JAVA使用POI如何導出百萬級別數據

用過POI的人都知道，在POI以前的版本中並不支持大數據量的處理，如果數據量過多還會常報OOM錯誤，

這時候調整JVM的配置參數
也不是一個好對策（注：
jdk在32位系統中支持的內存不能超過2個G，而在64位中沒有限制，但是在64位的系統中，性能並不是太好
）,好在POI3.8版本新出來了一個SXSSFWorkbook對象，它就是用來解決大數據量以及超大數據量的導入導出操作的，但是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式，不支持.xls格式的Excel文件。

這里普及一下，在POI中使用HSSF對象時，excel 2003最多只允許存6553數據，一般用來處理較少的數據量，這時對於百萬級別數據，Excel肯定
容納不了，而且在計算機性能稍低的機器上測試，就很容易導致堆溢出。當我升級到XSSF對象時，它可以直接支持excel2007以上版本，因為它采用
ooxml格式。這時excel可以支持1048576條數據，單個sheet表就支持近104
萬條數據了,雖然這時導出100萬數據能滿足要求，但使用XSSF測試后發現偶爾還是會發生堆溢出，所以也不適合百萬數據的導出。現在我們知道excel2007及以上版本可以輕松實現存儲百萬級別的數據，但是系統中的大量數據是如何能夠快速准確的導入到excel中這好像是個難題，對於一般的web系統，我們為了解決成本，基本都是使用的入門級web服務器tomcat，既然我們不推薦調整JVM的大小，那我們就要針對我們的代碼來解決我們要解決的問題。在POI3.8之后新增加了一個類，
SXSSFWorkbook
，采用當數據加工時不是類似前面版本的對象，它可以控制excel數據占用的內存，他通過控制在內存中的行數來實現資源管理，即當創建對象超過了設定的行數，它會自動刷新內存，將數據寫入文件，
這樣導致打印時，占用的CPU，和內存很少。但有人會說了，我用過這個類啊，他好像並不能完全解決，當數據量超過一定量后還是會內存溢出的，而且時間還很長。對你只是用了這個類，但是你並沒有針對你的需求進行相應的設計，僅僅是用了，所以接下來我要說的問題就是，如何通過SXSSFWorkbook以及相應的寫入設計來實現百萬級別的數據快速寫入。

我先舉個例子，以前我們[數據庫
中存在大量的數據，我們要查詢，怎么辦？我們在沒有經過設計的時候是這樣來處理的，先寫一個集合，然后執行jdbc，將返回的結果賦值給list，然后再返回到頁面上，但是當數據量大的時候，就會出現數據無法返回，內存溢出的情況，於是我們在有限的時間和空間下，通過分頁將數據一頁一頁的顯示出來，這樣可以避免了[大數據
量數據對內存的占用，也提高了用戶的體驗，在我們要導出的百萬數據也是一個道理，內存突發性占用，我們可以限制導出數據所占用的內存，
這里我先建立一個list容器，list中開辟10000行的存儲空間，每次存儲10000行，用完了將內容清空，然后重復利用
，這樣就可以有效控制內存，所以我們的設計思路就基本形成了，所以分頁數據導出共有以下3個步驟：

1、求數據庫中待導出數據的行數

2、根據行數求數據提取次數

3、按次數將數據寫入文件

通過以上步驟在效率和用戶體驗性上都有了很高的提高，接下來上代碼

public void exportAmountExcelData(ValueDataDto valueDataDto, String path)
            throws IOException {
        SXSSFWorkbook wb = new SXSSFWorkbook(15);
        Sheet sh = wb.createSheet();
        Row row = sh.createRow(0);
        // --------------------------------------------------
        Cell cel0 = row.createCell(0);
        cel0.setCellValue("1");
        Cell cel2 = row.createCell(1);
        cel2.setCellValue("2");
        Cell cel3 = row.createCell(2);
        cel3.setCellValue("3");
        Cell cel4 = row.createCell(3);
        // ------------------定義表頭----------------------------------------
        List list = new ArrayList();
        int page_size = 10000;// 數據庫中存儲的數據行數
        int list_count = this.daoUtils.queryListCount(this.valueDataDao
                .queryExportSQL(valueDataDto).get("count_sql"));
        int export_times = list_count % page_size > 0 ? list_count / page_size
                + 1 : list_count / page_size;
        for (int j = 0; j < export_times; j++) {
            list = this.valueDataDao.queryPageList(this.valueDataDao
                    .queryExportSQL(valueDataDto).get("list_sql"), j + 1,
                    page_size);
            int len = list.size() < page_size ? list.size() : page_size;
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                Row row_value = sh.createRow(j * page_size + i + 1);
                Cell cel0_value = row_value.createCell(0);
                cel0_value.setCellValue(list.get(i).getaa());
                Cell cel2_value = row_value.createCell(1);
                cel2_value.setCellValue(list.get(i).getaa());
                Cell cel3_value = row_value.createCell(2);
                cel3_value.setCellValue(list.get(i).getaa_person());
            }
            list.clear();
        }
        FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream(path);
        wb.write(fileOut);
        fileOut.close();
        wb.dispose();
    }

 

到目前
已經可以實現百萬數據的導出了，但是當我們的業務數據超過200萬，300萬了呢？如何解決？
這時，直接打印數據到一個工作簿的一個工作表是實現不了的，必須拆分到多個工作表，或者多個工作簿中才能實現。因為一個sheet最多行數1048576
。下面就以這種思路提供另外一種解決方案，直接上代碼（后面會附上測試數據庫，及案例需要的jar包）

public static void main(String[] args) throws Exception {
    Test3SXXFS tm = new Test3SXXFS();
    tm.jdbcex(true);
}
public void jdbcex(boolean isClose) throws InstantiationException, IllegalAccessException, 
            ClassNotFoundException, SQLException, IOException, InterruptedException {

    String xlsFile = "f:/poiSXXFSBigData.xlsx";        //輸出文件
    //內存中只創建100個對象，寫臨時文件，當超過100條，就將內存中不用的對象釋放。
    Workbook wb = new SXSSFWorkbook(100);            //關鍵語句
    Sheet sheet = null;        //工作表對象
    Row nRow = null;        //行對象
    Cell nCell = null;        //列對象

    //使用jdbc鏈接數據庫
    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();  
    String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?characterEncoding=UTF-8";
    String user = "root";
    String password = "123456";
    //獲取數據庫連接
    Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user,password);   
    Statement stmt = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_UPDATABLE);   
    String sql = "select * from hpa_normal_tissue limit 1000000";   //100萬測試數據
    ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);  

    ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
    long  startTime = System.currentTimeMillis();    //開始時間
    System.out.println("strat execute time: " + startTime);

    int rowNo = 0;        //總行號
    int pageRowNo = 0;    //頁行號

    while(rs.next()) {
        //打印300000條后切換到下個工作表，可根據需要自行拓展，2百萬，3百萬...數據一樣操作，只要不超過1048576就可以
        if(rowNo%300000==0){
            System.out.println("Current Sheet:" + rowNo/300000);
            sheet = wb.createSheet("我的第"+(rowNo/300000)+"個工作簿");//建立新的sheet對象
            sheet = wb.getSheetAt(rowNo/300000);        //動態指定當前的工作表
            pageRowNo = 0;        //每當新建了工作表就將當前工作表的行號重置為0
        }    
        rowNo++;
        nRow = sheet.createRow(pageRowNo++);    //新建行對象

        // 打印每行，每行有6列數據   rsmd.getColumnCount()==6 --- 列屬性的個數
        for(int j=0;j<rsmd.getColumnCount();j++){
            nCell = nRow.createCell(j);
            nCell.setCellValue(rs.getString(j+1));
        }

        if(rowNo%10000==0){
            System.out.println("row no: " + rowNo);
        }
//        Thread.sleep(1);    //休息一下，防止對CPU占用，其實影響不大
    }

    long finishedTime = System.currentTimeMillis();    //處理完成時間
    System.out.println("finished execute  time: " + (finishedTime - startTime)/1000 + "m");

    FileOutputStream fOut = new FileOutputStream(xlsFile);
    wb.write(fOut);
    fOut.flush();        //刷新緩沖區
    fOut.close();

    long stopTime = System.currentTimeMillis();        //寫文件時間
    System.out.println("write xlsx file time: " + (stopTime - startTime)/1000 + "m");

    if(isClose){
        this.close(rs, stmt, conn);
    }
}

//執行關閉流的操作
private void close(ResultSet rs, Statement stmt, Connection conn ) throws SQLException{
    rs.close();   
    stmt.close();   
    conn.close(); 
}