easyexcel 在设置标题_阿里开源（EasyExcel）

阿里开源(EasyExcel)---导出EXCEL - 请叫我猿叔叔的博客 - CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_35206261/article/details/88579151一. 简介导出是后台管理系统的常用功能，当数据量特别大的时候会内存溢出和卡顿页面，曾经自己封装过一个导出，POI百万级大数据量EXCEL导出采用了分批查询数据来避免内存溢出和使用SXSSFW

weixin_39547596

1612人浏览 · 2020-12-29 05:43:38

weixin_39547596 · 2020-12-29 05:43:38 发布

阿里开源(EasyExcel)---导出EXCEL - 请叫我猿叔叔的博客 - CSDN博客

https://blog.csdn.net/qq_35206261/article/details/88579151

一. 简介

导出是后台管理系统的常用功能，当数据量特别大的时候会内存溢出和卡顿页面，曾经自己封装过一个导出，POI百万级大数据量EXCEL导出采用了分批查询数据来避免内存溢出和使用SXSSFWorkbook方式缓存数据到文件上以解决下载大文件EXCEL卡死页面的问题。不过一是存在封装不太友好使用不方便的问题，二是这些poi的操作方式仍然存在内存占用过大的问题,三是存在空循环和整除的时候数据有缺陷的问题，以及存在内存溢出的隐患。无意间查询到阿里开源的EasyExcel框架，发现可以将解析的EXCEL的内存占用控制在KB级别，并且绝对不会内存溢出(内部实现待研究),还有就是速度极快，大概100W条记录，十几个字段，只需要70秒即可完成下载。遂抛弃自己封装的，转战研究阿里开源的EasyExcel. 不过说实话，当时自己封装的那个还是有些技术含量的，例如外观模式，模板方法模式，以及委托思想，组合思想，可以看看。

EasyExcel的github地址是：https://github.com/alibaba/easyexcel

二. 案例

2.1 POM依赖

com.alibaba

easyexcel

1.1.1

2.2 POJO对象

package com.authorization.privilege.excel;

import java.util.Date;

/**

* @author qjwyss

* @date 2019/3/15

* @description

public class User {

private String uid;

private String name;

private Integer age;

private Date birthday;

public User() {

}

public User(String uid, String name, Integer age, Date birthday) {

this.uid = uid;

this.name = name;

this.age = age;

this.birthday = birthday;

}

public String getUid() {

return uid;

}

public void setUid(String uid) {

this.uid = uid;

}

public String getName() {

return name;

}

public void setName(String name) {

this.name = name;

}

public Integer getAge() {

return age;

}

public void setAge(Integer age) {

this.age = age;

}

public Date getBirthday() {

return birthday;

}

public void setBirthday(Date birthday) {

this.birthday = birthday;

}

2.3 测试环境

2.3.1 数据量少的(20W以内吧)：一个SHEET一次查询导出

/**

* 针对较少的记录数(20W以内大概)可以调用该方法一次性查出然后写入到EXCEL的一个SHEET中

* 注意：一次性查询出来的记录数量不宜过大，不会内存溢出即可。

* @throws IOException

@Test

public void writeExcelOneSheetOnceWrite() throws IOException {

// 生成EXCEL并指定输出路径

OutputStream out = new FileOutputStream("E:\\temp\\withoutHead1.xlsx");

ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);

// 设置SHEET

Sheet sheet = new Sheet(1, 0);

sheet.setSheetName("sheet1");

// 设置标题

Table table = new Table(1);

List> titles = new ArrayList>();

titles.add(Arrays.asList("用户ID"));

titles.add(Arrays.asList("名称"));

titles.add(Arrays.asList("年龄"));

titles.add(Arrays.asList("生日"));

table.setHead(titles);

// 查询数据导出即可比如说一次性总共查询出100条数据

List> userList = new ArrayList<>();

for (int i = 0; i < 100; i++) {

userList.add(Arrays.asList("ID_" + i, "小明" + i, String.valueOf(i), new Date().toString()));

}

writer.write0(userList, sheet, table);

writer.finish();

}

2.3.2 数据量适中(100W以内)：一个SHEET分批查询导出

/**

* 针对105W以内的记录数可以调用该方法分多批次查出然后写入到EXCEL的一个SHEET中

* 注意：

* 每次查询出来的记录数量不宜过大，根据内存大小设置合理的每次查询记录数，不会内存溢出即可。

* 数据量不能超过一个SHEET存储的最大数据量105W

* @throws IOException

@Test

public void writeExcelOneSheetMoreWrite() throws IOException {

// 生成EXCEL并指定输出路径

OutputStream out = new FileOutputStream("E:\\temp\\withoutHead2.xlsx");

ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);

// 设置SHEET

Sheet sheet = new Sheet(1, 0);

sheet.setSheetName("sheet1");

// 设置标题

Table table = new Table(1);

List> titles = new ArrayList>();

titles.add(Arrays.asList("用户ID"));

titles.add(Arrays.asList("名称"));

titles.add(Arrays.asList("年龄"));

titles.add(Arrays.asList("生日"));

table.setHead(titles);

// 模拟分批查询：总记录数50条，每次查询20条，分三次查询最后一次查询记录数是10

Integer totalRowCount = 50;

Integer pageSize = 20;

Integer writeCount = totalRowCount % pageSize == 0 ? (totalRowCount / pageSize) : (totalRowCount / pageSize + 1);

// 注：此处仅仅为了模拟数据，实用环境不需要将最后一次分开，合成一个即可，参数为： currentPage = i+1; pageSize = pageSize

for (int i = 0; i < writeCount; i++) {

// 前两次查询每次查20条数据

if (i < writeCount - 1) {

List> userList = new ArrayList<>();

for (int j = 0; j < pageSize; j++) {

userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));

}

writer.write0(userList, sheet, table);

} else if (i == writeCount - 1) {

// 最后一次查询查多余的10条记录

List> userList = new ArrayList<>();

Integer lastWriteRowCount = totalRowCount - (writeCount - 1) * pageSize;

for (int j = 0; j < lastWriteRowCount; j++) {

userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));

}

writer.write0(userList, sheet, table);

}

writer.finish();

}

2.3.3 数据量很大(几百万都行)：多个SHEET分批查询导出

/**

* 针对几百万的记录数可以调用该方法分多批次查出然后写入到EXCEL的多个SHEET中

* 注意：

* perSheetRowCount % pageSize要能整除为了简洁，非整除这块不做处理

* 每次查询出来的记录数量不宜过大，根据内存大小设置合理的每次查询记录数，不会内存溢出即可。

* @throws IOException

@Test

public void writeExcelMoreSheetMoreWrite() throws IOException {

// 生成EXCEL并指定输出路径

OutputStream out = new FileOutputStream("E:\\temp\\withoutHead3.xlsx");

ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);

// 设置SHEET名称

String sheetName = "测试SHEET";

// 设置标题

Table table = new Table(1);

List> titles = new ArrayList>();

titles.add(Arrays.asList("用户ID"));

titles.add(Arrays.asList("名称"));

titles.add(Arrays.asList("年龄"));

titles.add(Arrays.asList("生日"));

table.setHead(titles);

// 模拟分批查询：总记录数250条，每个SHEET存100条，每次查询20条则生成3个SHEET，前俩个SHEET查询次数为5，最后一个SHEET查询次数为3 最后一次写的记录数是10

// 注：该版本为了较少数据判断的复杂度，暂时perSheetRowCount要能够整除pageSize，不去做过多处理合理分配查询数据量大小不会内存溢出即可。

Integer totalRowCount = 250;

Integer perSheetRowCount = 100;

Integer pageSize = 20;

Integer sheetCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ? (totalRowCount / perSheetRowCount) : (totalRowCount / perSheetRowCount + 1);

Integer previousSheetWriteCount = perSheetRowCount / pageSize;

Integer lastSheetWriteCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ?

previousSheetWriteCount :

(totalRowCount % perSheetRowCount % pageSize == 0 ? totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize : (totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize + 1));

for (int i = 0; i < sheetCount; i++) {

// 创建SHEET

Sheet sheet = new Sheet(i, 0);

sheet.setSheetName(sheetName + i);

if (i < sheetCount - 1) {

// 前2个SHEET, 每个SHEET查5次每次查20条每个SHEET写满100行 2个SHEET合计200行实用环境：参数： currentPage: j+1 + previousSheetWriteCount*i, pageSize: pageSize

for (int j = 0; j < previousSheetWriteCount; j++) {

List> userList = new ArrayList<>();

for (int k = 0; k < 20; k++) {

userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));

}

writer.write0(userList, sheet, table);

}

} else if (i == sheetCount - 1) {

// 最后一个SHEET 实用环境不需要将最后一次分开，合成一个即可，参数为： currentPage = i+1; pageSize = pageSize

for (int j = 0; j < lastSheetWriteCount; j++) {

// 前俩次查询每次查询20条

if (j < lastSheetWriteCount - 1) {

List> userList = new ArrayList<>();

for (int k = 0; k < 20; k++) {

userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));

}

writer.write0(userList, sheet, table);

} else if (j == lastSheetWriteCount - 1) {

// 最后一次查询将剩余的10条查询出来

List> userList = new ArrayList<>();

Integer lastWriteRowCount = totalRowCount - (sheetCount - 1) * perSheetRowCount - (lastSheetWriteCount - 1) * pageSize;

for (int k = 0; k < lastWriteRowCount; k++) {

userList.add(Arrays.asList("ID_" + Math.random(), "小明1", String.valueOf(Math.random()), new Date().toString()));

}

writer.write0(userList, sheet, table);

}

writer.finish();

}

2.4 生产环境

2.4.0 Excel常量类

package com.authorization.privilege.constant;

/**

* @author qjwyss

* @date 2019/3/18

* @description EXCEL常量类

public class ExcelConstant {

/**

* 每个sheet存储的记录数 100W

public static final Integer PER_SHEET_ROW_COUNT = 1000000;

/**

* 每次向EXCEL写入的记录数(查询每页数据大小) 20W

public static final Integer PER_WRITE_ROW_COUNT = 200000;

}

注：为了书写方便，此处俩个必须要整除，可以省去很多不必要的判断。另外如果自己测试，可以改为100,20。

2.4.1 数据量少的(20W以内吧)：一个SHEET一次查询导出

@Override

public ResultVO exportSysSystemExcel(SysSystemVO sysSystemVO, HttpServletResponse response) throws Exception {

ServletOutputStream out = null;

try {

out = response.getOutputStream();

ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);

// 设置EXCEL名称

String fileName = new String(("SystemExcel").getBytes(), "UTF-8");

// 设置SHEET名称

Sheet sheet = new Sheet(1, 0);

sheet.setSheetName("系统列表sheet1");

// 设置标题

Table table = new Table(1);

List> titles = new ArrayList>();

titles.add(Arrays.asList("系统名称"));

titles.add(Arrays.asList("系统标识"));

titles.add(Arrays.asList("描述"));

titles.add(Arrays.asList("状态"));

titles.add(Arrays.asList("创建人"));

titles.add(Arrays.asList("创建时间"));

table.setHead(titles);

// 查数据写EXCEL

List> dataList = new ArrayList<>();

List sysSystemVOList = this.sysSystemReadMapper.selectSysSystemVOList(sysSystemVO);

if (!CollectionUtils.isEmpty(sysSystemVOList)) {

sysSystemVOList.forEach(eachSysSystemVO -> {

dataList.add(Arrays.asList(

eachSysSystemVO.getSystemName(),

eachSysSystemVO.getSystemKey(),

eachSysSystemVO.getDescription(),

eachSysSystemVO.getState().toString(),

eachSysSystemVO.getCreateUid(),

eachSysSystemVO.getCreateTime().toString()

));

});

}

writer.write0(dataList, sheet, table);

// 下载EXCEL

response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

response.setContentType("multipart/form-data");

response.setCharacterEncoding("utf-8");

writer.finish();

out.flush();

} finally {

if (out != null) {

try {

out.close();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

return ResultVO.getSuccess("导出系统列表EXCEL成功");

}

2.4.2 数据量适中(100W以内)：一个SHEET分批查询导出

@Override

public ResultVO exportSysSystemExcel(SysSystemVO sysSystemVO, HttpServletResponse response) throws Exception {

ServletOutputStream out = null;

try {

out = response.getOutputStream();

ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);

// 设置EXCEL名称

String fileName = new String(("SystemExcel").getBytes(), "UTF-8");

// 设置SHEET名称

Sheet sheet = new Sheet(1, 0);

sheet.setSheetName("系统列表sheet1");

// 设置标题

Table table = new Table(1);

List> titles = new ArrayList>();

titles.add(Arrays.asList("系统名称"));

titles.add(Arrays.asList("系统标识"));

titles.add(Arrays.asList("描述"));

titles.add(Arrays.asList("状态"));

titles.add(Arrays.asList("创建人"));

titles.add(Arrays.asList("创建时间"));

table.setHead(titles);

// 查询总数并【封装相关变量这块直接拷贝就行不要改动】

Integer totalRowCount = this.sysSystemReadMapper.selectCountSysSystemVOList(sysSystemVO);

Integer pageSize = ExcelConstant.PER_WRITE_ROW_COUNT;

Integer writeCount = totalRowCount % pageSize == 0 ? (totalRowCount / pageSize) : (totalRowCount / pageSize + 1);

// 写数据这个i的最大值直接拷贝就行了不要改

for (int i = 0; i < writeCount; i++) {

List> dataList = new ArrayList<>();

// 此处查询并封装数据即可 currentPage, pageSize这个变量封装好的不要改动

PageHelper.startPage(i + 1, pageSize);

List sysSystemVOList = this.sysSystemReadMapper.selectSysSystemVOList(sysSystemVO);

if (!CollectionUtils.isEmpty(sysSystemVOList)) {

sysSystemVOList.forEach(eachSysSystemVO -> {

dataList.add(Arrays.asList(

eachSysSystemVO.getSystemName(),

eachSysSystemVO.getSystemKey(),

eachSysSystemVO.getDescription(),

eachSysSystemVO.getState().toString(),

eachSysSystemVO.getCreateUid(),

eachSysSystemVO.getCreateTime().toString()

));

});

}

writer.write0(dataList, sheet, table);

}

// 下载EXCEL

response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

response.setContentType("multipart/form-data");

response.setCharacterEncoding("utf-8");

writer.finish();

out.flush();

} finally {

if (out != null) {

try {

out.close();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

return ResultVO.getSuccess("导出系统列表EXCEL成功");

}

2.4.3 数据里很大(几百万都行)：多个SHEET分批查询导出

@Override

public ResultVO exportSysSystemExcel(SysSystemVO sysSystemVO, HttpServletResponse response) throws Exception {

ServletOutputStream out = null;

try {

out = response.getOutputStream();

ExcelWriter writer = new ExcelWriter(out, ExcelTypeEnum.XLSX);

// 设置EXCEL名称

String fileName = new String(("SystemExcel").getBytes(), "UTF-8");

// 设置SHEET名称

String sheetName = "系统列表sheet";

// 设置标题

Table table = new Table(1);

List> titles = new ArrayList>();

titles.add(Arrays.asList("系统名称"));

titles.add(Arrays.asList("系统标识"));

titles.add(Arrays.asList("描述"));

titles.add(Arrays.asList("状态"));

titles.add(Arrays.asList("创建人"));

titles.add(Arrays.asList("创建时间"));

table.setHead(titles);

// 查询总数并封装相关变量(这块直接拷贝就行了不要改)

Integer totalRowCount = this.sysSystemReadMapper.selectCountSysSystemVOList(sysSystemVO);

Integer perSheetRowCount = ExcelConstant.PER_SHEET_ROW_COUNT;

Integer pageSize = ExcelConstant.PER_WRITE_ROW_COUNT;

Integer sheetCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ? (totalRowCount / perSheetRowCount) : (totalRowCount / perSheetRowCount + 1);

Integer previousSheetWriteCount = perSheetRowCount / pageSize;

Integer lastSheetWriteCount = totalRowCount % perSheetRowCount == 0 ?

previousSheetWriteCount :

(totalRowCount % perSheetRowCount % pageSize == 0 ? totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize : (totalRowCount % perSheetRowCount / pageSize + 1));

for (int i = 0; i < sheetCount; i++) {

// 创建SHEET

Sheet sheet = new Sheet(i, 0);

sheet.setSheetName(sheetName + i);

// 写数据这个j的最大值判断直接拷贝就行了，不要改动

for (int j = 0; j < (i != sheetCount - 1 ? previousSheetWriteCount : lastSheetWriteCount); j++) {

List> dataList = new ArrayList<>();

// 此处查询并封装数据即可 currentPage, pageSize这俩个变量封装好的不要改动

PageHelper.startPage(j + 1 + previousSheetWriteCount * i, pageSize);

List sysSystemVOList = this.sysSystemReadMapper.selectSysSystemVOList(sysSystemVO);

if (!CollectionUtils.isEmpty(sysSystemVOList)) {

sysSystemVOList.forEach(eachSysSystemVO -> {

dataList.add(Arrays.asList(

eachSysSystemVO.getSystemName(),

eachSysSystemVO.getSystemKey(),

eachSysSystemVO.getDescription(),

eachSysSystemVO.getState().toString(),

eachSysSystemVO.getCreateUid(),

eachSysSystemVO.getCreateTime().toString()

));

});

}

writer.write0(dataList, sheet, table);

}

// 下载EXCEL

response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename=" + fileName + ".xlsx");

response.setContentType("multipart/form-data");

response.setCharacterEncoding("utf-8");

writer.finish();

out.flush();

} finally {

if (out != null) {

try {

out.close();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

return ResultVO.getSuccess("导出系统列表EXCEL成功");

}

三、总结

造的假数据，100W条记录，18个字段，测试导出是70s。在实际上产环境使用的时候，具体的还是要看自己写的sql的性能。 sql性能快的话，会很快。有一点推荐一下：在做分页的时候使用单表查询，对于所需要处理的外键对应的冗余字段，在外面一次性查出来放到map里面(推荐使用@MapKey注解)，然后遍历list的时候根据外键从map中获取对应的名称。一个宗旨：少发查询sql, 才能更快的导出。

题外话：如果数据量过大，在使用count(1)查询总数的时候会很慢，可以通过调整mysql的缓冲池参数来加快查询，请参见博主的另一篇博文MYSQL单表数据量过大查询过慢配置优化innodb_buffer_pool_size。还有就是遇到了一个问题，使用pagehelper的时候，数据量大的时候，limit 0,20W; limit 20W,40W, limit 40W,60W, limit 60W,80W 查询有的时候会很快，有的时候会很慢，待研究。

---------------------

作者：请叫我猿叔叔

来源：CSDN

原文：https://blog.csdn.net/qq_35206261/article/details/88579151

DAMO开发者矩阵

DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐

2026值得花时间学 AI Agent 吗？一份深度评估报告

DAMO开发者矩阵

生成式AI革命下的软件测试：机遇裂变与风险防御体系构建

DAMO开发者矩阵

一分钟了解Hugging Face

Hugging Face 最初是一家专注于聊天机器人的创业公司，但在 2018 年左右，团队意识到 NLP 领域缺乏一个统一、易用的模型共享平台。于是，他们转向构建一个开源模型库和工具集，并迅速因发布Transformers 库而声名鹊起。如今，Hugging Face 被誉为 “AI 领域的 GitHub”，其使命是“让优秀的机器学习民主化”Hugging Face 不仅仅是一个工具库，它代表了