• 如何使用EasyExcel实现百万数据的导入导出
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在项目开发中往往需要使用到数据的导入和导出,导入就是从Excel中导入到DB中,而导出就是从DB中查询数据然后使用POI写到Excel上。大数据的导入和导出,相信大家在日常的开发、面试中都会遇到。很多问题只要这一次解决了,总给复盘记录,后期遇到同样的问题就好解决了。好啦,废话不多说开始正文!

一.百万数据导入导出
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:
1.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)
2.每查询一次结束,就使用EasyExcel工具将这些数据写入一次;
3.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;

4.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;
/**
 * 堆代码 duidaima.com
 * 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。

看下导出效果,脚本插入了500w数据,100w一个sheet因此正好五个


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
@Resource
private EmpService empService;

@GetMapping("/importData")
public void importData() {
    String fileName = "C:\\Users\\asus\\Desktop\\员工信息.xlsx";
    //记录开始读取Excel时间,也是导入程序开始时间
    long startReadTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("------开始读取Excel的Sheet时间(包括导入数据过程):" + startReadTime + "ms------");
    //读取所有Sheet的数据.每次读完一个Sheet就会调用这个方法
    EasyExcel.read(fileName, new EasyExceGeneralDatalListener(empService)).doReadAll();
    long endReadTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("------结束读取Excel的Sheet时间(包括导入数据过程):" + endReadTime + "ms------");
    System.out.println("------读取Excel的Sheet时间(包括导入数据)共计耗时:" + (endReadTime-startReadTime) + "ms------");
}
Excel导入事件监听
// 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------
从打印结果可以看出,在我的电脑上导入500w数据差不多需要200多秒的时间。

二.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。
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