1、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。
2、php导出大量数据到Excel，可以通过生成多个Excel文件，然后压缩成压缩包解决。方案是：假如我们数据库有10w条数据，每2000条数据生成一个Excel文件，这样每次只要从数据库里查询出2000条数据即可，一定要分页去查询。原因：主要是数据库性能和写文件性能。
3、利用Excel第三方工具，将Excel文件读取到内存中。使用最简单，方便的工具是apache的poi工具包，自己网上下载 http：//poi.apache.org/ ，使用方法网上一搜一大片。
4、数据导入：减轻录入工作量 数据导出：统计信息归档 数据传输：异构系统之间数据传输 EasyExcel特点 Java领域解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl等。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存。
5、对于大数据工程师而言，您至少要掌握以下技能：一门JVM系语言：当前大数据生态JVM系语言类的比重极大，某种程度上说是垄断也不为过。这里我推荐大家学习Java或Scala，至于Clojure这样的语言上手不易，其实并不推荐大家使用。
1、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。
2、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。
3、读写分离：查询与写入操作应并行进行，以减少写入等待查询数据的时间。这可通过定义阻塞队列，使用线程池进行查询并结果存储，写入时直接从队列中获取数据实现。并发分页查询：利用多线程并发查询数据，减少因单一线程写入速度过快导致的等待时间。或采用流式查询，直接从数据库读取数据至Excel，避免内存瓶颈。
4、它首先获取文件系统中的 Excel 文件，然后可以启动多个线程去处理一批 Excel 文件。获取 Excel 文件的类型和版本号，根据 Excel 类型和版本号去获取用以描述 Excel 和关系数据库的映射元数据，就是上节我们讲述的内容。进而解析元数据构建元数据的内存模型。
5、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。
1、优化数据库查询：对于数据量较大的机构树，我们需要将其存储在数据库中，可以使用索引、分区表等技术来优化查询效率，同时需要合理设置数据库缓存，减轻对数据库的查询压力。
2、针对数据量差异的优化 若listA的数据远多于listB，考虑将listA转换为HashSet以提高查找效率。例如，可以先生成HashSet setA，然后使用setA：contains检查元素在集合B中的存在。 对象集合操作 当处理对象集合时，确保equals和hashCode方法已正确实现，以确保对象相等时的正确比较和哈希一致性。
3、控制数据的共享，在不建立直接关联的条件下，让多个不相关的进程或线程之间实现通信。 及时清除不再需要的会话 为了清除不再活动的会话，许多应用服务器都有默认的会话超时时间，一般为30分钟。
