DataFlux是上海駐雲自研發的一套大數據統一分析平臺，可以通過對任何來源、類型、規模的實時數據進行監控、分析和處理，釋放數據價值。
DataFlux中有多種圖表類型，表格就是其中之一，這個圖表就是將數據以表格的形式進行展示，它具有三種模式，分別是時序模式、集合模式以及分組模式，三種模式是以三個不同維度來查看數據，接下來讓我們看看這三種模式的區別。
創建表格
首先讓我們先從創建表格圖表開始，以下圖片是創建表格圖表的界面：
可以看到，圖表數據的查詢支持指標選擇模式和sql模式，然後將每個查詢的數據進行合併顯示組合成一個表格圖表。默認表格圖表就是時序模式，假如我們需要切換模式，可以在設置中選擇其他模式進行切換，如下圖：
時序模式
時序模式，表格圖表默認就是該模式，數據是基於時間的。在該模式下，我們多個查詢出來的數據會以時間為維度進行合併，將各個查詢返回的數據列作為表的列名，注意，一個查詢在分組後可能返回多個列，比如下圖的第一個查詢，根據醫院進行分組，則返回了三個數據列：
通過上圖，我們還可以看到，第二個查詢也當做一個列放到最後，因為它沒有進行分組，所以只有一列數據，假如它也進行了分組，那它返回的多列也會依次放在後面。這就是我們的時序模式，在時序模式下，還有一個特性，它支持相同時間的數據顯示與合併，假如第一個查詢返回的數據和第二個查詢返回的數據分別如下：
這種數據的情況下，我們將通過我們的算法，
將多個查詢分別當做列並根據時間進行合併，同時保留重複數據，那最終我們的得到的數據結構如下：
從而保證表格圖表數據的完整性。
聚合模式
聚合模式是我們表格圖表的第二個顯示模式，
聚合模式每條查詢將會聚合成一個數據點，並與查詢名稱一同作為一條記錄顯示在表格中。如下圖：
在該模式下，每條查詢語句在指標查詢選擇的UI下最終返回的數據點永遠只有一個，但在SQL下，因為無法控制用戶返回的數據結構，所以只會去取最後一個時間序列下的最後一個數據點作為它的最終數據。在聚合模式下，分組是無效果的，
即使查詢確實返回了多個序列數據，但是最終渲染的只有一個數據點，每個查詢將於它返回的數據點的數字組成表格圖表的一行記錄。分組模式
分組模式是我們表格圖表中的第三個顯示模式，該模式是通過分組名稱進行數據合併，以實現多個指標在相同分組下的數據對比。如下圖：
我們可以看到，第一個查詢和第二個查詢分別使用了“醫院”和“症狀”兩個Tag，第三個查詢雖然是直接寫的SQL，但是它還是加了一個“省份”的分組，這個時候，結果集會根據算法先將所有的Tag當成表格的數據列放到前面，然後再將每個查詢作為一個列放在Tag列的後面，方便我們在表格上可以清楚看到各個Tag進行組合後的數據對比。
在該模式下，還有一種查詢，那就是沒有Tag的查詢，那該查詢會直接當做一個數據列顯示在後面，起數據將於無Tag的列進行合併，如下圖的第二和第三個查詢：
假如查詢中有兩個查詢指標相同，並且別名也設置相同，此時在後面出現的同名列名中會標記其查詢位置“#位置”，如下圖，第二個查詢和第三個查詢別名相同，則在第三個查詢名稱前面會出現一個位置標識：
最後，我們表格圖表在時序模式和分組模式下還支持分頁查詢，
多個查詢條件只要有一個查詢時有分頁的，這下面的分頁會顯示下一頁，但是假如某個查詢在是沒分頁的，那當我們點擊分頁後，將看不到無分頁數據的查詢記錄。
