java easyexcel导出数据到excel表格

Java可以使用EasyExcel组件来导出数据到Excel表格。EasyExcel是阿里巴巴开源的一个优秀的Java解析和生成Excel的框架。相对于其他框架如Apache POI和JXL，EasyExcel具有更低的内存消耗，能够处理大型Excel文件而不会导致内存溢出的问题。EasyExcel提供了简单易用的API，使得导出Excel变得简单方便。你可以通过访问EasyExcel的官方网站(https://easyexcel.opensource.alibaba.com)或者GitHub地址(https://github.com/alibaba/easyexcel)来了解更多关于EasyExcel的详细信息和使用方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Java使用easyexcel导出数据导Excel表格](https://blog.csdn.net/weixin_45536587/article/details/124751757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Java导出Excel文件合集（easyExcel）](https://blog.csdn.net/weixin_42555014/article/details/131853805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

### 使用Java和EasyExcel实现数据导出至Excel的功能 以下是基于提供的引用内容以及专业知识，详细介绍如何使用Java和EasyExcel库完成数据导出至Excel文件的操作。 #### 1. 添加Maven依赖 为了使用EasyExcel库，在项目的`pom.xml`文件中需引入以下依赖[^2]： ```xml <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>easyexcel</artifactId> <version>2.2.6</version> </dependency> ``` #### 2. 定义Excel数据模型类 创建一个Java类用于表示Excel中的每一行记录。该类需要标注`@ExcelProperty`注解以指定列名与字段的对应关系[^3]。 ```java import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty; import lombok.Data; @Data public class ExportData { @ExcelProperty("ID") private String id; @ExcelProperty("名称") private String name; @ExcelProperty("时间") private String time; } ``` #### 3. 编写导出逻辑 编写一段代码片段来演示如何将列表中的对象转换成Excel文件并保存到本地磁盘上[^4]。 ```java import com.alibaba.excel.EasyExcel; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class ExcelExportExample { public static void main(String[] args) { // 准备要写出的数据 List<ExportData> data = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { ExportData exportData = new ExportData(); exportData.setId(i + ""); exportData.setName("测试名字" + i); exportData.setTime("2023-09-" + (i + 1)); data.add(exportData); } // 文件路径 String fileName = "D:/example.xlsx"; // 调用方法执行导出操作 EasyExcel.write(fileName, ExportData.class).sheet("模板").doWrite(data); } } ``` 上述代码实现了简单的Excel导出功能，其中包含了准备数据、设置目标文件位置以及调用API三个主要部分[^1]。 #### 4. 大量数据分片处理 当面对海量数据时，一次性加载全部数据可能会造成内存溢出等问题。因此可以采用分页查询数据库的方式逐步获取数据，并利用EasyExcel支持的大规模数据流式写入特性解决此问题。 修改后的批量导出代码如下所示： ```java import com.alibaba.excel.EasyExcel; import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext; import com.alibaba.excel.event.WriteHandler; import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; public class LargeDataExportExample { public static void writeLargeData() { String fileName = "D:/large_data_example.xlsx"; WriteSheet sheet = EasyExcel.writerSheet("大规模数据").build(); try ( // 创建Writer实例 com.alibaba.excel.ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(fileName).registerWriteHandler((WriteHandler) null).build() ) { int pageSize = 1000; // 假设每页大小为1000条 Iterator<List<ExportData>> pageIterator = fetchPageData(pageSize); while (pageIterator.hasNext()) { List<ExportData> currentPageData = pageIterator.next(); if (!currentPageData.isEmpty()) { excelWriter.write(currentPageData, sheet); } } } } /** * 模拟从数据库或其他存储介质中按页码提取数据的过程。 */ private static Iterator<List<ExportData>> fetchPageData(int sizePerPage) { final var allItems = generateDummyDataset(); return new Iterator<>() { int currentIndex = 0; @Override public boolean hasNext() { return currentIndex < allItems.size(); } @Override public List<ExportData> next() { int endIndex = Math.min(allItems.size(), currentIndex + sizePerPage); List<ExportData> subList = allItems.subList(currentIndex, endIndex); currentIndex += sizePerPage; return subList; } }; } private static List<ExportData> generateDummyDataset(){ List<ExportData> dummySet = new ArrayList<>(); for (long idx=0L ;idx<5_000_000L; ++idx){ ExportData item=new ExportData(); item.setId(idx+""); item.setName("Name_"+idx); item.setTime("Time_"+idx); dummySet.add(item); } return dummySet ; } } // 执行大容量数据导出函数 LargeDataExportExample.writeLargeData(); ``` 以上展示了针对超大数据集情况下的解决方案，通过模拟分页机制减少单次读取的压力，从而有效降低资源消耗风险。 ---