EasyExcel实现Excel百万级数据导入导出

阳光穿透心脏的1/2处 2024-02-17 11:26 170阅读 0赞

1.1 模拟500w数据导出  
需求：使用EasyExcel完成500w数据的导出。

500w数据的导出解决思路：

首先在查询数据库层面，需要分批进行查询（比如每次查询20w）  
每查询一次结束，就使用EasyExcel工具将这些数据写入一次；  
当一个Sheet写满了100w条数据，开始将查询的数据写入到另一个Sheet中；  
如此循环直到数据全部导出到Excel完毕。  
我们需要计算Sheet个数，以及循环写入次数。特别是最后一个Sheet的写入次数

其实查询数据库多少次就是写入多少次

准备工作  
1.基于maven搭建springboot工程，引入easyexcel依赖，这里我用的是3.0版本

<dependency>
       <groupId>com.alibaba</groupId>
       <artifactId>easyexcel</artifactId>
       <version>3.0.5</version>
    </dependency>

2.创建海量数据的sql脚本
    
    CREATE TABLE dept( /*部门表*/
    deptno MEDIUMINT   UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0,
    dname VARCHAR(20)  NOT NULL  DEFAULT "",
    loc VARCHAR(13) NOT NULL DEFAULT ""
    ) ;
    
    #创建表EMP雇员
    CREATE TABLE emp
    (empno  MEDIUMINT UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0, /*编号*/
    ename VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "", /*名字*/
    job VARCHAR(9) NOT NULL DEFAULT "",/*工作*/
    mgr MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,/*上级编号*/
    hiredate DATE NOT NULL,/*入职时间*/
    sal DECIMAL(7,2)  NOT NULL,/*薪水*/
    comm DECIMAL(7,2) NOT NULL,/*红利*/
    deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 /*部门编号*/
    ) ;
    
    #工资级别表
    CREATE TABLE salgrade
    (
    grade MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,
    losal DECIMAL(17,2)  NOT NULL,
    hisal DECIMAL(17,2)  NOT NULL
    );
    
    #测试数据
    INSERT INTO salgrade VALUES (1,700,1200);
    INSERT INTO salgrade VALUES (2,1201,1400);
    INSERT INTO salgrade VALUES (3,1401,2000);
    INSERT INTO salgrade VALUES (4,2001,3000);
    INSERT INTO salgrade VALUES (5,3001,9999);
    
    delimiter $$
    
    #创建一个函数，名字 rand_string，可以随机返回我指定的个数字符串
    create function rand_string(n INT)
    returns varchar(255) #该函数会返回一个字符串
    begin
    #定义了一个变量 chars_str， 类型  varchar(100)
    #默认给 chars_str 初始值   'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
     declare chars_str varchar(100) default
       'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; 
     declare return_str varchar(255) default '';
     declare i int default 0; 
     while i < n do
        # concat 函数 : 连接函数mysql函数
       set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
       set i = i + 1;
       end while;
      return return_str;
      end $$
    
    
     #这里我们又自定了一个函数,返回一个随机的部门号
    create function rand_num( )
    returns int(5)
    begin
    declare i int default 0;
    set i = floor(10+rand()*500);
    return i;
    end $$
    
     #创建一个存储过程， 可以添加雇员
    create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
    begin
    declare i int default 0;
    #set autocommit =0 把autocommit设置成0
     #autocommit = 0 含义: 不要自动提交
     set autocommit = 0; #默认不提交sql语句
     repeat
     set i = i + 1;
     #通过前面写的函数随机产生字符串和部门编号，然后加入到emp表
     insert into emp values ((start+i) ,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());
      until i = max_num
     end repeat;
     #commit整体提交所有sql语句，提高效率
       commit;
     end $$
    
     #添加8000000数据
    call insert_emp(100001,8000000)$$
    
    #命令结束符，再重新设置为;
    delimiter ;

3.实体类

@Data
    @NoArgsConstructor
    @AllArgsConstructor
    public class Emp implements Serializable {
        
        @ExcelProperty(value = "员工编号")
        private Integer empno;
    
        @ExcelProperty(value = "员工名称")
        private String ename;
    
        @ExcelProperty(value = "工作")
        private String job;
    
        @ExcelProperty(value = "主管编号")
        private Integer mgr;
    
        @ExcelProperty(value = "入职日期")
        private Date hiredate;
    
        @ExcelProperty(value = "薪资")
        private BigDecimal sal;
    
        @ExcelProperty(value = "奖金")
        private BigDecimal comm;
    
        @ExcelProperty(value = "所属部门")
        private Integer deptno;
    
    }

4.vo类

@Data
    public class EmpVo {
        
    
        @ExcelProperty(value = "员工编号")
        private Integer empno;
    
        @ExcelProperty(value = "员工名称")
        private String ename;
    
        @ExcelProperty(value = "工作")
        private String job;
    
        @ExcelProperty(value = "主管编号")
        private Integer mgr;
    
        @ExcelProperty(value = "入职日期")
        private Date hiredate;
    
        @ExcelProperty(value = "薪资")
        private BigDecimal sal;
    
        @ExcelProperty(value = "奖金")
        private BigDecimal comm;
    
        @ExcelProperty(value = "所属部门")
        private Integer deptno;
    
    }

导出核心代码

@Resource
    private EmpService empService;
    /**
     * 分批次导出
     */
    @GetMapping("/export")
    public void export() throws IOException {
        
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        stopWatch.start();
        empService.export();
        stopWatch.stop();
        System.out.println("共计耗时： " + stopWatch.getTotalTimeSeconds()+"S");
    }

public class ExcelConstants {
        
     //一个sheet装100w数据
        public static final Integer PER_SHEET_ROW_COUNT = 1000000;
        //每次查询20w数据，每次写入20w数据
        public static final Integer PER_WRITE_ROW_COUNT = 200000;
    }

@Override
    public void export() throws IOException {
        
        OutputStream outputStream =null;
        try {
        
            //记录总数:实际中需要根据查询条件进行统计即可
            //LambdaQueryWrapper<Emp> lambdaQueryWrapper = new QueryWrapper<Emp>().lambda().eq(Emp::getEmpno, 1000001);
            Integer totalCount = empMapper.selectCount(null);
            //每一个Sheet存放100w条数据
            Integer sheetDataRows = ExcelConstants.PER_SHEET_ROW_COUNT;
            //每次写入的数据量20w,每页查询20W
            Integer writeDataRows = ExcelConstants.PER_WRITE_ROW_COUNT;
            //计算需要的Sheet数量
            Integer sheetNum = totalCount % sheetDataRows == 0 ? (totalCount / sheetDataRows) : (totalCount / sheetDataRows + 1);
            //计算一般情况下每一个Sheet需要写入的次数(一般情况不包含最后一个sheet,因为最后一个sheet不确定会写入多少条数据)
            Integer oneSheetWriteCount = sheetDataRows / writeDataRows;
            //计算最后一个sheet需要写入的次数
            Integer lastSheetWriteCount = totalCount % sheetDataRows == 0 ? oneSheetWriteCount : (totalCount % sheetDataRows % writeDataRows == 0 ? (totalCount / sheetDataRows / writeDataRows) : (totalCount / sheetDataRows / writeDataRows + 1));
    
            ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
            HttpServletResponse response = requestAttributes.getResponse();
            outputStream = response.getOutputStream();
            //必须放到循环外，否则会刷新流
            ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(outputStream).build();
    
            //开始分批查询分次写入
            for (int i = 0; i < sheetNum; i++) {
        
                //创建Sheet
                WriteSheet sheet = new WriteSheet();
                sheet.setSheetName("测试Sheet1"+i);
                sheet.setSheetNo(i);
                //循环写入次数: j的自增条件是当不是最后一个Sheet的时候写入次数为正常的每个Sheet写入的次数,如果是最后一个就需要使用计算的次数lastSheetWriteCount
                for (int j = 0; j < (i != sheetNum - 1 ? oneSheetWriteCount : lastSheetWriteCount); j++) {
        
                    //分页查询一次20w
                    Page<Emp> page = empMapper.selectPage(new Page(j + 1 + oneSheetWriteCount * i, writeDataRows), null);
                    List<Emp> empList = page.getRecords();
                    List<EmpVo> empVoList = new ArrayList<>();
                    for (Emp emp : empList) {
        
                        EmpVo empVo = new EmpVo();
                        BeanUtils.copyProperties(emp, empVo);
                        empVoList.add(empVo);
                    }
                    WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet(i, "员工信息" + (i + 1)).head(EmpVo.class)
                            .registerWriteHandler(new LongestMatchColumnWidthStyleStrategy()).build();
                    //写数据
                    excelWriter.write(empVoList, writeSheet);
                }
            }
            // 下载EXCEL
            response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");
            response.setCharacterEncoding("utf-8");
            // 这里URLEncoder.encode可以防止浏览器端导出excel文件名中文乱码 当然和easyexcel没有关系
            String fileName = URLEncoder.encode("员工信息", "UTF-8").replaceAll("\\+", "%20");
            response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename*=utf-8''" + fileName + ".xlsx");
            excelWriter.finish();
            outputStream.flush();
        } catch (IOException e) {
        
            e.printStackTrace();
        } catch (BeansException e) {
        
            e.printStackTrace();
        }finally {
        
            if (outputStream != null) {
        
                outputStream.close();
            }
        }
    }

导出500w数据共计耗时，可以看到差不多400s左右。  
![在这里插入图片描述][9b517c3f656142978ead0f05abc698fb.png]  
看下导出效果，脚本插入了500w数据，100w一个sheet因此正好五个  
![在这里插入图片描述][050bd1d3899e4d9581634fcc7e632337.png]  
![在这里插入图片描述][161223f9d4d44406a896cf4285b06e7e.png]  
1.2模拟500w数据导入  
500W数据的导入解决思路

1、首先是分批读取Excel中的500w数据，这一点EasyExcel有自己的解决方案，我们可以参考Demo即可，只需要把它分批的参数5000调大即可。

2、其次就是往DB里插入，怎么去插入这20w条数据，当然不能一条一条的循环，应该批量插入这20w条数据，同样也不能使用Mybatis的批量插入，因为效率也低。

3、使用JDBC+事务的批量操作将数据插入到数据库。（分批读取+JDBC分批插入+手动事务控制）

代码实现

controller层测试接口

// 事件监听
    public class EasyExceGeneralDatalListener extends AnalysisEventListener<Map<Integer, String>> {
        
        /**
         * 处理业务逻辑的Service,也可以是Mapper
         */
        private EmpService empService;
    
        /**
         * 用于存储读取的数据
         */
        private List<Map<Integer, String>> dataList = new ArrayList<Map<Integer, String>>();
    
        public EasyExceGeneralDatalListener() {
        
        }
    
        public EasyExceGeneralDatalListener(EmpService empService) {
        
            this.empService = empService;
        }
    
        @Override
        public void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {
        
            //数据add进入集合
            dataList.add(data);
            //size是否为100000条:这里其实就是分批.当数据等于10w的时候执行一次插入
            if (dataList.size() >= ExcelConstants.GENERAL_ONCE_SAVE_TO_DB_ROWS) {
        
                //存入数据库:数据小于1w条使用Mybatis的批量插入即可;
                saveData();
                //清理集合便于GC回收
                dataList.clear();
            }
        }
    
        /**
         * 保存数据到DB
         *
         * @param
         * @MethodName: saveData
         * @return: void
         */
        private void saveData() {
        
            empService.importData(dataList);
            dataList.clear();
        }
    
        /**
         * Excel中所有数据解析完毕会调用此方法
         *
         * @param: context
         * @MethodName: doAfterAllAnalysed
         * @return: void
         */
        @Override
        public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        
            saveData();
            dataList.clear();
        }
    }

核心业务代码

public interface EmpService {
        
        void export() throws IOException;
    
        void importData(List<Map<Integer, String>> dataList);
    
    }

/*
         * 测试用Excel导入超过10w条数据,经过测试发现,使用Mybatis的批量插入速度非常慢,所以这里可以使用 数据分批+JDBC分批插入+事务来继续插入速度会非常快
        */
        @Override
        public void importData(List<Map<Integer, String>> dataList) {
        
            //结果集中数据为0时,结束方法.进行下一次调用
            if (dataList.size() == 0) {
        
                return;
            }
            //JDBC分批插入+事务操作完成对20w数据的插入
            Connection conn = null;
            PreparedStatement ps = null;
            try {
        
                long startTime = System.currentTimeMillis();
                System.out.println(dataList.size() + "条,开始导入到数据库时间:" + startTime + "ms");
                conn = JDBCDruidUtils.getConnection();
                //控制事务:默认不提交
                conn.setAutoCommit(false);
                String sql = "insert into emp (`empno`, `ename`, `job`, `mgr`, `hiredate`, `sal`, `comm`, `deptno`) values";
                sql += "(?,?,?,?,?,?,?,?)";
                ps = conn.prepareStatement(sql);
                //循环结果集:这里循环不支持lambda表达式
                for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {
        
                    Map<Integer, String> item = dataList.get(i);
                    ps.setString(1, item.get(0));
                    ps.setString(2, item.get(1));
                    ps.setString(3, item.get(2));
                    ps.setString(4, item.get(3));
                    ps.setString(5, item.get(4));
                    ps.setString(6, item.get(5));
                    ps.setString(7, item.get(6));
                    ps.setString(8, item.get(7));
                    //将一组参数添加到此 PreparedStatement 对象的批处理命令中。
                    ps.addBatch();
                }
                //执行批处理
                ps.executeBatch();
                //手动提交事务
                conn.commit();
                long endTime = System.currentTimeMillis();
                System.out.println(dataList.size() + "条,结束导入到数据库时间:" + endTime + "ms");
                System.out.println(dataList.size() + "条,导入用时:" + (endTime - startTime) + "ms");
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            } finally {
        
                //关连接
                JDBCDruidUtils.close(conn, ps);
            }
        }
    
    }

jdbc工具类

//JDBC工具类
    public class JDBCDruidUtils {
        
        private static DataSource dataSource;
    
        /*
       创建数据Properties集合对象加载加载配置文件
        */
        static {
        
            Properties pro = new Properties();
            //加载数据库连接池对象
            try {
        
                //获取数据库连接池对象
                pro.load(JDBCDruidUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));
                dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
            } catch (Exception e) {
        
                e.printStackTrace();
            }
        }
    
        /*
        获取连接
         */
        public static Connection getConnection() throws SQLException {
        
            return dataSource.getConnection();
        }
    
    
        /**
         * 关闭conn,和 statement独对象资源
         *
         * @param connection
         * @param statement
         * @MethodName: close
         * @return: void
         */
        public static void close(Connection connection, Statement statement) {
        
            if (connection != null) {
        
                try {
        
                    connection.close();
                } catch (SQLException e) {
        
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (statement != null) {
        
                try {
        
                    statement.close();
                } catch (SQLException e) {
        
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    
        /**
         * 关闭 conn , statement 和resultset三个对象资源
         *
         * @param connection
         * @param statement
         * @param resultSet
         * @MethodName: close
         * @return: void
         */
        public static void close(Connection connection, Statement statement, ResultSet resultSet) {
        
            close(connection, statement);
            if (resultSet != null) {
        
                try {
        
                    resultSet.close();
                } catch (SQLException e) {
        
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    
        /*
        获取连接池对象
         */
        public static DataSource getDataSource() {
        
            return dataSource;
        }
    
    }

druid.properties配置文件

这里我将文件创建在类路径下，需要注意的是连接mysql数据库时需要指定rewriteBatchedStatements=true批处理才会生效，否则还是逐条插入效率较低，allowMultiQueries=true表示可以使sql语句中有多个insert或者update语句（语句之间携带分号），这里可以忽略。

# druid.properties配置
    driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
    url=jdbc:mysql://localhost:3306/llp?autoReconnect=true&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&allowMultiQueries=true&rewriteBatchedStatements=true
    username=root
    password=root
    initialSize=10
    maxActive=50
    maxWait=60000

测试结果

------开始读取Excel的Sheet时间(包括导入数据过程):1674181403555ms------
    200000条,开始导入到数据库时间:1674181409740ms
    2023-01-20 10:23:29.943  INFO 18580 --- [nio-8888-exec-1] com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource   : {
        dataSource-1} inited
    200000条,结束导入到数据库时间:1674181413252ms
    200000条,导入用时:3512ms
    200000条,开始导入到数据库时间:1674181418422ms
    200000条,结束导入到数据库时间:1674181420999ms
    200000条,导入用时:2577ms
    .....
    200000条,开始导入到数据库时间:1674181607405ms
    200000条,结束导入到数据库时间:1674181610154ms
    200000条,导入用时:2749ms
    ------结束读取Excel的Sheet时间(包括导入数据过程):1674181610155ms------
    ------读取Excel的Sheet时间(包括导入数据)共计耗时:206600ms------

**总结**

1.如此大批量数据的导出和导入操作，会占用大量的内存实际开发中还应限制操作人数。

2.在做大批量的数据导入时，可以使用jdbc手动开启事务，批量提交。

[9b517c3f656142978ead0f05abc698fb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/06/25b1ef58b1d74467a2ac6019867cd986.png
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