maven 依赖 (版本必须一致,否则使用SXSSFworkbook 时程序会报错) <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>3.9</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi<

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

另一篇文章http://www.cnblogs.com/tootwo2/p/8120053.html里面有xml的一些解释. 大数据量的excel一般都是.xlsx格式的,网上使用POI读写的例子比较多,但是很少提到读写非常大数据量的excel的例子,POI官网上提到XSSF有三种读写excel,POI地址:http://poi.apache.org/spreadsheet/index.html.官网的图片: 可以看到有三种模式: 1.eventmodel方式,基于事件驱动,SAX的方式解析ex

POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX

问题:使用poi导出excel,数据量过大导致内存溢出 解决思路:1.多sheet导出 2.生成多个excel打包下载 3.生成csv下载 本文使用的是第二个思路,代码如下: poiUtil工具类 package com.rratchet.scala.ms.util; import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.*; import org

前言:公司让做一个导出数据到Excel的小工具,要求是用户前端输入sql语句,点击导出按钮之后,将数据导出到Excel,界面如图所示:文件下端显示导出的进度 遇到的问题: 1.使用NPOI进行Excel 的导出,使用XSSFWorkbook导出,这个类可以使每sheet条数超过十万条,使用HSSFWorkbook每个sheet只可以导出65535条数据. 2.导出数据时,创建新的线程进行导出,防止页面卡死不动. 3.在使用线程时,如果给线程方法传递参数,此示例中主要是通过 Thread t =

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

参考:https://www.cnblogs.com/tootwo2/p/6683143.html

使用POI能够导出大数据保证内存不溢出的一个重要原因是SXSSFWorkbook生成的EXCEL为2007版本,修改EXCEL2007文件后缀为ZIP打开可以看到,每一个Sheet都是一个xml文件,单元格格式和单元格坐标均用标签表示.直接使用SXSSFWorkbook来到导出EXCEL本身就是POI为了大数据量导出而量身定制的,所以导出可以直接使用SXSSFWorkbook方式. 为了保险起见可以采用多Sheet的方式保证内存不溢出.需要注意的是Sheet名称不能重复:下载的时候需要定义好返回

转载:http://www.cnblogs.com/gaizai/archive/2010/04/17/1714389.html SQL Server的导出导入方式有: 在SQL Server中提供了导入导出的界面操作. 在界面操作中又分[复制一个或多个表或视图的数据]和[编写查询以指定要传输的数据]两种模式,第一种是直接对表.视图进行全部字段.记录进行导出,而第二种就是可以通过SQL语句来控制导出导入的字段和行. 使用简单但有用的SQL脚本 中的[表复制]这里面的方法. 再一种就是在命令行中使

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

全文转载自:jinshuaiwang的博客 目前处理Excel的开源javaAPI主要有两种,一是Jxl(Java Excel API),Jxl只支持Excel2003以下的版本.另外一种是Apache的Jakarta POI,相比于Jxl,POI对微软办公文档的支持更加强大,但是它使用复杂,上手慢.POI可支持更高的Excel版本2007.对Excel的读取,POI有两种模式,一是用户模式,这种方式同Jxl的使用很类似,使用简单,都是将文件一次性读到内存,文件小的时候,没有什么问题,当文件大的

项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径. ​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口. 抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能. 参数说明 { "className": "ValideData", //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注

代码如下: #region NPOI大数据量多个sheet导出 /// <summary> /// 大数据量多个sheet导出 /// </summary> /// <typeparam name="T">数据源实体类</typeparam> /// <param name="objList">数据源</param> /// <param name="fileName"

数据库设计方面: 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

从总体上来看,对于大型网站,比如门户网站,在面对大量用户访问.高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:1.首先需要解决网络带宽和Web请求的高并发,需要合理的加大服务器和带宽的投入,并且需要充分的利用系统中软件.硬件的缓存机制,将能缓存的内容都进行缓存存储,减少计算层和存储层的压力. 2.其次需要对业务服务器和业务支撑服务器进行合理的分层,并且采用并行计算和分布式算法对大量计算进行处理,并且在开发的过程中需要采用Java SDK中并发包(Concurrency)进行编码实现. 3.存储

1.Bloom filter适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集基本原理及要点:对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数.将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的.同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字.所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了.还有

Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要