EasyExcel是什么? 快速.简单避免OOM的java处理Excel工具 一.项目需求 从mongo库中查询数据,导出到excel文件中.但是动态导出的excel有多少列.列名是什么.有多少sheet页都需要动态获取.所以生成的excel也必须是动态生成,不能通过注解配置对象映射.而且写入的数据量,有可能达到100W级,使用传统的POI工具,需要把excel数据全部加载到内存空间,内存空间很容易OOM.所以选择了阿里的EasyExcel,据说可以高效的解决POI的OOM问题. 二.测试Dem

maven依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/easyexcel --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>2.1.6</version> </dependency> 导出 Data @

easyExcel:由阿里巴巴公司开发,由github托管 github上有详细使用文档 github地址:https://github.com/alibaba/easyexcel/blob/master/quickstart.md 导入 1.模型类:可以是实体类 主要是@ExcelProperty注解 value:对应字段 index:对应导入模板是第几列(从0开始) @ExcelProperty(value = "name", index = 0) 推荐使用有模型,因为导入模板如果

记录摸鱼的一天 技术栈:spring boot2.x+mybatis plus+easyExcel 2.2.6 生成简单的实体类等等等等 导入easyExcel的依赖 实体类 编写服务层 import com.csepdi.ledger.model.Information; import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService; import com.github.pagehelper.PageInfo; import java.u

使用alibab的EasyExce完成导入导出excel 一.准备工作 1.导包 <!-- poi 相关--> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.17</version> </dependency> <dependency> <groupId&

前言 随着系统的运行,数据量变得越来越大,单纯的将数据存储在mysql中,已然不能满足查询要求了,此时我们引入Redis作为查询的缓存层,将业务中的热数据保存到Redis,扩展传统关系型数据库的服务能力,用户通过应用直接从Redis中快速获取常用数据,或者在交互式应用中使用Redis保存活跃用户的会话,都可以极大地降低后端关系型数据库的负载,提升用户体验. 传统命令的缺点 使用传统的redis client命令在大数据量的导入场景下存在如下缺陷: 由于redis是单线程模型,虽然避免了多线程下线

经常有客户咨询如何将CSV文件导入到MySQL数据库中,特写此文介绍一种方便.快捷的方法. 我们要使用的辅助工具是著名的MySQL管理软件:Navicat for MySQL 1)我准备了一个字符编码为UTF-8的标准CSV文件,总共有2001条记录(含字段行).其在OpenOffice中的预览效果如下图所示.   2)使用Navicat新建一个数据库(也可以直接导入已存在的库),字符编码选择UTF-8(一定要和CSV使用的字符编码一直,否则导入过程可能会出错或者导入的数据出现乱码).   3)

链接地址:http://www.cnblogs.com/armyfai/p/4646213.html 要:在这里我们将看到的是C#中利用ODP实现在Oracle数据库中瞬间导入百万级数据,这对快速批量导入的实现有重要意义. .Net程序中可以通过ODP调用特性,对Oracle数据库进行操作,今天来讲一下数据批量插入的功能,所用技术不高不深,相信很多朋友都接触过,小弟班门弄斧了,呵呵.这篇文章是上篇文章的续集,因为上一次试验的征集结果没有突破4秒的方法,所以这次继续挑战与挖掘新方法,虽然是Orac

Java解析.生成Excel比较有名的框架有Apache poi.jxl.但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存,poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题,但POI还是有一些缺陷,比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的,内存消耗依然很大.easyexcel重写了poi对07版Excel的解析,能够原本一个3M的excel用POI sax依然需要100M左右内存降低到KB级别,并且再大的excel不会出现内存溢出,03版依赖POI的sax模式.在上

背景与展望: 比如:公司要上市往往会要求提供过去几年的营业数据和报表等信息, 而这些信息来源于正在一直运营使用的ERP和财务系统是最可靠与真实的. NetSuite实现的ERP和财务系统的完美结合,随着多年的经营积累和业务流程升级, NetSuite系统会不断改造和适应新的企业流程和应用. 其中免不了切换新的NetSuite系统,或者International到OneWorld版本的升级等等. 那现存多年的业务数据如何保存? 笔者今年做的一个项目就是设计和实施一整套: 从一个NetSuite的T

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能 举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----

[原文链接]:https://blog.tecchen.tech ,博文同步发布到博客园. 由于精力有限,对文章的更新可能不能及时同步,请点击上面的原文链接访问最新内容. 欢迎访问我的个人网站:https://www.tecchen.tech . Git仓库地址:[TestLink-SpringBoot使用EasyExcel和BootStrap FileInput上传Excel] 项目功能 TestLink在线Excel用例转换xml 将符合用例模板的Excel测试用例,转换成xml,用于导入T

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

想必每个DBA都喜欢挑战数据导入时间,用时越短工作效率越高,也充分的能够证明自己的实力.实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本文将向大家推荐一个挑战4秒极限让百万级数据瞬间导入SQL Server实验案例. 本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间.所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL Server 2000与SQL Serv

解决方法: 使用easyexcel解决超大数据量的导入导出xlsx文件 easyexcel最大支持行数 1048576. 官网地址: https://alibaba-easyexcel.github.io/ GitHub地址: https://github.com/alibaba/easyexcel 使用示例: Java数据类[重点是属性上的注解]: package com.dmall.proengine.domain.man.partner.bean; import com.alibaba.e

导出 在一般不管大的或者小的系统中,各家的产品都一样,闲的无聊的时候都喜欢让我们这些程序员导出一些数据出来供他观赏,非说这是必须需求,非做不可,那么我们就只能苦逼的哼哧哼哧的写bug喽. 之前使用POI导出excel需要自己先去创建excel文件,还要创建sheet,写表头,操作起来确实很麻烦,针对产品这种随心而欲的需求我们能不能快速的做完这样一个产品看起来挺简单的功能. 基于这样一个快速开发的场景,我们来看看easyexcel应该如何使用. 首先我们创建一个springboot(版本是 2.1

1.添加依赖: <!-- 现在已经更新到1.1.2-beta5 --> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>1.1.1</version> </dependency> 导入: 2.添加监听: package com.aikucun.goods.biz.easye

一.需求分析 最近接到一个需求,导入十万级,甚至可能百万数据量的记录了车辆黑名单的Excel文件,借此机会分析下编码过程; 首先将这个需求拆解,发现有三个比较复杂的问题: 问题一:Excel文件导入后首先要被解析为存放对象的列表,数据量大的情况下可能会导致内存溢出,解析时间过长; 问题二:插入数据库的时候,数据量大,写入的时间长 问题三:要对数据库中的现有数据进项判断,不仅仅要做插入动作,还要将数据库的数据与导入的数据对比,判断是否做更新操作 其中: 问题一和问题三,可以看做同一类,因为主要涉及

  对于大数据量的导入,是DBA们经常会碰到的问题,在这里我们讨论的是SQL Server环境下百万级数据量的导入,希望对大家有所帮助.51CTO编辑向您推荐<SQL Server入门到精通>专题. 实际工作中有时候需要把大量数据导入数据库,然后用于各种程序计算,本实验将使用5中方法完成这个过程,并详细记录各种方法所耗费的时间. 本实验中所用到工具为Visual Studio 2008和SQL Server 2000.SQL Server 2008,分别使用5中方法将100万条数据导入SQL

Excel导入数据库百万级数据瞬间插入 百万级别,瞬间,有点吊哇