今天同事有一个excel文件.office 2007格式的. 折腾了半天.按照以往的经验,定位-对象,应该可以删除. 后来在“编辑”窗格的“查找和选择”里面,单击“选择窗格“.可以看到很多”picture 2”的图片.但是就是无法选中,并删除. 几乎没有办法. 后来想到,alberthao.xlsx可以改为alberthao.zip结尾的文件.搜索解压后的文档,然后搜索picture 2.发现在“xl”目录下,drawings目录中,有个文档叫做drawing1.xml,里面有picture 2

系统导出数据到excel,数据量过大(大约10W)条,导致服务器 cpu 100%解决方法

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.

客户需要将一个具有2W多条数据的Excel表格中的数据导入到Oracle数据库的A表中,开始采用的是利用Oledb直接将数据读入到DataTable中,然后通过拼接InserInto语句来插入到数据库表A中.然后做好以后,发现经常提示Invalidate Character错误.但是将拼接好的SQL拿到PLSQL中执行,一切完好.最后没办法,为了缩小错误范围,开始利用begin end分段来做.具体方式为: 每隔1000条数据,加上形如   Begin  ...这里是1000条数据...   E

要在ASP.NET MVC站点上做excel导出功能,但是要导出的excel文件比较大,有几十M,所以导出比较费时,为了不影响对界面的其它操作,我就采用异步的方式,后台开辟一个线程将excel导出到指定目录,然后提供下载.导出的excel涉及到了多个sheet(工作簿),表格合并,格式设置等,所以采用了NPOI组件. 效果如下: 选中了多行,会导出多个工作簿sheet,一个汇总的,其他的就是明细数据. 下面是要几个封装好的类,从网上找的,然后修改了一下.这几个类很多方法都封装好了,十分利于复用.

最近在做项目功能时 ,发现有20万以上的数据.要求导出时直接导出成压缩包.原来的逻辑是使用poi导出到excel,他是操作对象集合然后将结果写到excel中. 使用poi等导出时,没有考虑数据量的问题,大数据量无法满足,有个几千行jvm就哭了.更别提几万行几百万行数据了. 经过一天的研究发现一种不会消耗过多内存的方法: 导出成csv格式 大数据量的导出成csv格式分为以下几步: 1.首先引入需要的jar包 一下是我maven的配置方式 <dependency> <groupId>o

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

后台代码数据解析: 方法一: (简单点) import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell;import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSF

在上一次的基础上加上了样式,以及中文列名 package com.tommy.fundation.util; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.servl

最近做的一个web项目使用的是extsj4 框架,需要一个导出excel功能,通过extjs4 自带的导出方法实现.在前台生成excel的代码,form提交传递到后台输出.前台grid数据超过1000行后导出数据后台无法接收.网上搜索了很多是tomcat传输数据大小默认为2m导致的,将tomcat的server.xml中的 <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20

使用POI 的SXSSF (Streaming Usermodel API)生成较大的excel,同时开启压缩 import junit.framework.Assert; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; import org.apache.poi.ss.usermodel.Workb

由于app开发的需求,需要从api接口获得json格式数据并保存临时的 app的主题颜色 和 相关url 方案有很多种: 1, 通过AppDelegate保存为全局变量,再获取 2,使用NSUSerDefault 第一种 :通过AppDelegate方法: 定义全局变量 // // AppDelegate.h // // Created by MISSAJJ on 15/5/5. // Copyright (c) 2015年 MISSAJJ. All rights reserved. // #i

问题:使用poi导出excel,数据量过大导致内存溢出 解决思路:1.多sheet导出 2.生成多个excel打包下载 3.生成csv下载 本文使用的是第二个思路,代码如下: poiUtil工具类 package com.rratchet.scala.ms.util; import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; import java.io.*; import org

在实际的任何一个系统中,查询都是必不可少的一个功能,而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标,尤其是当数据量变得越来越大时,于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题.本文将从数据及数据查询的特点分析出发,结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围,来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设计. Value List Handler模式及其局限性 在J2EE应用中,对于大数据量查询的处理有许多好的成功经验,比如Value List Handler设计模式就

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描Sql 代码 : select id from t where num is null;可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询:Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 where

提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据更新类SQL条件:有多少列经常出现UPDATE或DELETE 的WHERE子句中: 5.SQL量的统计比,

转载自:https://www.cnblogs.com/ryanzheng/p/8334915.html 提问:如何设计或优化千万级别的大表?此外无其他信息,个人觉得这个话题有点范,就只好简单说下该如何做,对于一个存储设计,必须考虑业务特点,收集的信息如下:1.数据的容量:1-3年内会大概多少条数据,每条数据大概多少字节: 2.数据项:是否有大字段,那些字段的值是否经常被更新: 3.数据查询SQL条件:哪些数据项的列名称经常出现在WHERE.GROUP BY.ORDER BY子句中等: 4.数据

(转自网络) 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升.但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库. 虽然关系型数据库在海量数据中逊

本文主要和大家分享一下redis的高级特性:bit位操作. 本文redis试验代码基于如下环境: 操作系统:Mac OS 64位 版本:Redis 5.0.7 64 bit 运行模式:standalone mode redis位操作 reids位操作也叫位数组操作.bitmap,它提供了SETBIT.GETBIT.BITCOUNT.BITTOP四个命令用于操作二进制位数组. 先来看一波基本操作示例: SETBIT 语法:SETBIT key offset value 即:命令 key 偏移量 0

Mysql 大数据量高并发的数据库优化 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较 一.数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 在一个系统分析.