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阿丹：

        有些业务逻辑需要在导出非常大量的数据，几百甚至几千万的数据这个时候再导出excel来对于性能都不是很友好，这个时候就需要替换实现思路来解决这个问题。

        本文章提供了两种解决的方案，也是两种从数据库中拿取数据的方式一种是原生的jdbc一种是使用mybatis来封装对象来完成的。

使用字符串数组的导出：

package com.lianlu.export.util;import org.apache.poi.ss.formula.functions.T;import java.io.*;
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Collectors;/*** CSV导出工具类，用于将数据列表导出为CSV文件。*/
public class CSVExportUtil {/*** 导出CSV文件。** @param dataList          需要导出的内容，类型为字符串数组的列表。* @param validationRulesMap 校验和替换规则的映射，键为列索引，值为一个映射，其中键为需要替换的字符串，值为替换后的字符串。* @param headers           CSV文件的表头，类型为字符串数组。* @param fileName          导出CSV文件的名称。* @throws IOException 如果在写入文件过程中发生异常。*/public static void exportCSV(List<String[]> dataList, Map<Integer, Map<String, String>> validationRulesMap, String[] headers, String fileName) throws IOException {// 预处理数据（校验和替换）List<String[]> preprocessedDataList = preprocessData(dataList, validationRulesMap);// 写入CSV文件writeCSVToFile(preprocessedDataList, headers, fileName);}/*** 不需要替换规则的导出* @param dataList* @param headers* @param fileName* @throws IOException*/public static void exportCSV(List<String[]> dataList, String[] headers, String fileName) throws IOException {// 写入CSV文件writeCSVToFile(dataList, headers, fileName);}/*** 预处理数据列表（校验和替换）。** @param dataList          原始数据列表。* @param validationRulesMap 校验和替换规则的映射。* @return 预处理后的数据列表。*/private static List<String[]> preprocessData(List<String[]> dataList, Map<Integer, Map<String, String>> validationRulesMap) {return dataList.stream().map(row -> preprocessDataRow(row, validationRulesMap)).collect(Collectors.toList());}/*** 预处理单行数据（校验和替换）。** @param row               单行数据。* @param validationRulesMap 校验和替换规则的映射。* @return 预处理后的单行数据。*/private static String[] preprocessDataRow(String[] row, Map<Integer, Map<String, String>> validationRulesMap) {for (Map.Entry<Integer, Map<String, String>> entry : validationRulesMap.entrySet()) {int columnIndex = entry.getKey();Map<String, String> rules = entry.getValue();String originalValue = row[columnIndex];String replacedValue = rules.getOrDefault(originalValue, originalValue);row[columnIndex] = replacedValue;}return row;}/*** 将预处理后的数据写入CSV文件。** @param dataList   预处理后的数据列表。* @param headers    CSV文件的表头。* @param fileName   导出CSV文件的名称。* @throws IOException 如果在写入文件过程中发生异常。*/private static void writeCSVToFile(List<String[]> dataList, String[] headers, String fileName) throws IOException {try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(fileName))) {// 写入表头writer.write(String.join(",", headers));writer.newLine();// 分批写入数据以提高性能AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);while (counter.get() < dataList.size()) {int batchSize = Math.min(10000, dataList.size() - counter.get()); // 每次写入10000条数据，可根据实际需求调整List<String[]> batchData = dataList.subList(counter.get(), counter.get() + batchSize);for (String[] dataRow : batchData) {writer.write(String.join(",", dataRow));writer.newLine();}counter.addAndGet(batchSize);}}}/*** 从泛型对象中获取属性值并转换为字符串数组。** @param data 泛型对象* @return 字符串数组，包含对象的属性值*/private String[] convertObjectToArray(T data) {Class<?> clazz = data.getClass();Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();// 获取对象的所有字段，并设置它们为可访问for (Field field : fields) {field.setAccessible(true);}String[] rowData = new String[fields.length];// 遍历所有字段，获取每个字段的值并添加到字符串数组中for (int i = 0; i < fields.length; i++) {try {rowData[i] = fields[i].get(data).toString();} catch (IllegalAccessException e) {throw new RuntimeException("Failed to access field value", e);}}return rowData;}}

通过对象的导出：

package com.lianlu.export.util;import java.io.*;
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.*;public class CSVExportUtil<T> {/*** 导出CSV文件。** @param dataList       需要导出的数据列表（泛型对象列表）* @param validationRulesMap 校验和替换规则映射（键为列索引，值为校验和替换规则的映射）* @param headers         CSV表头数组* @param fileName        导出CSV文件的名称* @throws IOException 如果在写入文件时发生错误*/public void exportCSV(List<T> dataList, Map<Integer, Map<String, String>> validationRulesMap, String[] headers, String fileName) throws IOException {// 预处理数据（校验和替换）List<String[]> preprocessedData = preprocessData(dataList, validationRulesMap);// 写入CSV文件writeCSV(preprocessedData, headers, fileName);}/*** 预处理数据（校验和替换）。** @param dataList       数据列表（泛型对象列表）* @param validationRulesMap 校验和替换规则映射（键为列索引，值为校验和替换规则的映射）* @return 预处理后的数据（字符串数组列表）*/private List<String[]> preprocessData(List<T> dataList, Map<Integer, Map<String, String>> validationRulesMap) {List<String[]> preprocessedData = new ArrayList<>(dataList.size());for (T data : dataList) {String[] rowData = convertObjectToArray(data);preprocessedData.add(validateAndReplace(rowData, validationRulesMap));}return preprocessedData;}/*** 从泛型对象中获取属性值并转换为字符串数组。** @param data 泛型对象* @return 字符串数组，包含对象的属性值*/private String[] convertObjectToArray(T data) {Class<?> clazz = data.getClass();Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();// 获取对象的所有字段，并设置它们为可访问for (Field field : fields) {field.setAccessible(true);}String[] rowData = new String[fields.length];// 遍历所有字段，获取每个字段的值并添加到字符串数组中for (int i = 0; i < fields.length; i++) {try {rowData[i] = fields[i].get(data).toString();} catch (IllegalAccessException e) {throw new RuntimeException("Failed to access field value", e);}}return rowData;}/*** 根据提供的校验和替换规则对字符串数组进行校验和替换。** @param rowData   字符串数组* @param rulesMap 校验和替换规则映射（键为列索引，值为校验和替换规则的映射）* @return 校验和替换后的字符串数组*/private String[] validateAndReplace(String[] rowData, Map<Integer, Map<String, String>> rulesMap) {for (Map.Entry<Integer, Map<String, String>> entry : rulesMap.entrySet()) {int columnIndex = entry.getKey();Map<String, String> ruleMap = entry.getValue();String currentValue = rowData[columnIndex];if (ruleMap.containsKey(currentValue)) {rowData[columnIndex] = ruleMap.get(currentValue);}}return rowData;}/*** 将预处理后的数据写入CSV文件。** @param preprocessedData 预处理后的数据（字符串数组列表）* @param headers          CSV表头数组* @param fileName         导出CSV文件的名称* @throws IOException 如果在写入文件时发生错误*/private void writeCSV(List<String[]> preprocessedData, String[] headers, String fileName) throws IOException {try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(fileName))) {CSVWriter csvWriter = new CSVWriter(writer);// 写入表头csvWriter.writeNext(headers);// 写入数据csvWriter.writeAll(preprocessedData);csvWriter.close();}}
}