springboot集成easyexcel实现服务器无存储的文件下载

SpringBoot整合EasyExcel实现Excel导入导出/上传下载至数据库 上一篇写了一个SpringBoot整合poi实现excel导入导出的,但是使用poi会有一些问题,这时阿里带着EasyExcel来了。 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P 阅读详情
业务背景

系统中存在大量的统计业务。统计查询条件基本都是根据时间和多个条件的组合进行分页查询,并返回查询结果
统计导出功能导出的是符合条件的所有数据,不仅是当前页面展示的分页数据,所以导出功能需放在服务端完成
统计业务较多,统计结果返回数据没有添加对应的视图类,而是直接返回的map数组序列化成的json
返回的excel数据,除了字段相关的header,header行之前还有一些特殊说明,直接调用excel的api写excel的头会比较麻烦

集成easyexcel

pom中添加依赖

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>easyexcel</artifactId>
            <version>3.0.5</version>
        </dependency>
实现无存储下载

思路

  • 统计结果随时间的变化较大,先在服务端生成excel,作为缓存再导出意义不是太大,所以选择直接用easyexcel的API生成文件流写出去,而不在服务端存储
  • 考虑到每个excel的文件头会有些特殊情况,并且没有添加对应的类来映射excel的行,所以直接采用模板的方式,准备好excel头的模板
  • 在springboot项目的resources目录下,新建excel_template目录,将模板放到该目录下
  • easyexcel读取模板有三种方式,一个是文件路径,一个是文件,一个是输入流。web项目打成jar包后文件目录和在idea里面开发的文件目录会发生变化,用路径或是文件的方式来作为参数要做不少的处理,试了几种都没有成功,最后采用输入流的方式来做处理
  • 用输入流作为模板参数,要注意模板文件名的后缀需要为xlsx,不是xls,不然会报错

实现

package com.wind.test_web.common.commonUtil;

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;

import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URLEncoder;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * title: ExcelUtil
 * author: wind
 * description: excel util, generate excel
 **/
public class ExcelUtil {

    private static final String EXCEL_TEMPLATE_DIR = "excel_template/";;

    /**
     * 根据模板写文件到输出流
     * @param response:
     * @param fileName: 输出文件名字,文件名后缀需要和模板文件后缀一致。文件名可以和模板名字一样
     * @param data: 输出数据
     * @throws IOException:
     */
    public static void noModelDownloadWithTemplate(
            HttpServletResponse response,
            String fileName,
            List<List<Object>> data) throws IOException {

        // 这里注意 有同学反应使用swagger 会导致各种问题,请直接用浏览器或者用postman
        response.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");
        response.setCharacterEncoding("utf-8");
        // 这里URLEncoder.encode可以防止中文乱码 当然和easyexcel没有关系
        String encodedFileName = URLEncoder.encode(fileName, "UTF-8").replaceAll("\\+", "%20");
        response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename*=utf-8''" + encodedFileName);
        // E:\采集设备报警统计.xls
        EasyExcel.write(response.getOutputStream())
                .needHead(Boolean.FALSE)
                .withTemplate(getExcelTemplateInputStream(fileName))
                .sheet()
                .doWrite(data);
    }

    public static InputStream getExcelTemplateInputStream(String templateName) throws IOException {
        return new ClassPathResource(EXCEL_TEMPLATE_DIR + templateName).getInputStream();
    }

}

参考
官方文档

SpringBoot使用easyExcel导入导出Excel文件 SpringBoot使用easyExcel导入导出Excel文件 一、项目原因 最近公司业务上有导入导出Excel的需求,自己有点看不懂,于是上网看了一些大神的思路,学会了一些,给大家分享一下。 二、项目的思路 Excel导入 浏览文件夹,选择需要上传的文件 将本地文件上传至服务器指定位置 服务器解析Excel文件 将Excel中解析的数据存入数据库中 Excel导出 设定查询条件 数据库中查询相应的数据 将数据写入Excel 将Excel下载至本地 这里建议小伙伴们使用Postman去测试接口 三 阅读详情

相关推荐

Springboot使用EasyExcel读写excel(详细)

文章目录Springboot使用EasyExcel读写Excel(超级详细) 本地读取 web上传 本地导出 web下载

yd的博客 1万+

easyExcel文件上传与下载

在srping是使用easyExcel进行文件上传与下载

a806451906的博客 1484

SpringBoot第56讲:SpringBoot集成文件 - 集成EasyExcel之Excel导入导出

EasyExcel是一个基于Java的、快速、简洁、解决大文件内存溢出的Excel处理工具。它能让你在不用考虑性能、内存的等因素的情况下,快速完成Excel的读、写等功能。它是基于POI来封装实现的,主要解决其易用性,封装性和性能问题。本文是SpringBoot第56讲,主要介绍通过SpringBoot集成Excel实现Excel的导入,导出和填充模板等功能。

Jet_qi的博客 1452

EasyExcel 上传excel文件下载

2.创建上传接口:在您的后端应用程序中创建一个接口,用于接收上传的Excel文件。前端实现:在前端页面中,创建一个文件上传表单,确保表单的enctype属性设置为 multipart/form-data,并将文件上传到后端的上传接口。在写入Excel文件时,我们使用了 ExcelWriter 和 WriteSheet 对象来创建Excel写入器,并将异常信息逐行写入Excel文件。这样,当上传Excel文件时发生异常,异常信息将会被写入到生成的Excel文件中,以便用户下载并查看。

qq_38772518的博客 657

瑞芯微RK3588系统重装实战:从Windows到Linux的完整烧录指南

本文提供了一份详尽的瑞芯微RK3588开发板系统重装实战指南,涵盖从Windows到Linux双平台的完整烧录流程。针对RK3588芯片特性,详细解析了驱动安装、工具使用、固件烧录步骤及常见问题排错,旨在帮助开发者高效、安全地完成系统切换与部署,快速投入AI推理与边缘计算等应用开发。

weixin_29164185的博客 361

【基金量化研究系列】基金绩效归因模型——Brinson多期归因模型

文章目录1. 引言2. Brinson单期归因模型2.1 模型框架2.2 公式推导3. Brinson多期归因模型3.1 模型框架3.2 公式推导4. Brinson模型的应用场景4.1 基金组合归因4.2 基金经理能力刻画4.3 大类资产配置应用5. 模型的实现与实证案例研究写在最后 1. 引言 在 2. Brinson单期归因模型 2.1 模型框架 wp wb rp 组合收益:wp rp 择股收益:wb rp rb 择时收益:wp rb 基准收益:wb rb 2.2 公式推

Mikey_Sun的博客 1万+

使用 EasyExcel 读取和下载 excel 文件

前言 EasyExcel是阿里巴巴开源的一个excel处理框架,以使用简单,节省内存著称,EasyExcel能大大减少占用内存的主要原因是在解析Excel时没有将文件数据一次性全部加载到内存中,而是从磁盘上一行行读取数据,逐个解析。 EasyExcel采用一行一行的解析模式,并将一行的解析结果以观察者的模式通知处理(AnalysisEventListener)。 构建工具类 @Data public class User{ @ExcelProperty(value = "名称", index =

weixin_42962634的博客 6237

STM32实现webserver显示数据及配置参数

其实提到的将fsdata.c重命名为fsdata_custom.c,可以不重命令,将/LWIP/Target/lwipopts.h中HTTPD_USE_CUSTOM_FSDATA 定义为0,这样HTTPD_FSDATA_FILE将使用fsdata.c,避免每次生成fsdata.c需要重命令的麻烦。2、登录成功后,板卡根据板卡配置类型,返回对应的数据页面,该页面可实现数据校准、清零,以及进行到板卡参数设置页面。目前还未实现post功能以及http身份验证功能。3、板卡参数设置页面。

2694

EasyExcel使用(实现文件上传下载)

easyexcel

YLXCA的博客 2921

ROS基础(一)——命令行代码(以小乌龟程序为例)

ROS学习(一)——命令行代码(以小乌龟程序为例)1 基础命令行语句1.1 roscore1.2 rqt_graph(显示系统计算图)1.3 rosnode(显示所有节点相关信息)1.4 rostopic(和话题相关)2 服务类型指令rosservice同时存在两只海龟3 指令记录 1 基础命令行语句 从大二四旋翼无人机编队后就没再接触过ROS了,最近由于科研任务需要重新捡起来,打算系统学一下!学习过程参考古月居老师的视频,有兴趣的同学可以去[BliBli]学习。 学习平台:Ubuntu 18.04 硬件

北理自动化小白 6268

微观交通流仿真软件:SUMO (Simulation of Urban MObility)_(1).SUMO入门与基础概念

SUMO(Simulation of Urban MObility)是一个开源的微观交通流仿真软件,用于模拟城市交通系统中的各种动态行为。SUMO不仅可以模拟车辆的行驶,还可以模拟行人、自行车、公交车等交通参与者的运动。通过SUMO,研究人员和工程师可以对交通系统进行详细建模和分析,从而优化交通规划、评估交通政策和设计智能交通系统。车辆路径规划:SUMO可以模拟车辆在路网中的路径选择,包括动态路径选择和静态路径选择。交通信号控制:支持多种交通信号控制策略,包括固定时间控制、自适应控制等。多模式交通:模拟不同

kkchenjj的博客 1182

easyexcel使用教程-导出篇

easyExcel使用教程–导出篇 开始准备工作 1、导入Maven依赖 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>2.2.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>or

chenxjuc的博客 3万+

关于DEJA_VU3D - Cesium功能集专栏说明

专栏主要目的是对工作中基于Cesium实现过的功能进行整合,暂时打算一周2-3更的样子来更新,每一篇都会奉上完整源代码(尽可能把代码简洁一些)。功能实现大多数是自己琢磨实现的,也有参考其他大神后整理实现的,初步算了算现在有差不多实现小130个左右的功能,后续也会不断的更新。..........................................

总得学点什么的博客 2万+

SpringBoot集成EasyExcel实现Excel下载

SpringBoot集成EasyExcel实现Excel下载 一、背景 为什么会用Easyexcel来做Excel下载 项目中的Excel导入功能刚做好,领导又来了:这次要导出功能。我导入才刚整明白呢,你又来了。但是没有办法,领导才是衣食父母嘛,只有干了。 阿里巴巴语雀团队对EasyExcel是这样介绍的 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

Lonely Programmer 2400

元数据治理实战:构建企业数据地图与血缘体系

元数据(Metadata)是描述数据的数据,是你能了解“数据是怎么来的”、“它是做什么的”、“能不能用”的基础信息。📌 举个例子:order_idstringods_order定义:平台内用户在订单系统中产生的唯一订单编号更新时间:每天凌晨 2 点,由 Airflow 调度任务生成所属人:张三(数据开发部)🔍 这些信息本身不直接参与计算,但它们是数据可管理、可追踪、可评估的基础。模块实战建议元数据类型技术 + 业务 + 操作元数据三类统一治理治理路径。

晴天彩虹雨的博客 290

LAMMPS-使用MATLAB计算径向分布函数

首先需要使用LAMMPS进行分子动力学模拟,并获取到所需的数据文件,LAMMPS是一款开源的分子动力学模拟软件,可以模拟原子、分子和离子的运动行为,对于本文的目标假设你已经完成了LAMMPS的安装和模拟过程,获得了数据文件。)是一种重要的统计工具,用于描述原子或分子之间的空间分布情况,通过计算RDF可以获得物质的结构信息、相互作用距离以及相位转变等重要参数,本文将介绍如何使用MATLAB计算LAMMPS生成的数据文件的径向分布函数。变量替换为你的实际数据文件的名称。

weixin_50547796的博客 515

SpringBoot项目中集成EasyExcel实现Excel文件上传至MySQL

一、背景 最近项目中遇到了这样的需求,要实现从前端导入Excel文件至MySQL数据库。开始我的第一想法就是用 POI,毕竟我之前有用过 POI 来实现这样类似的功能。不同的是 POI 是导入前端传来的 JSON 数据,而这次的需求直接传个 Excel 文件,还想着怎么把 Excel 里的数据怎么解析出来呢?这时无意间发现了 alibaba 开源的 EasyExcel。哈哈哈,来的早不如来得巧。想...

riemann_的博客 4543

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

【Excel】使用 SpringBoot 实现 Excel 文件的导入与导出

为了大家能更好地理解这篇博文,在看之前,建议去看看我的上一篇博文:【File】使用 SpringBoot 实现文件的上传与下载 这两篇博文互有联系:文件的导入就是文件的上传;文件的导出就是文件的下载。 至于为什么是 导入/导出 Excel 文件呢?因为 Excel 文件用的频率更多吧。顺便来复习下通过 EasyExcel 来操作 Excel 文件。 ...

sco5282的博客 3万+

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

SpringBoot用easyExcel实现excel文件上传至数据库与下载数据库数据为Excel

@SpringBoot实现Excel文件上传至数据库与下载数据库数据为Excel 这里是整合poi实现的,后来发现poi有一些缺陷,但这些缺陷被阿里的EasyExcel解决了,于是采用了第二种。 一、第一种(不推荐,推荐下方第二种使用easyExcel) 首先创建一个SpringBoot项目,pom.xml中加入操作Excel需要的jar包 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifa

洛水逆风向西 1380

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

EasyExcel实现文件上传下载(百万级数据、单元格自定义样式)

Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poijxl。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,一个3M的excel用POI sax解析依然需要100M左右内存,改用easyexcel可以降低到几M,并且再大的excel也不会出现内存溢出;

从基础到源码解析的学习记录 4522

SpringBoot使用easyexcel

Spring boot集成easyexcel easyexcel相比其他excel框架的读取,easyexcel更省内存,上手容易 git地址: https://github.com/alibaba/easyexcel 官网地址:https://www.yuque.com/easyexcel/doc/easyexcel 首先再pom文件中添加引入 <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifac

qq_42005257的博客 1209

Spring Boot整合EasyExcel:实现大规模数据的并行导出与压缩下载

本文介绍了使用Spring Boot和EasyExcel实现大规模数据高效导出的方法,通过数据分批处理、并行处理和文件压缩等技术手段,提升了导出效率并优化了用户体验,特别适用于需要处理大量数据的企业系统。

Yaml4的博客 2596

SpringBoot整合EasyExcel上传下载前后端

【代码】SpringBoot整合EasyExcel上传下载前后端。

daai5201314的博客 934

SpringBoot+EasyExcel 实现300万数据快速导出

SpringBoot+EasyExcel 实现300万数据快速导出

weixin_46619605的博客 1557

EasyExcel实现Excel文件的导入导出

EasyExcel实现Excel文件的导入导出 前言 在我们日常的开发过程中经常会使用Excel文件的形式来批量地上传下载系统数据,我们最常用的工具是Apache poi,但是如果数据到底上百万时,将会造成内存溢出的问题,那么我们怎么去实现百万数据批量导入导出。 正文 Easyexcel Easyexcel 是阿里巴巴的开源项目,用来优化Excel文件处理过程: poi消耗内存严重: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

蹊源的奇思妙想的博客 1万+
上一篇: spring JPA 处理字段名动态变化的条件查询
下一篇: CDH集群问题处理 -- NTP服务不同步,系统盘占用多的迁移
xufwind
博客等级 码龄11年 27粉丝 50原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值