java上百万的数据量如何导出到excel文件?

发布网友发布时间：2024-10-04 12:50

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热心网友时间：2024-12-12 18:49

前言

分享一个MySQL百万级别数据导出到Excel的经验。在设计系统时，关键在于采用异步处理策略，比如使用job或mq，来确保数据处理的实时性和高效性。

原始需求：用户在UI界面上点击全部导出按钮，就能导出所有商品数据。乍看简单，但百万级别的数据量，实则需要精心设计。

为解决性能问题，采用异步处理方案。使用job或mq实现数据导出任务的异步执行。在使用job时，需注意避免重复执行，通过在执行任务表中添加状态标识来解决。对于实时性要求较高的场景，mq方案更为合适，它能提供更高效的实时数据处理能力。

使用easyexcel框架，它能有效减少内存占用，特别适用于百万级数据的处理。只需在maven的pom.xml文件中引入easyexcel的jar包，即可轻松实现Excel的解析与生成。

考虑到百万级别的数据量，分页查询是必要的解决方案。在数据库层面实现分页查询，每次查询5000条记录，以分200页执行，确保系统性能不被数据量拖累。

对于单个sheet存储数据量的*，需要将数据分拆到多个sheet中存储，确保每张表的数据量在Excel的容量范围内。

在计算分页查询的起始位置时，需重新调整逻辑，以适应多sheet的情况。通过动态计算pagetStart参数，实现分页查询功能。

数据导出后，将其上传至OSS文件服务器，避免应用服务器磁盘空间的占用。通过OSS提供的上传接口，将文件上传并获取访问路径，方便用户后续访问。

最后，通过WebSocket技术实现异步通知，及时将导出结果告知用户，提高用户体验。使用SpringBoot框架引入WebSocket相关jar包，实现长连接和实时通知推送。

在设计功能时，考虑到实际使用场景，将总数据量和每页大小设置为可配置项，以适应不同用户需求。同时，优化SQL语句，利用order by商品编号确保数据的有序排列，进一步提升数据处理的效率。

总结来说，实现百万级别数据导出至Excel的过程需要综合考虑性能、实时性、内存管理等多个方面。通过异步处理、分页查询、优化SQL语句等策略，可以有效提升系统的整体表现。具体实现细节还包括引入特定框架、使用OSS存储文件、配置通知方式以及灵活调整数据展示策略等。