Java导出百万数据至Excel时，优化性能关键在于读写分离与流式查询。Excel 2007及以上版本最大单Sheet支持1048576行数据，处理百万数据需每百万行创建一个新Sheet。数据通常从数据库中批量获取，一次查询量过大可能导致内存溢出，因此推荐分页查询或流式查询。
真电商中，将百万级数据从Excel导入数据库的关键在于有效解决内存溢出、性能优化和错误处理。以下是一套详细的实现方案：首先，为避免内存溢出，采用流式读取策略，将大数据量分批处理。EasyExcel是一个理想选择，它优化了大数据文件解析，按行逐个从磁盘读取数据，而不是一次性加载到内存中。
处理百万级数据从 Excel 导入到数据库时，需综合考虑内存溢出风险、性能瓶颈和异常处理策略。以下是从 Excel 中读取百万级数据并安全导入数据库的详细步骤和最佳实践。内存溢出问题：为解决内存溢出问题，采用流式读取方法，分批处理数据，避免一次性加载整个 Excel 文件至内存中。
EasyExcel是一款基于Java的轻量级读写Excel工具，无需使用复杂库如Apache POI等。它通过流式处理实现大规模数据读写，尤其适用于处理几十万乃至上百万行数据的场景。借助其内存占用小、性能高的特性，轻松解决大量数据处理问题。环境准备 为了实现多Sheet页导出，需确保环境已配置Java开发环境以及EasyExcel依赖。
首先，验证了使用MyBatis、JDBC等技术插入30万条数据的可行性与效率。通过定义实体类、mapper、配置文件等，设计了验证数据库表结构。尝试不分批次直接插入30万条数据，发现MyBatis一次性批量插入时，超出最大数据包限制，提示通过调整max_allowed_packet变量来提高传输内容上限。
直接使用MyBatis批量插入30万条数据，代码如下：控制台输出显示了异常：超过最大数据包限制（27759038 yun 4194304），可以通过调整max_allowed_packet参数在服务器端解决，但30万数据量超出较多，因此这种方式不可行。既然直接梭哈不行，尝试逐条循环插入。
通过jdbc就可以执行批量插入了。以下案例：逐条执行10万次 分批执行将10万分成m批，每批n条，分多种分批方案来执行。
一）通过测试，一万条数据一次性读取出来所花费的时间要比分十次，每次读1千数据的速度要慢很多。（二），主键是uuid，可以进行排序，利用排序和比较值的大小来分批读取数据。
首先，分析LIMIT offset， count查询过程，它会先在二级索引中查找大量记录ID，再回表聚集索引获取数据，这在offset+count数值大时会导致全表扫描，索引效率降低。
我们经常采用这样的方式将数据刷到Redis中：查询的请求过来，现在Redis中查询，如果查询不到，就查询数据库拿到数据，再放到缓存中，这样第二次相同的查询请求过来，就可以直接在Redis中拿到数据；不过要注意【缓存穿透】的问题。
在SQL语句中实现通常效率更高，因为在java代码中往往会损耗很大性能。比如一个最简单的场景A表100W，B表100W，他们连接的结果是1000条数据。那么在SQL里面做连接操作的话，数据库和java程序之间只需要传递1000条数据。如果在Java代码里面实现数据库和Java程序之间需要传递200W条数据。
如果你是要做一个非常专业的商业软件，这个其实不太适合用C语言来编写。你可以考虑其他高级语言如java，c#，etc.如果你仅仅是想在功能上实现成绩查询，而且数据量不是那种特别大，比如千万，上亿级别的，用C语言以二进制文件读写的方式完全可以轻松实现。
一般来说，应届毕业生刚入职到阿里为P5，工作1-3年之后升职到P6，阿里一般到P7才给配股票。目前阿里需求量最大的职级范围分布在P6-P8，这也是阿里集团占比最大的级别。P6级别的程序员title是高级工程师，P7便已经是专家级别，P8则是高级专家。一般而言，小有名气的阿里程序员至少也是P8级别。
方法一：使用JExcel API。此方法直接操作Excel文件，适合数据量不大且对性能要求不高的场景。在多线程导入时，可将数据分类分块，每个线程处理一块数据，提升导入效率。方法二：将Excel数据转换为CSV格式，再导入到目标平台。这种方法相对方法一在性能上有所提升，同时减少了对Java库的依赖。
具体步骤如下： 通过maven在项目中配置GcExcel文件资源，推荐使用新版本以获得更完善的功能。 导入GcExcel库所需类和方法。 创建新的工作簿对象，并导入Excel文件。 对Excel文件进行修改，如赋值，之后导出修改后的Excel文件。
java excel导入上千条数据需要3-5个线程。支持流处理，在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用。SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用，当达到限定值时，新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘。
为了满足特定需求，如按照商品编号对数据进行分组，我们需在SQL查询语句中加入`order by`关键字，确保数据按照商品编号排序。在进行分页查询时，还需注意处理最后一个商品编号的数据完整性问题，避免因分页导致的数据不完整。
优化1：先查询全部数据，缓存到map中，插入前再进行判断，这样可以显著提高速度。优化2：对于大文件，可以采用异步+多线程读取若干行并分批入库。优化3：对于文件数量过多的情况，可以将每个Excel异步读取与插入，形成双异步操作。通过这些优化，从191秒优化至2秒，效率惊人。
用 HSSFWorkbook 打开或者创建 “Excel 文件对象”用 HSSFWorkbook 对象返回或者创建 Sheet 对象 用 Sheet 对象返回行对象，用行对象得到 Cell 对象 对 Cell 对象读写。代码操作：惯例，贴代码前先看效果图。
1、手写代码：在电脑上敲代码也很好，当然不反对这种学习方式。但在我们在手写代码的时候，会激活机械记忆，能帮助你更好地记住东西。此外，在面试中，很多公司的笔试都会让你在纸上写代码。所以在学习过程中这是初学者一定要具备的专业技能了。
2、提升自己的技能水平：不断学习新的技术和工具，提高自己的技能水平，这样就能更容易地适应行业发展的变化，提高自己的竞争力。建立自己的个人品牌：通过参与开源项目、在技术社区中发表博客或文章、参加技术会议等方式，建立自己的个人品牌，让更多人知道你的技术实力和经验。
3、可以做服务器程序：Java在金融服务业的应用非常广泛。许多银行都用Java来编写前台和后台的电子交易系统，结算和确认系统，数据处理项目以及其他项目。可以做嵌入式领域：Java在嵌入式领域发展空间很大。在这个平台上，你只需要130KB就能够使用Java技术（在智能卡或者传感器上）。
4、用户界面原型的作用仅仅是收集用户需求，不应该再作它用，也不要给用户造成系统快要实现的错觉。（3） 需求讨论会议对于用户分布广、用户量大的项目，要全面收集用户需求，往往很困难，通常采取需求研计会议方式进行需求确认。
5、学习数据库较为简单，基本的操作就是增删改查。 Web开发 Web前端内容：HTML/CSS/JavaScript/（前端页面） 注意：Java后端开发可以不用过多关注HTML页面及CSS的处理，但是最起码要会用简单的HTML，JavaScript是必须要会的，因为Javaweb后端程序员毕竟要接触使用AJAX方式处理数据及显示。
6、本次实训主要是针对我们对项目流程不熟悉和对整体项目的把握不清楚，学习数据库的设计和表的建设以及表与表之间的联系，还有一些代码的编写，这些都是我们所不熟悉的也是我们最薄弱的部分。
1、大批量数据核对差异：Ctrl+快速核对：选择两组数据，按快捷键Ctrl+，即可出现差异数据。2利用快捷键F2快速核对：选中需要核对的两组数据，按F2键，即可快速找出差异数据。高级筛选法：在菜单栏中选择“数据”，点击“排序和筛选”组中的“高级”按钮，即可进行高级筛选。
2、内存方案：使用集合或Redis数据结构对比。优点是减轻MySQL压力，实现简单；缺点是数据量大时内存占用高。 分批内存方案：采用排序和遍历方式对比数据。时间复杂度O（n*logn），空间复杂度O（1），适合大数据量，优点是减轻MySQL压力，Java内存占用小；缺点是实现逻辑复杂，可能存在错误。
3、使用agg方法计算统计数据。Python并行运行代码的解决方案，可以使用multiprocessing库，将数据处理任务分配给多个进程。还可以考虑使用Modin库，它提供了一种在多核环境下的并行计算能力，进一步提升数据处理性能。通过对比Java和Python在处理大数据时的不同实现方法，可以看出它们都有各自的优点和适用场景。
4、你的事务控制问题。大量数据插入的时候，可以将数据量分批，每次事务提交一批。