1、EasyPoi实战系列集合 EasyPoi是一款基于Apache POI的Java工具库，它简化了在JAVA项目中处理Excel文件的操作。以下是对EasyPoi实战系列文章的汇总： 《【EasyPoi实战系列】Spring Boot集成EasyPoi - 第467篇》内容概述：介绍了在Spring Boot项目中集成EasyPoi的步骤和基本使用方法。
2、在Spring Boot项目中，使用EasyPoi进行excel横向遍历导出实战的关键步骤如下：定义导出数据实体对象：创建一个名为ExportEXCELEntityForStatement的实体类，用于封装需要导出的数据。由于该实体类可能与其他导出功能共用，因此会包含一些当前导出场景下可能无用的字段。
3、设置Excel模板：标题为合并单元格，长度为集合sublist长度+2，#fe表示横向遍历集合subList。最终导出Excel。
4、首先，通过EasyPoi的@Excel注解中的addressList属性，可以轻松实现下拉选项的生成。只需要添加rePLAce和addressList这两个配置即可。不过需要注意的是，suffix属性在这里是不适用的。另外一种方法是使用dict属性和IExcelDictHandler接口。在注解中添加dict属性，然后实现接口并添加相关字段信息。
5、为每个Sheet创建一个Map，其中包含以下关键信息：标题：Sheet的名称。实体类：与Sheet数据对应的java实体类，用于EasyPoi解析数据。数据：填充到Sheet中的实际数据，通常是一个List集合。将Sheet的Map信息添加到List中：创建一个List结构，将每个Sheet的Map信息添加到这个列表中。
将数据分批加载到内存：如果文件非常大，可以将其分成多个小块（如每10000行一个块），然后逐个块地加载到内存中进行处理。这种方式可以避免一次性加载整个文件到内存中，从而防止内存溢出。使用数据库进行中间存储：在处理大文件时，可以考虑将部分数据先存储到数据库中，然后再从数据库中读取数据进行后续处理。
接着，我们需要将需要导入的文档加载到程序中，使用解析代码进行解析。ActionContext 会解析出所有的信息，并以 json 格式返回。注意，如果需要去重，需要重写实体类的 hashCode 和 equals 方法。Mapping 注解有三个非必选属性，包括 key、rex、delNull 和 length。
运行这段代码后，会发现导出过程非常耗时，这显然是因为内存和性能问题导致的。接下来，我们尝试使用SXSSFWorkbook工具进行同样的操作。
导出解决方案 工具选择：选用EasyExcel作为导出工具。EasyExcel是阿里的一款POI封装工具，可以高效处理大数据量的Excel文件操作，有效避免内存溢出问题。分批处理：利用EasyExcel的分批处理机制，将数据分批写入Excel文件。通过计算Sheet个数和写入次数，确保每个Sheet的数据量在可处理范围内。
使用EasyPoi工具：推荐使用EasyPoi来获取POI数据，可以从百度网盘下载该工具，并选择免费的百度poi版本。申请百度AK：在百度开放平台申请百度AK，按照步骤创建应用并获取AK值。导入AK值并导出数据：将获取的AK值导入EasyPoi的储存设置中，选择导出excel或shp格式的数据。
首先，了解什么是POI数据，它包含了电子地图中的兴趣点位置和分类信息。获取POI数据，推荐使用EasyPoi，可以从百度网盘下载，记得选择免费的百度poi版本。在百度开放平台申请百度ak（秘钥），按照步骤创建应用并获取ak值，将其导入EasyPoi的储存设置中，可以选择导出excel或shp格式的数据。
数据准备获取POI数据 使用水经注万能地图下载器，通过「下载→框选范围下载」划定目标区域。在新建任务对话框中选择POI类型（如餐饮），设置关键词后下载数据。导入ArcGIS 在ArcMap中点击「添加数据」按钮，加载下载的POI点数据（显示为离散点）。
综上所述，实体门店通过利用POI地理信息，可以实现更加智能化和精细化的运营。从精准选址与铺货、销售机会挖掘与客群洞察、拜访路径优化与运营效率提升到智能化运营决策支持等方面入手，全面提升门店的竞争力和盈利能力。
尤其对于拥有线下实体门店的商业企业，利用地理信息数据进行智能化运营，可以实现对实际线下业务的准确了解，优化城市内部空间资源的配置，并根据不同零售经营形态的区位选择，进行店铺选址和产品分销等精准营销操作。
多样化部署方式：支持SAAS订阅、私有化部署、系统对接等多种部署方式，满足不同企业的需求。企业级部署方式能够保障数据安全，让企业无忧使用。
1、基于EasyExcel实现百万级别数据导出，可以采取以下步骤：分页查询：确定每次查询数据量：每次分页查询50万数据，以避免内存消耗过大。计算分页总数：根据总数据量确定总页数，此处约为6页。数据写入：创建Excel文件：使用EasyExcel创建一个新的Excel文件。
2、计算数据总量，确定查询页数。 设置输出文件名、sheet编号和名称。 读取每页数据，执行查询、写入操作，并处理sheet切换。性能优化：通过分页和基于id的范围查询，降低IO次数，提升性能。实现步骤总结：分页查询、内存优化、EasyExcel封装，实现高效百万数据导出。
3、以模拟500万数据为例，通过EasyExcel进行导出，测试结果显示在400秒左右完成，而导入则通过分批读取Excel和JDBC批量插入，大约耗时200秒。这些测试结果表明EasyExcel在处理大数据场景时表现出良好的性能和稳定性。总结来说，对于百万级数据的导入导出，EasyExcel凭借其高效和灵活的特性，已经成为开发者们的首选工具。
1、首先，尽量使用SXSSF（流式写入）模式，而不是传统的XSSF模式。SXSSF能够有效地管理内存，避免一次性将整个文件加载到内存中。其次，在读取和写入数据时，采用分块处理的方式，即每次只加载和处理一小部分数据，然后再进行写入操作。这样可以显著减少内存占用。另外，合理设置Excel文件的行数和列数，避免不必要的数据填充，也能有效减轻内存压力。
2、此外，使用POI库生成Excel文件时，如果遇到内存溢出的问题，可以尝试优化代码，例如避免一次性加载大量数据，或者使用流式处理方式。流式处理能够逐步读取和处理数据，避免内存一次性占用过多。同时，还可以适当调整JVM参数，增加堆内存大小，确保程序有足够的内存空间来处理数据。
3、综上所述，解决大文件导入导出内存溢出的问题需要从多个方面入手，包括使用流式处理、优化POI的使用、分批处理数据、代码优化以及监控和调试等。通过这些措施的综合应用，可以有效地减少内存占用，提高处理大文件的效率和稳定性。
4、POI之前的版本不支持大数据量处理，如果数据过多则经常报OOM错误，有时候调整JVM大小效果也不是太好。8版本的POI新出来了SXSSFWorkbook，可以支持大数据量的操作，只是SXSSFWorkbook只支持.xlsx格式，不支持.xls格式。
5、| 大美丽 | 16666666666 | 1996-01-01 | 接着，我们需要将需要导入的文档加载到程序中，使用解析代码进行解析。ActionContext 会解析出所有的信息，并以 json 格式返回。注意，如果需要去重，需要重写实体类的 hashCode 和 equals 方法。
6、FastExcel：性能较差，不推荐用于大数据量导出。推荐方案：方案二（分多个Excel文件导出后合并）：参考信息中验证，此方案可避免一次性内存溢出。具体步骤为：按筛选条件分批导出数据到多个Excel文件（如每5万条一个文件）。使用POI合并文件，但需控制合并总量（如不超过5万条/次）。
