先看结果吧,这只是测试其中有很多因数影响了性能. 表总数为:7千多万,测试导出100万 表字段有17个字段 最终excel大小有60多兆 总耗时:126165毫秒 差不多2分多钟 其核心简单来说就是分批写入,就是分页一样.这样的好处就是不会内存溢出. (真的不会写博客...) 直接上代码了 public void download(HttpServletResponse response) throws Exception{ // 一次读取的数量 int listCount = 200000;

需求:在web页面操作,一次导出百万条数据并生成excel 分析: 1.异步生成Excel,非实时,完成后使用某种方式通知用户 2.生成多个excel文件,并打包成zip文件,因为一个excel容纳不了这么多数据,即使分别放在不同的sheet中也不行,文件太大,打开需要很长时间,用户体验不好 3.如果对数据格式没什么要求,可考虑导出csv文件,字符流,比excel快不少 4.后台可开多个线程,分别生成excel文件,然后再合并 5.可使用poi,但是poi是先将数据放在内存,然后再导出,所以建议

MySQL CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(45) NOT NULL DEFAULT '', `age` tinyint(3) NOT NULL DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8; 测试数据 CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE

1.HSSFWorkbook 和SXSSFWorkbook区别 HSSFWorkbook:是操作Excel2003以前(包括2003)的版本,扩展名是.xls,一张表最大支持65536行数据,256列,也就是说一个sheet页,最多导出6w多条数据 XSSFWorkbook:是操作Excel2007-2010的版本,扩展名是.xlsx对于不同版本的EXCEL文档要使用不同的工具类,如果使用错了,会提示如下错误信息. org.apache.poi.openxml4j.exceptions.Inva

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

最近修改了一个导出员工培训课程的历史记录(一年数据),导出功能本来就有的,不过前台做了时间限制(只能选择一个月时间内的),还有一些必选条件, 导出的数据非常有局限性.心想:为什么要做出这么多条件限制呢?条件限制无所谓了,能限制导出数据的准确性,但是时间? 如果我想导出一年的数据,还要一月一月的去导出,这也太扯了.于是我试着放开时间js限制,让用户自己随便选好了,然后自己选了一段时间,选了几门课程,点击按钮导出,MD报错了,看后台日志说什么IO流报异常,看了下代码,代码也很简单,查询数据,用HSS

https://blog.csdn.net/happyljw/article/details/52809244   用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXS

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件. 这里普及一下,在POI中使用HSSF

用过POI的人都知道,在POI以前的版本中并不支持大数据量的处理,如果数据量过多还会常报OOM错误,这时候调整JVM的配置参数也不是一个好对策(注:jdk在32位系统中支持的内存不能超过2个G,而在64位中没有限制,但是在64位的系统中,性能并不是太好),好在POI3.8版本新出来了一个SXSSFWorkbook对象,它就是用来解决大数据量以及超大数据量的导入导出操作的,但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式,不支持.xls格式的Excel文件.这里普及一下,在POI中使用HSSF对

Java读取大文本文件保存到数据库 1.追求效率 将文件读取到内存,效率比较高,经过测试读取1G左右的文本文件,机器内存消耗达到接近3个G,对内存消耗太大,不建议使用 2.通过调用第三方类库实现 通过开源的Apache Commons IO流类库提供的LineIterator对每行数据读取,底层通过jdk中提供的BufferedReader实现,对内存的开销不是很大 3.具体实现步骤 创建java项目引入pom依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

将数据库连接信息.查询条件.标题信息替换为真实数据即可使用. <?php set_time_limit(0); ini_set('memory_limit', '128M'); $fileName = date('YmdHis', time()); header('Content-Encoding: UTF-8'); header("Content-type:application/vnd.ms-excel;charset=UTF-8"); header('Content-Dis

1>场景 项目中需要从数据库中导出100万行数据,以excel形式下载并且只要一张sheet(打开这么大文件有多慢另说,呵呵). ps:xlsx最大容纳1048576行 ,csv最大容纳1048576行,xls最大容纳65536行,但是存放相同的数据量 文件大小排序:xls>csv>xlsx :xls是biff8的二进制文件,就是个B+树而xlsx是 xml的zip压缩文件. 2>常规做法 按照平常的做法,先到数据库中取数然后循环组装成一个list,然后用excel工具(我用的是P

php 处理上百万条的数据库如何提高处理查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 wh

Java导出excel数据模板,这里直接贴代码开发,流程性的走下去就是步骤: String[] colName=new String[]{"期间","科目代码","科目名称","币别","期初余额(借方)","期初余额(贷方)","本期发生额(借方)","本期发生额(贷方)","本年累计发生额(借方)","本年累计发生

转自https://www.cnblogs.com/llzhang123/p/9239682.html 1.两种查询引擎查询速度(myIsam 引擎 ) InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count(*) from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行. MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可. 注意的是,当count(*)语句包含 where条件时,两种表的操作有些不同,InnoDB类型的表用count(*)或者count(主键),加上wh

1.首先复制一条sql 在复制前,需要确定该记录是否有主键 若无,则代码非常简单, "; 复制的表名↑                                   粘贴的表名↑                        ↑ 某个字段的值最好唯一 若有主键,一般是ID,则需要随机生成新的ID INSERT INTO tb_swing_card ( swing_card_number, swing_card_device_id, swing_card_serial, swing_card

亲测有效,三万条数据秒秒钟导出 先进行数据表插入数据 ini_set('memory_limit','1024M'); //设置程序运行的内存 ini_set('max_execution_time',0); //设置程序的执行时间,0为无上限 ob_end_clean(); //清除内存 ob_start(); $in = 0; for($i=2880;$i<=30000; $i++) { $data = ['uname'=>'uname:'.$i, 'aname'=>'账号:'.$i

背景 最近有个学弟找到我,跟我描述了以下场景: 他们公司内部管理系统上有很多报表,报表数据都有分页显示,浏览的时候速度还可以.但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时,就异常缓慢,有时候多人一起导出时还会出现堆溢出. 他知道是因为数据全部加载到jvm内存导致的堆溢出.所以只能对时间窗口做了限制.以避免因导出过数据过大而引起的堆溢出.最终拍脑袋定下个限制为:导出的数据时间窗口不能超过1个月. 虽然问题解决了,但是运营小姐姐不开心了,跑过来和学弟说,我要导出一年的数据,难道要我导出12次再手工合

新手小白写的,我自己都不知道对不对,先写下来记着,以后掌握更多Python知识后,再来看下写的对不对. 题目:造一百万条大学生的基本信息(学校.专业.姓名.学号) 分析思路:利用Python的MySQL模块实现,首先导入MySQL模块,创建一个student表,再利用循环插入100万条学生记录.(我知道这里应该有优化,可是我还不知道怎么实现,哭------) 代码实现: import MySQLdb db=MySQLdb.connect('localhost','user','123','tes

public void InsertTable(DataTable dt, string TabelName, DataColumnCollection dtColum) { string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnectionString"].ConnectionString.ToString(); //声明数据库连接 SqlConnection conn = new SqlConnection(str); c

本人在做项目实施时,我们使用的是mysql数据库,在不到一个月的时间已经有了2千万条数据,查询的时候非常慢,就写了一个数据迁移的小项目,将这两千万条数据存放到MongoDB中看效率怎么样,再读取数据时老是出现内存溢出,查了好多资料才找到原因,解决方法: 在jdbc的URL上加两个参数就OK,成功解决内存溢出的问题.例如: "jdbc:mysql://10.20.100.86:3306/jsdb?useCursorFetch=true&defaultFetchSize=100";