300萬數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出優(yōu)化方案，從80s優(yōu)化到8s（實測）

作者：飄渺Jam 2025-02-14 09:30:42

開發(fā) 項目管理

在項目開發(fā)中往往需要使用到數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出，導(dǎo)入就是從Excel中導(dǎo)入到DB中,而導(dǎo)出就是從DB中查詢數(shù)據(jù)然后使用POI寫到Excel上。

前景

寫本文的背景是因為在工作中遇到了大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出，問題既然來了逃跑不如干掉它！！！

只要這一次解決了，后期遇到同樣的問題就好解決了。

廢話不多說，開始擼起來！！！

1.傳統(tǒng)POI的的版點比較

其實想到數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出，理所當(dāng)然的會想到apache的poi技術(shù)，以及Excel的版本問題。

既然要做導(dǎo)入導(dǎo)出，那么我們就先來大致看一下傳統(tǒng)poi技術(shù)的版本以及優(yōu)缺點對比吧！

首先我們知道POI中我們最熟悉的莫過于WorkBook這樣一個接口，我們的POI版本也在更新的同時對這個幾口的實現(xiàn)類做了更新：

HSSFWorkbook :

這個實現(xiàn)類是我們早期使用最多的對象，它可以操作Excel2003以前（包含2003）的所有Excel版本。在2003以前Excel的版本后綴還是.xls

XSSFWorkbook :

這個實現(xiàn)類現(xiàn)在在很多公司都可以發(fā)現(xiàn)還在使用，它是操作的Excel2003--Excel2007之間的版本，Excel的擴展名是.xlsx

SXSSFWorkbook :

這個實現(xiàn)類是POI3.8之后的版本才有的,它可以操作Excel2007以后的所有版本Excel,擴展名是.xlsx

大致知道了我們在導(dǎo)入導(dǎo)出操作的時候會用到這樣三個實現(xiàn)類以及他們可以操作的Excel版本和后綴之后,我們就要從優(yōu)缺點分析他們了

HSSFWorkbook

它是POI版本中最常用的方式，不過:

它的缺點是最多只能導(dǎo)出 65535行，也就是導(dǎo)出的數(shù)據(jù)函數(shù)超過這個數(shù)據(jù)就會報錯;
它的優(yōu)點是不會報內(nèi)存溢出。（因為數(shù)據(jù)量還不到7w所以內(nèi)存一般都夠用，首先你得明確知道這種方式是將數(shù)據(jù)先讀取到內(nèi)存中，然后再操作）

XSSFWorkbook

優(yōu)點：這種形式的出現(xiàn)是為了突破HSSFWorkbook的65535行局限，是為了針對Excel2007版本的1048576行，16384列，最多可以導(dǎo)出104w條數(shù)據(jù)；
缺點：伴隨的問題來了，雖然導(dǎo)出數(shù)據(jù)行數(shù)增加了好多倍，但是隨之而來的內(nèi)存溢出問題也成了噩夢。因為你所創(chuàng)建的book，Sheet，row，cell等在寫入到Excel之前，都是存放在內(nèi)存中的（這還沒有算Excel的一些樣式格式等等），可想而知，內(nèi)存不溢出就有點不科學(xué)了！！！

SXSSFWorkbook

從POI 3.8版本開始，提供了一種基于XSSF的低內(nèi)存占用的SXSSF方式：

優(yōu)點：

這種方式不會一般不會出現(xiàn)內(nèi)存溢出（它使用了硬盤來換取內(nèi)存空間，
也就是當(dāng)內(nèi)存中數(shù)據(jù)達(dá)到一定程度這些數(shù)據(jù)會被持久化到硬盤中存儲起來，而內(nèi)存中存的都是最新的數(shù)據(jù)），
并且支持大型Excel文件的創(chuàng)建（存儲百萬條數(shù)據(jù)綽綽有余）。

缺點：

既然一部分?jǐn)?shù)據(jù)持久化到了硬盤中，且不能被查看和訪問那么就會導(dǎo)致，
在同一時間點我們只能訪問一定數(shù)量的數(shù)據(jù)，也就是內(nèi)存中存儲的數(shù)據(jù);
sheet.clone()方法將不再支持,還是因為持久化的原因;
不再支持對公式的求值，還是因為持久化的原因，在硬盤中的數(shù)據(jù)沒法讀取到內(nèi)存中進行計算；
在使用模板方式下載數(shù)據(jù)的時候，不能改動表頭，還是因為持久化的問題，寫到了硬盤里就不能改變了；

2.使用方式哪種看情況

經(jīng)過了解也知道了這三種Workbook的優(yōu)點和缺點，那么具體使用哪種方式還是需要看情況的：

我一般會根據(jù)這樣幾種情況做分析選擇：

當(dāng)我們經(jīng)常導(dǎo)入導(dǎo)出的數(shù)據(jù)不超過7w的情況下，可以使用 HSSFWorkbook 或者 XSSFWorkbook都行；
當(dāng)數(shù)據(jù)量查過7w并且導(dǎo)出的Excel中不牽扯對Excel的樣式，公式，格式等操作的情況下，推薦使用SXSSFWorkbook;
當(dāng)數(shù)據(jù)量查過7w，并且我們需要操做Excel中的表頭，樣式，公式等，這時候我們可以使用 XSSFWorkbook 配合進行分批查詢，分批寫入Excel的方式來做；

3.百萬數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出（正菜）

鋪墊也做了不少，那么現(xiàn)在開始講講我在工作中遇到的超百萬數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出解決方案：

想要解決問題我們首先要明白自己遇到的問題是什么？

我遇到的數(shù)據(jù)量超級大，使用傳統(tǒng)的POI方式來完成導(dǎo)入導(dǎo)出很明顯會內(nèi)存溢出，并且效率會非常低；

數(shù)據(jù)量大直接使用select * from tableName肯定不行，一下子查出來300w條數(shù)據(jù)肯定會很慢；
300w 數(shù)據(jù)導(dǎo)出到Excel時肯定不能都寫在一個Sheet中，這樣效率會非常低；估計打開都得幾分鐘；
300w數(shù)據(jù)導(dǎo)出到Excel中肯定不能一行一行的導(dǎo)出到Excel中。頻繁IO操作絕對不行；
導(dǎo)入時300萬數(shù)據(jù)存儲到DB如果循環(huán)一條條插入也肯定不行；
導(dǎo)入時300w數(shù)據(jù)如果使用Mybatis的批量插入肯定不行，因為Mybatis的批量插入其實就是SQL的循環(huán)；一樣很慢。

解決思路：

針對1 ：

其實問題所在就是內(nèi)存溢出，我們只要使用對上面介紹的POI方式即可，主要問題就是原生的POI解決起來相當(dāng)麻煩。

經(jīng)過查閱資料翻看到阿里的一款POI封裝工具EasyExcel，上面問題等到解決；

針對2：

不能一次性查詢出全部數(shù)據(jù)，我們可以分批進行查詢，只不過時多查詢幾次的問題，況且市面上分頁插件很多。此問題好解決。

針對3：

可以將300w條數(shù)據(jù)寫到不同的Sheet中，每一個Sheet寫一百萬即可。

針對4：

不能一行一行的寫入到Excel上，我們可以將分批查詢的數(shù)據(jù)分批寫入到Excel中。

針對5：

導(dǎo)入到DB時我們可以將Excel中讀取的數(shù)據(jù)存儲到集合中，到了一定數(shù)量，直接批量插入到DB中。

針對6：

不能使用Mybatis的批量插入，我們可以使用JDBC的批量插入，配合事務(wù)來完成批量插入到DB。即 Excel讀取分批+JDBC分批插入+事務(wù)。

3.1 EasyExcel 簡介

附上GitHub地址：https://github.com/alibaba/easyexcel

GitHub地址上教程和說明很詳細(xì)，并且附帶有讀和寫的demo代碼，這里對它的介紹我就不再詳細(xì)說了。

至于EasyExcel底層怎么實現(xiàn)的這個還有待研究。

3.2 300w數(shù)據(jù)導(dǎo)出

EasyExcel完成300w數(shù)據(jù)的導(dǎo)出。技術(shù)難點已經(jīng)知道了，接下來就是針對這一難點提供自己的解決思路即可。

300w數(shù)據(jù)的導(dǎo)出解決思路：

首先在查詢數(shù)據(jù)庫層面，需要分批進行查詢（我使用的是每次查詢20w）
每查詢一次結(jié)束，就使用EasyExcel工具將這些數(shù)據(jù)寫入一次；
當(dāng)一個Sheet寫滿了100w條數(shù)據(jù)，開始將查詢的數(shù)據(jù)寫入到另一個Sheet中；
如此循環(huán)直到數(shù)據(jù)全部導(dǎo)出到Excel完畢。

注意：

1）我們需要計算Sheet個數(shù)，以及循環(huán)寫入次數(shù)。特別是最后一個Sheet的寫入次數(shù)

因為你不知道最后一個Sheet選喲寫入多少數(shù)據(jù)，可能是100w，也可能是25w因為我們這里的300w只是模擬數(shù)據(jù)，有可能導(dǎo)出的數(shù)據(jù)比300w多也可能少

2）我們需要計算寫入次數(shù)，因為我們使用的分頁查詢，所以需要注意寫入的次數(shù)。

其實查詢數(shù)據(jù)庫多少次就是寫入多少次。

//導(dǎo)出邏輯代碼
public void dataExport300w(HttpServletResponse response) {
    {
        OutputStream outputStream = null;
        try {
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("導(dǎo)出開始時間:" + startTime);

            outputStream = response.getOutputStream();
            ExcelWriter writer = new ExcelWriter(outputStream, ExcelTypeEnum.XLSX);
            String fileName = new String(("excel100w").getBytes(), "UTF-8");

            //title
            Table table = new Table(1);
            List<List<String>> titles = new ArrayList<List<String>>();
            titles.add(Arrays.asList("onlineseqid"));
            titles.add(Arrays.asList("businessid"));
            titles.add(Arrays.asList("becifno"));
            titles.add(Arrays.asList("ivisresult"));
            titles.add(Arrays.asList("createdby"));
            titles.add(Arrays.asList("createddate"));
            titles.add(Arrays.asList("updateby"));
            titles.add(Arrays.asList("updateddate"));
            titles.add(Arrays.asList("risklevel"));
            table.setHead(titles);

            //模擬統(tǒng)計查詢的數(shù)據(jù)數(shù)量這里模擬100w
            int count = 3000001;
            //記錄總數(shù):實際中需要根據(jù)查詢條件進行統(tǒng)計即可
            Integer totalCount = actResultLogMapper.findActResultLogByCondations(count);
            //每一個Sheet存放100w條數(shù)據(jù)
            Integer sheetDataRows = ExcelConstants.PER_SHEET_ROW_COUNT;
            //每次寫入的數(shù)據(jù)量20w
            Integer writeDataRows = ExcelConstants.PER_WRITE_ROW_COUNT;
            //計算需要的Sheet數(shù)量
            Integer sheetNum = totalCount % sheetDataRows == 0 ? (totalCount / sheetDataRows) : (totalCount / sheetDataRows + 1);
            //計算一般情況下每一個Sheet需要寫入的次數(shù)(一般情況不包含最后一個sheet,因為最后一個sheet不確定會寫入多少條數(shù)據(jù))
            Integer oneSheetWriteCount = sheetDataRows / writeDataRows;
            //計算最后一個sheet需要寫入的次數(shù)
            Integer lastSheetWriteCount = totalCount % sheetDataRows == 0 ? oneSheetWriteCount : (totalCount % sheetDataRows % writeDataRows == 0 ? (totalCount / sheetDataRows / writeDataRows) : (totalCount / sheetDataRows / writeDataRows + 1));

            //開始分批查詢分次寫入
            //注意這次的循環(huán)就需要進行嵌套循環(huán)了,外層循環(huán)是Sheet數(shù)目,內(nèi)層循環(huán)是寫入次數(shù)
            List<List<String>> dataList = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < sheetNum; i++) {
                //創(chuàng)建Sheet
                Sheet sheet = new Sheet(i, 0);
                sheet.setSheetName("測試Sheet1" + i);
                //循環(huán)寫入次數(shù): j的自增條件是當(dāng)不是最后一個Sheet的時候?qū)懭氪螖?shù)為正常的每個Sheet寫入的次數(shù),如果是最后一個就需要使用計算的次數(shù)lastSheetWriteCount
                for (int j = 0; j < (i != sheetNum - 1 ? oneSheetWriteCount : lastSheetWriteCount); j++) {
                    //集合復(fù)用,便于GC清理
                    dataList.clear();
                    //分頁查詢一次20w
                    PageHelper.startPage(j + 1 + oneSheetWriteCount * i, writeDataRows);
                    List<ActResultLog> reslultList = actResultLogMapper.findByPage100w();
                    if (!CollectionUtils.isEmpty(reslultList)) {
                        reslultList.forEach(item -> {
                            dataList.add(Arrays.asList(item.getOnlineseqid(), item.getBusinessid(), item.getBecifno(), item.getIvisresult(), item.getCreatedby(), Calendar.getInstance().getTime().toString(), item.getUpdateby(), Calendar.getInstance().getTime().toString(), item.getRisklevel()));
                        });
                    }
                    //寫數(shù)據(jù)
                    writer.write0(dataList, sheet, table);
                }
            }

            // 下載EXCEL
            response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=" + new String((fileName).getBytes("gb2312"), "ISO-8859-1") + ".xlsx");
            response.setContentType("multipart/form-data");
            response.setCharacterEncoding("utf-8");
            writer.finish();
            outputStream.flush();
            //導(dǎo)出時間結(jié)束
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("導(dǎo)出結(jié)束時間:" + endTime + "ms");
            System.out.println("導(dǎo)出所用時間:" + (endTime - startTime) / 1000 + "秒");
        } catch (FileNotFoundException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (outputStream != null) {
                try {
                    outputStream.close();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

3.2.1 測試機狀態(tài)

下面是測試機配置：

圖片

3.2.2 使用數(shù)據(jù)庫版本

數(shù)據(jù)庫我使用的是Oracle19C在網(wǎng)上查閱其實在數(shù)據(jù)量不超過1億的情況下，Mysql和Oracle的性能其實相差不大,超過1億,Oracle的各方面優(yōu)勢才會明顯。

所以這里可以忽略使用數(shù)據(jù)庫對時間造成的影響，使用mysql一樣可以完成測試，不需要單獨安裝Oracle。

這次測試在查詢方面我使用的是rownum進行的模擬查詢300w條數(shù)據(jù)，這種查詢效率其實并不高，實際還有很多優(yōu)化空間來加快查詢速度，

如：明確查詢具體字段，不要用星號，經(jīng)常查詢字段增加索引等盡可能提高查詢效率，用時可能會更短。

<select id="findByPage300w" resultType="show.mrkay.pojo.ActResultLog">
    select *
    from ACT_RESULT_LOG
    where rownum <![CDATA[<]]> 3000001
</select>
-- 建表語句：可以參考一下
-- Create table
create table ACT_RESULT_LOG
(
  onlineseqid VARCHAR2(32),
  businessid  VARCHAR2(32),
  becifno     VARCHAR2(32),
  ivisresult  VARCHAR2(32),
  createdby   VARCHAR2(32),
  createddate DATE,
  updateby    VARCHAR2(32),
  updateddate DATE,
  risklevel   VARCHAR2(32)
)
tablespace STUDY_KAY
  pctfree 10
  initrans 1
  maxtrans 255
  storage
  (
    initial 64K
    next 1M
    minextents 1
    maxextents unlimited
  );

3.2.3 測試結(jié)果

下面是300w數(shù)據(jù)從DB導(dǎo)出到Excel所用時間

從上面結(jié)果可以看出，300w的數(shù)據(jù)導(dǎo)出時間用時2分15秒，并且這是在不適用實體作為映射的情況下，如果使用實體映射不適用循環(huán)封裝的話速度會更快(當(dāng)然這也是在沒有設(shè)置表頭等其他表格樣式的情況下)

綜合來說速度還算可以。

在網(wǎng)上查了很多資料有一個博主測試使用EasyExcel導(dǎo)出102w數(shù)據(jù)用時105秒，具體可以看一下鏈接：

https://blog.csdn.net/u014299266/article/details/107790561

看一下導(dǎo)出效果：文件還是挺大的163M

圖片

3.2.4 導(dǎo)出小結(jié)

經(jīng)過測試EasyExcel還是挺快的，并且使用起來相當(dāng)方便，作者還專門提供了關(guān)流方法，不需要我們手動去關(guān)流了，也避免了我們經(jīng)常忘記關(guān)流導(dǎo)致的一系列問題。

導(dǎo)出測試就到這里，對于數(shù)據(jù)量小于300W的數(shù)據(jù)可以使用在一個Sheet中進行導(dǎo)出。這里就不再演示。

3.3 300w數(shù)據(jù)導(dǎo)入

代碼不重要首先還是思路

300W數(shù)據(jù)的導(dǎo)入解決思路

1）首先是分批讀取讀取Excel中的300w數(shù)據(jù)，這一點EasyExcel有自己的解決方案，我們可以參考Demo即可，只需要把它分批的參數(shù)3000調(diào)大即可。我是用的20w；（一會兒代碼一看就能明白）

2）其次就是往DB里插入，怎么去插入這20w條數(shù)據(jù)，當(dāng)然不能一條一條的循環(huán)，應(yīng)該批量插入這20w條數(shù)據(jù)，同樣也不能使用Mybatis的批量插入語，因為效率也低。可以參考下面鏈接【Myabtis批量插入和JDBC批量插入性能對比】

3）使用JDBC+事務(wù)的批量操作將數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫。（分批讀取+JDBC分批插入+手動事務(wù)控制）

https://www.cnblogs.com/wxw7blog/p/8706797.html

3.3.1 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)(導(dǎo)入前)

如圖：

3.3.2 核心業(yè)務(wù)代碼

// EasyExcel的讀取Excel數(shù)據(jù)的API
@Test
public void import2DBFromExcel10wTest() {
    String fileName = "D:\\StudyWorkspace\\JavaWorkspace\\java_project_workspace\\idea_projects\\SpringBootProjects\\easyexcel\\exportFile\\excel300w.xlsx";
    //記錄開始讀取Excel時間,也是導(dǎo)入程序開始時間
    long startReadTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("------開始讀取Excel的Sheet時間(包括導(dǎo)入數(shù)據(jù)過程):" + startReadTime + "ms------");
    //讀取所有Sheet的數(shù)據(jù).每次讀完一個Sheet就會調(diào)用這個方法
    EasyExcel.read(fileName, new EasyExceGeneralDatalListener(actResultLogService2)).doReadAll();
    long endReadTime = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("------結(jié)束讀取Excel的Sheet時間(包括導(dǎo)入數(shù)據(jù)過程):" + endReadTime + "ms------");
}
// 事件監(jiān)聽
public class EasyExceGeneralDatalListener extends AnalysisEventListener<Map<Integer, String>> {
    /**
     * 處理業(yè)務(wù)邏輯的Service,也可以是Mapper
     */
    private ActResultLogService2 actResultLogService2;

    /**
     * 用于存儲讀取的數(shù)據(jù)
     */
    private List<Map<Integer, String>> dataList = new ArrayList<Map<Integer, String>>();

    public EasyExceGeneralDatalListener() {
    }
    
    public EasyExceGeneralDatalListener(ActResultLogService2 actResultLogService2) {
        this.actResultLogService2 = actResultLogService2;
    }
    
    @Override
    public void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {
        //數(shù)據(jù)add進入集合
        dataList.add(data);
        //size是否為100000條:這里其實就是分批.當(dāng)數(shù)據(jù)等于10w的時候執(zhí)行一次插入
        if (dataList.size() >= ExcelConstants.GENERAL_ONCE_SAVE_TO_DB_ROWS) {
            //存入數(shù)據(jù)庫:數(shù)據(jù)小于1w條使用Mybatis的批量插入即可;
            saveData();
            //清理集合便于GC回收
            dataList.clear();
        }
    }

    /**
     * 保存數(shù)據(jù)到DB
     *
     * @param
     * @MethodName: saveData
     * @return: void
     */
    private void saveData() {
        actResultLogService2.import2DBFromExcel10w(dataList);
        dataList.clear();
    }
    
    /**
     * Excel中所有數(shù)據(jù)解析完畢會調(diào)用此方法
     *
     * @param: context
     * @MethodName: doAfterAllAnalysed
     * @return: void
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        saveData();
        dataList.clear();
    }
}
//JDBC工具類
public class JDBCDruidUtils {
    private static DataSource dataSource;

    /*
   創(chuàng)建數(shù)據(jù)Properties集合對象加載加載配置文件
    */
    static {
        Properties pro = new Properties();
        //加載數(shù)據(jù)庫連接池對象
        try {
            //獲取數(shù)據(jù)庫連接池對象
            pro.load(JDBCDruidUtils.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));
            dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(pro);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    /*
    獲取連接
     */
    public static Connection getConnection() throws SQLException {
        return dataSource.getConnection();
    }


    /**
     * 關(guān)閉conn,和 statement獨對象資源
     *
     * @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();
            }
        }
    }

    /**
     * 關(guān)閉 conn , statement 和resultset三個對象資源
     *
     * @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();
            }
        }
    }

    /*
    獲取連接池對象
     */
    public static DataSource getDataSource() {
        return dataSource;
    }

}
# druid.properties配置
driverClassName=oracle.jdbc.driver.OracleDriver
url=jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ORCL
username=mrkay
password=******
initialSize=10
maxActive=50
maxWait=60000
// Service中具體業(yè)務(wù)邏輯

/**
 * 測試用Excel導(dǎo)入超過10w條數(shù)據(jù),經(jīng)過測試發(fā)現(xiàn),使用Mybatis的批量插入速度非常慢,所以這里可以使用 數(shù)據(jù)分批+JDBC分批插入+事務(wù)來繼續(xù)插入速度會非常快
 *
 * @param
 * @MethodName: import2DBFromExcel10w
 * @return: java.util.Map<java.lang.String, java.lang.Object>
 */
@Override
public Map<String, Object> import2DBFromExcel10w(List<Map<Integer, String>> dataList) {
    HashMap<String, Object> result = new HashMap<>();
    //結(jié)果集中數(shù)據(jù)為0時,結(jié)束方法.進行下一次調(diào)用
    if (dataList.size() == 0) {
        result.put("empty", "0000");
        return result;
    }
    //JDBC分批插入+事務(wù)操作完成對10w數(shù)據(jù)的插入
    Connection conn = null;
    PreparedStatement ps = null;
    try {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(dataList.size() + "條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:" + startTime + "ms");
        conn = JDBCDruidUtils.getConnection();
        //控制事務(wù):默認(rèn)不提交
        conn.setAutoCommit(false);
        String sql = "insert into ACT_RESULT_LOG (onlineseqid,businessid,becifno,ivisresult,createdby,createddate,updateby,updateddate,risklevel) values";
        sql += "(?,?,?,?,?,?,?,?,?)";
        ps = conn.prepareStatement(sql);
        //循環(huán)結(jié)果集:這里循環(huán)不支持"爛布袋"表達(dá)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.setTimestamp(6, new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            ps.setString(7, item.get(6));
            ps.setTimestamp(8, new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            ps.setString(9, item.get(8));
            //將一組參數(shù)添加到此 PreparedStatement 對象的批處理命令中。
            ps.addBatch();
        }
        //執(zhí)行批處理
        ps.executeBatch();
        //手動提交事務(wù)
        conn.commit();
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println(dataList.size() + "條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:" + endTime + "ms");
        System.out.println(dataList.size() + "條,導(dǎo)入用時:" + (endTime - startTime) + "ms");
        result.put("success", "1111");
    } catch (Exception e) {
        result.put("exception", "0000");
        e.printStackTrace();
    } finally {
        //關(guān)連接
        JDBCDruidUtils.close(conn, ps);
    }
    return result;
}

3.3.3 測試結(jié)果

下面是300w數(shù)據(jù)邊讀邊寫用時間:

大致計算一下:

從開始讀取到中間分批導(dǎo)入再到程序結(jié)束總共用時: (1623127964725-1623127873630)/1000=91.095秒

300w數(shù)據(jù)正好是分15次插入綜合用時:8209毫秒也就是 8.209秒

計算可得300w數(shù)據(jù)讀取時間為:91.095-8.209=82.886秒

結(jié)果顯而易見:

EasyExcel分批讀取300W數(shù)據(jù)只用了 82.886秒

使用JDBC分批+事務(wù)操作插入300w條數(shù)據(jù)綜合只用時 8.209秒

------開始讀取Excel的Sheet時間(包括導(dǎo)入數(shù)據(jù)過程):1623127873630ms------
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127880632ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127881513ms
200000條,導(dǎo)入用時:881ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127886945ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127887429ms
200000條,導(dǎo)入用時:484ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127892894ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127893397ms
200000條,導(dǎo)入用時:503ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127898607ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127899066ms
200000條,導(dǎo)入用時:459ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127904379ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127904855ms
200000條,導(dǎo)入用時:476ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127910495ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127910939ms
200000條,導(dǎo)入用時:444ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127916271ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127916744ms
200000條,導(dǎo)入用時:473ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127922465ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127922947ms
200000條,導(dǎo)入用時:482ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127928260ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127928727ms
200000條,導(dǎo)入用時:467ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127934374ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127934891ms
200000條,導(dǎo)入用時:517ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127940189ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127940677ms
200000條,導(dǎo)入用時:488ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127946402ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127946925ms
200000條,導(dǎo)入用時:523ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127952158ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127952639ms
200000條,導(dǎo)入用時:481ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127957880ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127958925ms
200000條,導(dǎo)入用時:1045ms
200000條,開始導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127964239ms
200000條,結(jié)束導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫時間:1623127964725ms
200000條,導(dǎo)入用時:486ms
------結(jié)束讀取Excel的Sheet時間(包括導(dǎo)入數(shù)據(jù)過程):1623127964725ms------

看一下數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)是不是真的存進去了300w。

可以看到數(shù)據(jù)比導(dǎo)入前多了300W，測試很成功。

3.3.4 導(dǎo)入小結(jié)

具體我沒有看網(wǎng)上其他人的測試情況，這東西一般也很少有人愿意測試，不過這個速度對于我當(dāng)時解決公司大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出已經(jīng)足夠，當(dāng)然公司的業(yè)務(wù)邏輯很復(fù)雜，數(shù)據(jù)量也比較多，表的字段也比較多，導(dǎo)入和導(dǎo)出的速度會比現(xiàn)在測試的要慢一點，但是也在人類能接受的范圍之內(nèi)。

4.總結(jié)

這次工作中遇到的問題也給我留下了深刻印象,同時也是我職業(yè)生涯添彩的一筆。

最起碼簡歷上可以寫上你處理過上百萬條數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出。

最后說一下公司之前怎么做的，公司之前做法是

限制了用戶的下載數(shù)量每次最多只能有四個人同時下載，并且控制每個用戶最大的導(dǎo)出數(shù)據(jù)最多只能是20w，與此同時他們也是使用的JDBC分批導(dǎo)入，但是并沒有手動控制事務(wù)。

控制同時下載人數(shù)我可以理解，但是控制下載數(shù)據(jù)最多為20w就顯得有點雞肋了。

這也是我后期要解決的問題。

好了到此結(jié)束，相信大神有比我做的更好的，對于EasyExcel內(nèi)部到底是怎么實現(xiàn)的還有待考究（有空我再研究研究）。

責(zé)任編輯：武曉燕來源： JAVA日知錄

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