摘要： 本文将详细探讨如何利用EasyExcel库，以及结合Java编程，高效地导入大规模数据至应用程序中。我们将逐步介绍导入流程、代码实现细节，并提供性能优化建议，旨在帮助读者在处理百万级别数据时，提高效率与可靠性。
在处理大规模数据时，内存溢出和性能瓶颈是常见的挑战。EasyExcel作为一款功能强大的Java库，提供了优秀的解决方案，可轻松应对这些挑战。本文将分步骤介绍如何使用EasyExcel来高效地导入大量数据。
准备工作
首先，确保项目中已经引入了EasyExcel库。您可以通过Maven或Gradle进行添加。以下是Maven的依赖配置示例：
<dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>easyexcel</artifactId><version>2.2.9</version>
</dependency>
实现导入逻辑
我们首先创建一个名为LargerReadExcelUtil的工具类，其中包含了批量读取Excel的逻辑。这个类中包含了一个内部类ExcelListener，用作Excel的监听器，负责处理每行数据。
public class LargerReadExcelUtil {// 批次大小private static final int BATCH_SIZE = 10000;public void batchReadExcel(InputStream in) {// 创建Excel读取的监听器LargerReadExcelUtil.ExcelListener excelListener = new LargerReadExcelUtil.ExcelListener();// 分批读取// 注意：这里没有直接操作startRow和BATCH_SIZE，而是通过监听器和EasyExcel的配置进行读取EasyExcel.read(in, excelListener).sheet(0).doRead();}public class ExcelListener extends AnalysisEventListener<Map<Integer, String>> {private List<Map<String, Object>> dataList = new ArrayList<>();@Overridepublic void invoke(Map<Integer, String> data, AnalysisContext context) {// 将数据加工处理添加到 dataList 中。加工略//dataList.add(加工后的数据);// 当读取到 BATCH_SIZE 指定的行数时，处理数据，并清空列表if (dataList.size() >= BATCH_SIZE) {processBatchData(dataList);}}@Overridepublic void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {// 确保最后的数据也被处理if (!dataList.isEmpty()) {processBatchData(dataList);dataList.clear();}}@Overridepublic void invokeHeadMap(Map headMap, AnalysisContext context) {// 处理表头信息}public void processBatchData(List<Map<String, Object>> dataList) {// 批量插入逻辑//略}}
}
