百万级模板数据的xlsx导出

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简介：
本项目提供高效解决方案，支持从数据库中提取并导出超过百万条记录至Excel文件（.xlsx格式），确保大数据量下的性能与稳定性。针对百万级模板数据导出的需求，在8M内存限制下使用EasyPoi或Hutool库对07版本的Excel进行操作存在局限性，因为这些库没有提供相应的模板导出功能。为此，个人进行了原创封装以满足需求。目前支持以下几种模板表达式： - `#if`：当条件不成立时，不会输出`#if #end`中的行。 - `#each`：用于迭代map或实体bean的所有属性。 - `#foreach`：一次性导出xlsx文件。 - `#pageforeach`：分页导出xlsx文件。使用该标签可以在8M内存限制下实现百万级数据的高效导出。代码中提供了对应的模板和JUnit测试类，具体细节可以参考Sax07ExcelUtilTest。

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百万级模板数据的xlsx导出

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本项目提供高效解决方案，支持从数据库中提取并导出超过百万条记录至Excel文件（.xlsx格式），确保大数据量下的性能与稳定性。针对百万级模板数据导出的需求，在8M内存限制下使用EasyPoi或Hutool库对07版本的Excel进行操作存在局限性，因为这些库没有提供相应的模板导出功能。为此，个人进行了原创封装以满足需求。目前支持以下几种模板表达式： - `#if`：当条件不成立时，不会输出`#if #end`中的行。 - `#each`：用于迭代map或实体bean的所有属性。 - `#foreach`：一次性导出xlsx文件。 - `#pageforeach`：分页导出xlsx文件。使用该标签可以在8M内存限制下实现百万级数据的高效导出。代码中提供了对应的模板和JUnit测试类，具体细节可以参考Sax07ExcelUtilTest。

POI模板导出Excel，支持百万级别大数据量模板导出

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本工具提供高效便捷的POI模板导出Excel功能，特别优化以适应大规模数据处理需求，轻松应对百万级数据量挑战。 POI导入导出功能支持百万级数据模板的导出及合并Excel操作。项目基于Spring Boot 2开发，在资源文件夹中有预设模板，可以在JUnit测试类中将路径改为本地存在路径以实现文件导出。通过在JUnit测试类中的for循环修改i值可以模拟大规模数据（如百万级别）的导出。需要注意的是，common-poi使用SXSSFWorkbook（仅支持xlsx格式），它具备缓存功能，并且适用于简单的for循环导出操作，但未处理模板中合并单元格的情况，未来可能进行完善。而common-poi-no-cache则支持合并单元格及xls文件类型导出，但是对于大量数据的性能较低。此版本不提供分页导出功能，在一次性输出大批量数据时可能会遇到内存溢出问题。最新发布的版本已解决该问题，并提供了分页导出的支持。

Java 大批量导出Excel数据（百万级别）.pdf

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本PDF文档深入探讨了使用Java技术实现大规模数据（达百万级）高效导出至Excel文件的方法与最佳实践，旨在帮助开发者优化性能、提高处理效率。在Java框架中能够生成Excel文件的选择确实很多，然而针对大数据量的Excel文件生成需求却并不多见。通常情况下，当数据量较大时会遇到内存溢出的问题。因此，在处理大量数据并希望创建Excel文档的情况下，最好回归到使用基础的技术手段——即通过IO流来实现。如果打算利用IO流技术生成Excel文件，则需要了解有关于该格式的具体内容结构。这类似于在构建HTML页面的过程中，我们可以通过直接拼接相应的标签字符串，并将其保存为文本段落件的方式来完成一个简单的HTML文档制作。同样的道理也适用于Excel的创建过程中——通过构造特定的内容并以合适的格式写入到目标位置即可。那么如何获取这些关于Excel格式的信息呢？其实非常简单：只需要新建一个空白的Excel工作簿，然后尝试将它另存为XML表格文件（在“文件”菜单下选择“另存为”，并在保存类型中选取“xml表格”选项），这样就能得到该文档底层的数据结构。再进一步查看这个新生成的文本格式的文件内容，便能够清楚地了解到Excel的具体构造方式了。

C#将数据导出至Excel（百万级别3秒内）

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本教程介绍高效利用C#编程语言快速将大规模数据（百万级）导出到Excel的方法与技巧，实现三秒内的闪电般处理速度。 C# datatable可以直接导出数据到Excel，并且对于百万级别的数据量只需3秒即可完成。

在Excel与SQL数据库间进行百万级别数据的导入和导出

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本教程详细介绍如何高效地在Excel与SQL数据库之间传输大量数据（百万级别），涵盖数据格式转换、批量处理技巧及性能优化策略。在Excel和SqlServer之间进行百万级数据的导入导出操作。

基于Apache POI的大数据量（百万级）Excel导出实现.zip

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本资源提供了一种利用Apache POI高效处理和导出大规模Excel数据的方法，特别适用于需要处理百万级别记录的应用场景。包含源代码与详细文档，帮助开发者优化大数据量下的文件生成性能问题。在处理大数据量时，将数据导出为Excel文件是一项常见的需求，特别是在数据分析、报表生成以及数据交换等场景中。Apache POI是一个强大的Java库，它允许开发者读取、写入和修改Microsoft Office格式的文件，包括Excel（.xlsx和.xls）。本教程将深入探讨如何利用Apache POI来实现百万级别的大数据量Excel导出。 1. **Apache POI简介** Apache POI是Apache软件基金会的一个开源项目，它提供API来处理Microsoft Office文档，特别是Excel。POI支持HSSF（旧版的.XLS格式）和XSSF（.XLSX格式）。对于大数据量的导出，推荐使用XSSF，因为它支持更多的功能，并且内存效率更高。 2. **大数据量导出的挑战** 当处理大量数据时，直接一次性加载到内存会导致内存溢出。因此，我们需要采用分批处理和流式处理的策略。 3. **分批处理** - **创建模板**: 首先创建一个Excel模板，定义好样式、列名等，在每次写入数据时复用这个模板。 - **批量写入**: 不一次性加载所有数据，而是分批写入。例如，可以每次写入1000行，然后刷新缓冲区再进行下一批次的数据写入。 4. **流式处理** - **SXSSF**: Apache POI提供了SXSSF（Streaming Usermodel API），它是XSSF的一个内存高效的版本。SXSSF在内存中只保留最近的行，并将旧数据写入磁盘，以此避免内存溢出。 - **设置内存大小**: SXSSF允许设定内存中保存的最大行数。例如，在创建`SXSSFWorkbook(100)`对象时，表示最多存储100行。 5. **优化技巧** - **延迟计算**: 对于复杂公式和样式，可以使用延迟计算的方法以避免在创建工作簿时立即进行所有单元格的计算。 - **减少样式重用**: 尽量复用已有的样式对象来节省内存。创建一个样式池是一个有效方法。 6. **性能监控与调整** 在实际应用中应监测内存使用情况，并根据系统资源和数据量适当调整批处理大小及内存设置，确保程序的稳定性和效率。 7. **代码示例** 使用SXSSF进行简单的Excel导出： ```java SXSSFWorkbook workbook = new SXSSFWorkbook(100); // 内存中保留最近的100行 XSSFSheet sheet = workbook.createSheet(数据); for (int i = 0; i < 数据.size(); i++) { Row row = sheet.createRow(i); for (int j = 0; j < 数据.get(i).size(); j++) { Cell cell = row.createCell(j); cell.setCellValue(数据.get(i).get(j)); } } workbook.write(outputStream); // 导出至输出流 workbook.dispose(); ``` 8. **总结** 利用Apache POI的SXSSF API，结合分批和流式处理策略，可以有效地处理百万级别的大数据量Excel导出。在实际开发中需要不断优化参数以达到最佳性能，并注意资源合理使用防止内存溢出。以上是基于Apache POI实现大数据量Excel导出的关键知识点与实践建议，希望对你有所帮助。

[rar文件] Java导出百万级以上Excel大数据示例

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本资源提供Java实现的大数据量Excel导出解决方案示例代码，适用于需要处理百万级数据的企业应用开发场景。一、该demo解决的问题：1. 大数据导出excel文件；2. Excel导出大数据时内存溢出。二、思路：将数据存储到一个.xls的文件内，实际写入的是可以通过Excel打开的HTML文本段落件。由于文本段落件可以进行续写，因此能够避免内存溢出问题。三、优点：结合StringTemplate模板引擎库生成速度快，并且支持定义Excel格式。文档中详细说明了使用方法和相关细节。

在SpringBoot中下载xlsx模板并导出Excel数据

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本文介绍如何在Spring Boot应用程序中下载预定义的.xlsx模板，并实现将数据从数据库或业务逻辑层导出至Excel文件的功能。此文件功能使用SpringBoot编写，包括前端和后端代码。采用SpringBoot+POI导出Excel数据，并利用SpringBoot生成Excel模板以避免用户导入错误。具体演示内容详见文档内描述。项目结构中的controller层如下所示： ```java package edu.sdjsjxy.jc.controller; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import com.fasterxm.*; ``` 注意，这里仅展示了部分代码片段和功能概述，并未包含完整文件或下载链接信息。

Java代码读取百万级别xlsx文件数据

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本项目演示如何使用Java高效读取包含百万行数据的xlsx文件，采用Apache POI库优化内存消耗与加载速度，适用于大数据量的数据处理场景。文件包含了一个可以运行的项目。下载并解压后引入该项目即可查看结果。该代码能够处理100万数据量的Excel文件。由于xlsx格式的数据量过大，使用普通读取方法会导致内存溢出错误，因此采用了官方推荐的方法逐条读取大Excel文件。在这个例子中，从单行数据开始构建列表，并根据需求对列表进行操作，即实现单行读取和处理功能。下载后找到endRow(int rowNum)函数，在该函数末尾有一个注释掉的list数组打印语句，这个list包含了当前行的数据（列顺序与Excel中的相同），可以直接对其进行操作。

MySQL高效导入百万至千万级别数据.zip

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本资料分享了如何使用MySQL数据库快速、有效地导入大规模数据（从百万级到千万级）的技术和策略，包括优化设置、批量插入技巧及性能监控等实用建议。如何快速导入百万级或千万级数据到MySQL数据库是一个常见的问题。可以采用以下几种方法来提高导入效率： 1. **禁用索引**：在执行大量插入操作之前，先禁用表的索引（包括主键、唯一键和普通索引），然后完成所有记录的批量加载后重新构建这些索引。 2. **使用LOAD DATA INFILE命令**: 这是MySQL提供的最快速的数据导入方法。它直接从文本段落件中读取数据，并以最快的方式将其插入到表中。 3. **启用bulk insert模式**：设置一些系统变量如`innodb_flush_log_at_trx_commit=0`和`sync_binlog=0`, 可以显著提高批量加载速度，但会牺牲一定的安全性。操作完成后应恢复这些参数的默认值。 4. **分批插入**: 如果单次导入的数据量非常大以至于可能引起内存不足或锁表问题，则可以考虑将数据拆分成较小的部分进行多次插入。 5. **优化服务器配置**：调整MySQL服务端的相关设置，如增加缓存大小、调整缓冲区参数等，也可以间接提升加载效率。