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Spring Boot如何实现数据导出导入批量操作？

在Spring Boot项目中，数据导出导入批量操作是常见的需求。这可以帮助用户快速处理大量数据，提高工作效率。本文将详细介绍如何在Spring Boot中实现数据导出导入批量操作。

一、数据导出

准备工作

（1）创建一个Spring Boot项目，并添加必要的依赖。

（2）在项目中创建实体类（Entity）和对应的数据访问接口（Repository）。

（3）配置数据源（DataSource）。

实现数据导出

（1）创建一个工具类，用于生成Excel文件。

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;

import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;



import java.io.FileOutputStream;

import java.io.IOException;

import java.util.List;



public class ExcelUtil {

    public static void exportToExcel(List dataList, String fileName) throws IOException {

        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();

        Sheet sheet = workbook.createSheet("数据");



        // 设置表头

        Row header = sheet.createRow(0);

        Class clazz = dataList.get(0).getClass();

        Field[] fields = clazz.getDeclaredFields();

        for (int i = 0; i < fields.length; i++) {

            header.createCell(i).setCellValue(fields[i].getName());

        }



        // 设置数据

        for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) {

            Row row = sheet.createRow(i + 1);

            Object data = dataList.get(i);

            for (int j = 0; j < fields.length; j++) {

                fields[j].setAccessible(true);

                Object value = fields[j].get(data);

                row.createCell(j).setCellValue(value != null ? value.toString() : "");

            }

        }



        // 写入文件

        FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(fileName);

        workbook.write(outputStream);

        workbook.close();

        outputStream.close();

    }

}

（2）在Controller中调用工具类，实现数据导出。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;



import java.util.List;



@RestController

public class DataExportController {

    @Autowired

    private YourRepository yourRepository;



    @GetMapping("/exportData")

    public void exportData() throws IOException {

        List dataList = yourRepository.findAll();

        ExcelUtil.exportToExcel(dataList, "data.xlsx");

    }

}

二、数据导入

准备工作

（1）创建一个Spring Boot项目，并添加必要的依赖。

（2）在项目中创建实体类（Entity）和对应的数据访问接口（Repository）。

（3）配置数据源（DataSource）。

实现数据导入

（1）创建一个工具类，用于解析Excel文件并存储数据。

import org.apache.poi.ss.usermodel.*;

import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;



import java.io.FileInputStream;

import java.io.IOException;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;



public class ExcelUtil {

    public static List importFromExcel(String fileName) throws IOException {

        List dataList = new ArrayList<>();

        Workbook workbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(fileName));

        Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);



        // 读取数据

        for (int i = 1; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) {

            Row row = sheet.getRow(i);

            YourEntity entity = new YourEntity();

            // 根据实际需求，设置属性值

            // entity.setId(row.getCell(0).getNumericCellValue());

            // entity.setName(row.getCell(1).getStringCellValue());

            // ...

            dataList.add(entity);

        }



        workbook.close();

        return dataList;

    }

}

（2）在Controller中调用工具类，实现数据导入。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;



import java.util.List;



@RestController

public class DataImportController {

    @Autowired

    private YourRepository yourRepository;



    @PostMapping("/importData")

    public void importData(@RequestParam("file") MultipartFile file) throws IOException {

        List dataList = ExcelUtil.importFromExcel(file.getInputStream());

        yourRepository.saveAll(dataList);

    }

}

三、总结

通过以上步骤，我们可以在Spring Boot项目中实现数据导出导入批量操作。在实际应用中，可以根据具体需求对Excel工具类进行扩展，例如添加数据验证、设置单元格格式等。同时，还可以考虑使用其他数据格式，如CSV、JSON等，以满足不同场景的需求。