據，Java和報表工具只提供了簡單解析的類庫，很難進行深度計算。而使用集算器可降低JSON的計算難度。報表工具可將集算器腳本文件當做數據庫存儲過程執行，傳入參數並用JDBC獲得返回結果，詳情參考集算器輔助報表工具的應用過程。
下面舉例說明報表工具呈現JSON時常見的難題，以及集算器對應的解法。
JSON分組彙總
order.json存儲着訂單記錄，現在要按時間段彙總每個月每個客戶貢獻的銷售額，部分源數據如下：
集算器代碼：
將JSON文件讀爲二維表，進行性條件查詢，再進行分組彙總，其中argBegin、argEnd是報表參數。結果如下：
用列表展現手機日誌
文件cellphone.log是JSON格式的手機日誌，其中general和ping字段是子文檔，分別有一條記錄，cap_main字段也是子文檔，有多條記錄，現在需要用列表呈現cap_main，每條記錄附加general的mtmodel 、networktype字段，以及ping的ssid字段。
源數據如下：
集算器代碼：
集算器讀入JSON文件後，將保持其多層結構，並可用句號延多層結構訪問字段。函數derive表示增加計算列。計算結果如下：
報表查詢JSON多層子文檔
jsonstr.json的runners字段是子文檔，子文檔有3個字段：horseId、ownerColours、trainer，其中trainer含有下級字段trainerId。報表需要根據文檔序號展現對應子文檔的horseId、ownerColours、trainerId字段。
源數據如下：
集算器代碼：
讀入JSON文件，按序號取出對應文檔的runner字段（子文檔），再從runner取出需要的字段，其中trainerId來自下級子文檔。A3就是報表需要的數據，如下：
多層JSON分組表
Cells.json是個多層嵌套的json文件，報表需要將其展示爲分組表，分組字段爲name、type、image. “xlink:href”,明細字段分爲3個部分：custom. Identifier、custom. Classifier、custom. Output，這3部分都是結構相同的子文檔，但文檔數不同。
源數據：
集算器代碼：
集算器可將3種子文檔合併在1個二維表中，用新字段ctype來區分，再將分組字段加入二維表，形成典型的“主子連接表”。合併後A2如下：
根據集算器的計算結果，報表很容易就可以設計出分組表。
多個子報表不同JSON
一張報表含有多個子報表，主報表和每個子報表使用不同的JSON文件，部分源數據如下：
對於Jasper、Birt等單源報表工具，需要用JAVA類將多源數據統一爲單源，集算器只需書寫簡單腳本：
讀入JSON並取出第1個字段，“.#1”表示第1個字段。給參數argFileName賦予不同的文件名，報表將會收到不同的數據集，如下：
連接txt和JSON
structure.txt是tab分割的結構化文本，json.txt是非結構化的JSON串，structure.txt的第2列和json.txt的部分文本存在外鍵關係。部分數據如下：
structure.txt
Json.txt
需要用報表呈現上述連接關係，期望表樣如下：
集算器代碼：
讀入JSON文件，取出必要的字段和子文檔形成二維表，然後新增計算列。A3如下：
之後讀入本文文件，再和A3進行join運算，並取出需要的字段，形成最終結果A6，如下：
