Java导入csv文件读取数据存入数据库

withme977

已于 2024-01-26 16:00:42 修改

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文章标签： java 数据库开发语言

于 2024-01-08 10:53:06 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/withme977/article/details/135451702

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本文介绍了如何在SpringBoot应用中处理前端上传的MultipartFile类型的CSV文件，通过CSVUtils工具读取数据，根据不同表类型转换为对象集合，并使用手写SQL进行批量插入数据库的操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前端上传 MultipartFile文件，后端读取文件数据转为对象集合手写sql批量插入数据

话不多说，上代码

导入pom

<dependency>
            <groupId>com.univocity</groupId>
            <artifactId>univocity-parsers</artifactId>
            <version>2.9.1</version>
        </dependency>

Controller层

    @Log(title = "导入CSV数据", businessType = BusinessType.OTHER)
    @ApiOperation(value = "导入CSV数据")
    @PostMapping("/importCSV")
    public R<Integer> importCsv(@RequestParam("file") MultipartFile file,       @Param("tableName") String tableName, @Param("tableType") Integer tableType){
        return R.ok(dataCommonOperationService.importCSVData(file, tableName, tableType));
    }

ServiceImpl实现类层

/**
     * 导入CSV文件数据
     * @param file      表文件
     * @param tableName 表名
     * @param tableType 表类型
     * @return 结果
     */
    @Override
    public int importCSVData(MultipartFile file, String tableName, Integer tableType){

        int resultNum = 0;
        // 根据tableType类型判断是哪个表  然后再进行读取csv的对象数据
        switch (tableType){
            case 1:
                List<ImportCsvDataOneDto> listOne = CSVUtils.read(file, ImportCsvDataOneDto.class);
                listOne.forEach(System.out::println);
                listOne.forEach( one -> one.setAuditStatus(DataAuditStatusEnum.AUDIT_ING.getCode() ));
                // 读取后根据表名插入表数据
                resultNum = dataCommonOperationMapper.batchDataList(tableName, listOne);
                if(resultNum <= 0){
                    throw new ServiceException(BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getMessage(), BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getCode());
                }
                break;
            case 2:
                List<ImportCsvDataTwoDto> listTwo = CSVUtils.read(file, ImportCsvDataTwoDto.class);
                listTwo.forEach( two -> two.setAuditStatus(DataAuditStatusEnum.AUDIT_ING.getCode() ));
                resultNum = dataCommonOperationNlgMapper.batchNlgDataList(tableName, listTwo);
                if(resultNum <= 0){
                    throw new ServiceException(BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getMessage(), BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getCode());
                }
                break;
        }
        return resultNum;

    }

ps：这里如果上传数据量较多的话会产生问题

可以分批处理数据，再存入数据库表内，如下

/**
     * 导入CSV文件数据
     * @param file      表文件
     * @param tableName 表名
     * @param tableType 表类型
     * @return 结果
     */
    @Override
    @Transactional
    public int importCSVData(MultipartFile file, String tableName, Integer tableType) throws IOException {

        String charset = CSVUtils.getCsvCharset(file.getInputStream());
        int resultNum = 0;
        // 根据tableType类型判断是哪个表  然后再进行读取csv的对象数据
        switch (tableType){
            case 1:
                List<ImportCsvDataOneDto> listOne = CSVUtils.read(file, ImportCsvDataOneDto.class, charset);
                if(listOne.isEmpty()){
                    throw new ServiceException(BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ZERO_ERROR.getMessage(), BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ZERO_ERROR.getCode());
                }
                listOne.forEach( one -> one.setAuditStatus(DataAuditStatusEnum.AUDIT_ING.getCode() ));
                // 读取后根据表名插入表数据
                resultNum = insert(tableName, listOne);
                if(resultNum <= 0){
                    throw new ServiceException(BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getMessage(), BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getCode());
                }
                break;
            case 2:
                List<ImportCsvDataTwoDto> listTwo = CSVUtils.read(file, ImportCsvDataTwoDto.class, charset);
                if(listTwo.isEmpty()){
                    throw new ServiceException(BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ZERO_ERROR.getMessage(), BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ZERO_ERROR.getCode());
                }
                listTwo.forEach( two -> two.setAuditStatus(DataAuditStatusEnum.AUDIT_ING.getCode() ));
                resultNum = insertNlg(tableName, listTwo);
                if(resultNum <= 0){
                    throw new ServiceException(BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getMessage(), BaseErrorCodeEnum.CODE_ERROR_DATA_IMPORT_ERROR.getCode());
                }
                break;
        }
        return resultNum;

    }


    @Transactional
    public int insert(String tableName, List<ImportCsvDataOneDto> list) {
        // 每次插入的数量
        int batchSize = 2000;
        // 计算需要分多少批插入数据库
        int batch = list.size() / batchSize;
        // 计算最后一批的大小
        int lastSize = list.size() % batchSize;

        // 将筛选出的结果分批次添加到表中
        for (int i = batchSize; i <= batch * batchSize; i = i + batchSize) {
            // 截取本次要添加的数据
            List<ImportCsvDataOneDto> insertList = list.subList(i - batchSize, i);
            // 添加本批次数据到数据库中
            dataCommonOperationMapper.batchDataList(tableName, insertList);
        }
        // 最后一批元素的大小是否为0
        if (lastSize != 0) {
            // 如果元素有剩余则将所有元素作为一个子列表一次性插入
            List<ImportCsvDataOneDto> lastList = list.subList(batchSize * batch, list.size());
            // 添加集合到数据库中
            dataCommonOperationMapper.batchDataList(tableName, lastList);
        }
        return list.size();
    }

CSVUtils工具类：（获取对应的编码格式，进行处理，因为csv文件的编码格式不固定，采用了动态获取的办法）

package com.geb.common.utils;


import com.univocity.parsers.common.processor.BeanListProcessor;
import com.univocity.parsers.csv.CsvFormat;
import com.univocity.parsers.csv.CsvParser;
import com.univocity.parsers.csv.CsvParserSettings;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.mozilla.universalchardet.UniversalDetector;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

/**
 * @author: Jxc
 * @create: 2023-12-27
 * @description:  CSV工具类
 */
@Component
@Slf4j
public class CSVUtils {


    /**
     * 读取crv文件并转换成List
     *
     * @param clazz  bean对象
     * @param file   待读取文件
     * @return crv对象list
     */
    public static <T> List<T> read(MultipartFile file, Class<T> clazz, String charset) {

        List<T> result = Collections.emptyList();
        try {
            BeanListProcessor<T> rowProcessor = new BeanListProcessor<>(clazz);

            InputStream in = file.getInputStream();
//            InputStreamReader reader = new InputStreamReader(in, "GBK");
            InputStreamReader reader = new InputStreamReader(in, charset);

            CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings();
            settings.getFormat().setLineSeparator("\n");
            settings.setProcessor(rowProcessor);
            settings.setFormat(new CsvFormat());

            CsvParser parser = new CsvParser(settings);
            parser.parse(reader);
            //逐行读取
            result = rowProcessor.getBeans();
        } catch (Exception e) {
            log.error("Import csv file failed. message: ", e);
        }
        return result;
    }


    /**
     * 获取CSV文件编码格式
     * @param inputStream
     * @return
     * @throws IOException
     */
    public static String getCsvCharset(InputStream inputStream) throws IOException {
        byte[] buf = new byte[4096];
        UniversalDetector detector = new UniversalDetector(null);

        int nread;
        while ((nread = inputStream.read(buf)) > 0 && !detector.isDone()) {
            detector.handleData(buf, 0, nread);
        }
        detector.dataEnd();

        String encoding = detector.getDetectedCharset();
        detector.reset();
        return encoding;
    }


}

Mapper层：

int batchDataList(@Param("tableName") String tableName, @Param("oneList") List<ImportCsvDataOneDto> dataOneList);

Mapper.xml层：

<!-- 批量插入数据 -->
    <insert id="batchDataList">
        insert into ${tableName}(space, device, scene, position, query, reply, audit_status, create_time)
        values
        <foreach item="item" index="index" collection="oneList" separator=",">
            (#{item.space}, #{item.device}, #{item.scene}, #{item.position}, #{item.query},
                #{item.model_return}, #{item.auditStatus}, #{item.create_date})
        </foreach>
    </insert>

以上就是全部的csv数据读取导入至数据库，如有补充请留言~