PMC工具箱：从传统表格到多维表格的全自动工价小程序进化路 - 5
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全文约2100字
大家好，我是古老师。今天，我将为大家带来《全自动工价计算》小程序第五章的设计内容。本章非常重要，因为这里涉及到了核心的算法和公式。对于新加入的同学，建议从第一章开始学习，以全面理解从传统表格逐步演变为智能多维表格的全过程。最终效果如下图所示：
单向关联
在传统表格中，若要设计一个输入查询条件并返回对应查询结果的功能，用户需要掌握查找引用函数，如VLOOKUP或XLOOKUP。为了确保索引的唯一性，有时还需添加独立的辅助序号。例如，下图所示的表格通过输入订单序号来返回订单信息，其方法就是在两边的表格分别增加唯一的一列订单序号，并以此序号作为VLOOKUP的查找依据，从而迅速获取相应的查询结果。
在多维表格中，类似的功能是通过高级字段中的“单向关联”和“查找引用”来实现的。这些字段的设计旨在简化用户的操作，使他们无需输入复杂的函数，仅通过简单的鼠标点击就能实现传统表格中复杂的函数引用功能。具体操作步骤如下：
新建一个高级字段，属性选择为“单向关联”并命名为：“报工订单”。
在下方的设置中进行如下配置：
“来自”：选择《2.订单信息》数据表，这是需要关联的数据源。
“关联方式”：选择“手动选择”，这意味着用户可以手动挑选具体的订单信息，比如从《2.订单信息》表中选择订单编号“102803”，以此来手动建立该记录的关联信息。
“可关联的记录”：如果列的数量不多，可以选择全部记录；若列数较多，则建议选择特定记录，即指定需要展示的列字段。
关闭“允许关联多条记录”的选项，以确保后续的查找引用能准确返回单一结果。如果开启此选项，当用户选择了多条记录时，系统会将这些记录的信息合并显示，例如“102803，102804”。
查找引用
接下来，创建一个属性为“查找引用”的高级字段，并命名为“客户”。这一字段实际上与“单向关联”字段形成联动。通常，单独设计单向关联的意义不大，利用这种关联来返回需要展示的结果才是最终目的，类似于传统表格中的VLOOKUP功能。
需要引用的字段：选择《2.订单信息》中的客户字段。
查询条件：《2.订单信息》表中的订单号等于本表中的单向关联字段“报工订单”。
通过上述设计，可以返回相应的客户信息，从而实现了查找引用的功能。用户在整个过程中不需要输入任何公式，只需通过点击操作即可完成索引的建立。
关联目的
这里有些用户可能会有疑问，为什么不直接使用“查找引用”字段，而是要先创建一个“单向关联”字段。起初，古老师也有同样的疑惑，但在实际操作之后便明白了其中的道理。
创建“单向关联”字段在此例中的主要目的是实现一个“标准化”流程。通过与《2.订单信息》表的关联，确保员工在进行计件核算时，只能选择已存在于订单明细表中的订单信息进行报工。换句话说，只有在订单明细表中存在的订单才允许报工，不存在的则不允许。在实际操作中，这一过程体现为一个“选择→确认”的对话框。
这样的强制性设计有效地避免了传统表格中常见的问题——由于员工输入订单信息错误而导致的#N/A错误。通过这种方式，不仅提高了数据的准确性，还简化了后续的数据处理流程。
扩展设计
多维表格中的关联与查找引用字段是一项非常出色的设计。在设计上，可以将关联的信息视为标准数据库，也就是说，这些信息可以被后续的整体多维表格随时引用。通过关联加查找引用的方式进行规范化输出，这样可以避免许多潜在的错误，如订单错误、员工姓名错误等。此外，还可以随时随地创建此类引用，因为关联字段支持跨表关联。借助这一功能，工厂中涉及多职能共用的数据库可以置于公共数据库中，实现协同共享。
例如，常见的工厂通用数据库包括：
《工作日历》：用于指导全厂的生产时间安排，控制生产节奏。
《员工信息》：用于各部门引用员工的部门、学历、身份证等信息。
《订单信息》：帮助各部门实时掌握订单详情及完成状况。
《设备信息》：提供工厂内所有可用设备的信息。
《标准工时》：用于计算产能负荷。
这些数据在传统表格中往往分散存储于不同部门的本地表格中，而现在通过数据库的形式集中管理，不仅提升了工作效率，也促进了各部门之间的高效协同。
最后总结
多维表格中的“单向关联”和“查找引用”字段设计，不仅极大地简化了用户的操作流程，同时也显著提升了数据的准确性和处理效率。通过将关联的信息视为标准数据库，这些字段使得数据可以在多维表格的不同部分之间灵活引用，实现了信息的标准化和规范化管理。特别是在工厂环境中，这种设计能够有效避免因人为输入错误导致的问题，确保了生产流程的顺畅运行。
此外，这种设计还支持跨表关联，使得工厂中的多个职能部门可以共享同一套数据库，如《工作日历》、《员工信息》、《订单信息》、《设备信息》和《标准工时》等。这些数据库的集中管理和共享，不仅提高了数据的透明度和一致性，还促进了不同部门之间的沟通与协作，为工厂的整体运营提供了强有力的支持。
总之，多维表格的这些高级字段设计，不仅解决了传统表格中常见的数据管理和操作难题，还为企业带来了更加高效、准确和协同的工作环境。希望同学们通过本章的学习，能够深入理解这些设计理念，并在实际工作中灵活应用，提高工作效率和质量。
