轻松导出Excel，快速利用大数据数据库 (大数据数据库导出excel)
随着信息技术的不断发展，数据的重要性越来越被人们所认识。在企业管理中，大量的数据是不可避免的，在数据的分析与处理中，数据导出又是十分重要的一步。Excel是最常见的办公软件，而大数据数据库的普及使得Excel的导出变得更加方便和快速。本文将详细介绍如何轻松导出Excel，以及如何利用大数据数据库加快数据的分析和处理。
一、轻松导出Excel
1. 使用数据查询和透视表
我们通常使用Excel进行数据的处理和分析，但是在分析复杂数据时，在单一表格中直接操作数据变得十分麻烦。此时，可以利用数据查询功能和透视表功能优化数据分析。Excel的数据查询功能可以快速检索并筛选出符合特定条件的数据，简化数据的处理过程。而透视表则可将数据分别排列，以透视图的形式使用。使用透视表可以轻松地分析复杂数据，快速得出结论。这些功能的使用可以更好地完成数据分析和处理。
2. 运用Excel的VBA宏
Excel宏是一种可以自动化执行常见任务的技术。VBA（Visual Basic for Applications）是一种将Excel宏和其他Office产品集成的编程语言。我们可以使用VBA编写各种宏来完成特定的任务。例如，我们可以编写一下宏实现快速填充单元格内容、批量转化表格格式等。这些宏可以极大地增加Excel的功能，提高日常操作效率。
3. 使用插件程序
插件程序可以极大地提高Excel的功能。例如，Kutools插件可以在Excel中添加各种实用工具，大大提高了数据分析和处理的效率。比如，Kutools插件中包含的“合并多个单元格”、“设置打印区域”等实用工具可以让我们快速完成常见的操作。
二、快速利用大数据数据库
1. 让数据规范化
大多数数据库在使用之前需要规范化。参考数据库规范化的三个范式（1NF、2NF、3NF），我们可以有效地规范化数据。规范化后的数据库可以提高数据的查询和管理效率，提高数据的整体质量。
2. 使用数据仓库和数据挖掘技术
数据仓库是存储大量数据，并支持多维度数据分析的数据。运用数据仓库技术，我们可以加速数据的查询和分析。而数据挖掘技术可以使我们更好地理解数据背后的信息。可以使用数据挖掘技术进行趋势分析、群体分析、异常检测等，从而更好地概括数据。
3. 批量导入数据
使用大数据数据库时，我们需要批量导入数据。常见的方法包括通过SQL命令将数据从外部文件导入数据库，或通过API实时获取外部数据。通过批量导入数据，我们可以轻松处理海量数据，提高数据的分析和管理效率。
4. 使用数据可视化工具
通过数据可视化工具，我们可以更好地展示和分享数据。例如，通过Power BI等工具，我们可以将数据转化为图表、地图等形式，并能利用动态视图、过滤器等功能进行数据展示和分析。通过交互式报表，我们可以更好地展现数据，并方便进行数据集成和共享。
结语
随着大数据时代的到来，数据的导出和处理正变得越来越重要。我们可以通过Excel、大数据数据库、数据可视化工具等，完成对数据的快速处理和分析。通过这些工具，我们能更好地把握数据背后的价值，为企业决策提供更准确、更快速的数据支持。
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EXCEL大数据量导出的解决方案
EXCEL大数据量导出的解决方案
将web页面上显示的报表导出到excel文件里是一种很常见的需求。润乾报表的类excel模型，支持excel文件数据无失真的导入导出，使用起来非常的方便。然而，当数据量较大的情况下，excel本身的支持最多65535行数据的问题便凸显出来。下面就给出大数据量导出到excel的解决方案。
首先，对于数据超过了65535行的问题，很自然的就会想到将整个数据分块，利用excel的多sheet页的功能，将超出65535行后的数据写入到下一个sheet页中，即通过多sheet页的方式，突破了更高65535行数据的限定。
具体做法就是：
单独做一个链接，使用P导出，在P上通过程序判断报表行数，超过65535行后分谈扒铅SHEET写入。这样这个问题就得以解决了。
更进一步地说，在这种大数据量的报表生成和导出中，要占用大量的内存，尤其是在使用TOMCAT的情况下，JVM更高只能支持到2G内存，则会发生内存溢出的情况。此时的内存开销主要是两部分，一部分是该报表生成时的开销，另一部分是该报表生成后写入一个EXCEL时的开销。由于JVM的GC机制是不能强制回收的，因此，对于此种情形，我们给出一个变通的解决方案。
首先，将该报表设置起始行和结束行参数，在API生成报表的过程中，分步计算报表，比如一张20万行数据的报表，在生成过程中，可通过起始行和结束行分4-5次进行。这样，就降低了报表生成时的内存占用，在后面报表生成的过程中，如果发现内存不够，即可自动启动JVM的GC机制，回收前面报表的缓存。
导出EXCEL的过程，放在每段生成报表之后立即进行，改多个SHEET页为多个EXCEL，即在分步生成报表的同时分步生成EXCEL，则通过POI包生成EXCEL的内存消耗也得以降低。通过多次生成，同样可以在后面EXCEL生成所需要的内存不足时，有效回收前面生成EXCEL时占用的内存。
再使用文件操作，对每个客户端的导出请求在服务器端根据SESSIONID和登陆时间生成唯一的临时目录，用来放含好置所生成的多个EXCEL，然后调用系统控制台，打包多个EXCEL为RAR或者JAR方式，最终反馈给此虚用户一个RAR包或者JAR包，响应客户请求后，再次调用控制台删除该临时目录。
使用这种方法，首先是通过分段运算和生成，有效降低了报表从生成结果到生成EXCEL的内存开销。其次是通过使用压缩包，响应给用户的生成文件体积大大缩小，降低了多用户并发访问时服务器下载文件的负担，有效减少多个用户导出下载时服务器端的流量，从而达到进一步减轻服务器负载的效果。
如何把数据库里的数据导出到EXcl表中
(1)界面操作:选择数据库后点右键->所有任务->导出数据,然后根据向导选择要导出的数据库和目标excel文件路径,接着选择导出的表就可以了
(2)代码操作,以下是邹建大侠的通用导出excel存储旁团过程拦梁:
/**//*–数据导出EXCEL
导出查询中的数据到Excel,包含字段名,文件为真正的Excel文件
如果文件不存在,将自动创建文件
如果表不存在,将自动创建表
基于通用性考虑,仅支持导出标准数据类型
–邹建 2023.10(引用请保留此信息)–*/
/**//*–调用示例
p_exporttb @sqlstr=’select * from 地区资料’
,@path=’c:’,@fname=’aa.xls’,@sheetname=’地区资料’
–*/
CREATE proc p_exporttb
@sqlstr varchar(8000), –查询语句,如果查询语句中使用了order by ,请加上top 100 percent
@path nvarchar(1000), –文件存放目录
@fname nvarchar(250), –文件名
@sheetname varchar(250)=” –要创建的工作表名,默认为文件名
as
declare @err int,@src nvarchar(255),@desc nvarchar(255),@out int
declare @obj int,@constr nvarchar(1000),@sql varchar(8000),@fdlist varchar(8000)
–参数检测
if isnull(@fname,”)=” set @fname=’temp.xls’
if isnull(@sheetname,”)=” set @sheetname=replace(@fname,’.’,’#’)
–检查文件是否已经存在
if right(@path,1)” set @path=@path+”
create table #tb(a bit,b bit,c bit)
set @sql=@path+@fname
insert into #tb exec master..xp_fileexist @sql
–数据库创建语句
set @sql=@path+@fname
if exists(select 1 from #tb where a=1)
set @constr=’DRIVER={Microsoft Excel Driver (*.xls)};DSN=””;READON=FALSE’
+’;CREATE_DB=”‘+@sql+'”;DBQ=’+@sql
else
set @constr=’Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Extended Properties=”Excel 8.0;HDR=YES’运衡橘
+’;DATABASE=’+@sql+'”‘
–连接数据库
exec @err=sp_oacreate ‘adodb.connection’,@obj out
if @err0 goto lberr
exec @err=sp_oamethod @obj,’open’,null,@constr
if @err0 goto lberr
–创建表的SQL
declare @tbname sysname
set @tbname=’##tmp_’+convert(varchar(38),newid())
set @sql=’select * into from(‘+@sqlstr+’) a’
exec(@sql)
select @sql=”,@fdlist=”
select @fdlist=@fdlist+’,’
,@sql=@sql+’, ‘
+case
when b.name like ‘%char’
then case when a.length>255 then ‘memo’
else ‘text(‘+cast(a.length as varchar)+’)’ end
when b.name like ‘%int’ or b.name=’bit’ then ‘int’
when b.name like ‘%datetime’ then ‘datetime’
when b.name like ‘%money’ then ‘money’
when b.name like ‘%text’ then ‘memo’
else b.name end
FROM tempdb..syscolumns a left join tempdb..systypes b on a.xtype=b.xusertype
where b.name not in(‘image’,’uniqueidentifier’,’sql_variant’,’varbinary’,’binary’,’timestamp’)
and a.id=(select id from tempdb..sysobjects where name=@tbname)
if @@rowcount=0 return
select @sql=’create table
+’>(‘+substring(@sql,2,8000)+’)’
,@fdlist=substring(@fdlist,2,8000)
exec @err=sp_oamethod @obj,’execute’,@out out,@sql
if @err0 goto lberr
exec @err=sp_oadestroy @obj
–导入数据
set @sql=’openrowset(”MICROSOFT.JET.OLEDB.4.0”,”Excel 8.0;HDR=YES
;DATABASE=’+@path+@fname+”’,)’
exec(‘insert into ‘+@sql+'(‘+@fdlist+’) select ‘+@fdlist+’ from ‘)
set @sql=’drop table ‘
exec(@sql)
return
lberr:
exec sp_oageterrorinfo 0,@src out,@desc out
lbexit:
select cast(@err as varbinary(4)) as 错误号
,@src as 错误源,@desc as 错误描述
select @sql,@constr,@fdlist
GO
你用的是sql server吗，在里面有导出数据，在目的里选择EXcl就行了
””””’嫌谨”””保存execl 模块
Dim xlsRowCount As Integer, xlsColCount As Integer
Dim xlsApp As Object
Dim xlsBook As Object
Dim xlsSheet As Object
Dim i, j As Long
Set xlsApp = CreateObject(“Excel.Application”)
Set xlsBook = xlsApp.Workbooks.Add
Set xlsSheet = xlsBook.Worksheets(1)
xlsRowCount = MSFlexGrid1.Rows
xlsColCount = MSFlexGrid1.Cols
With xlsSheet
For i = 1 To xlsColCount – 1
.Columns(i).ColumnWidth = 15
Next
For i = 1 To xlsRowCount
.Rows(i).RowHeight = 20
Next
For i = 0 To xlsRowCount – 1
For j = 1 To xlsColCount
.Cells(i + 1, j).Value = MSFlexGrid1.TextMatrix(i, j – 1)
Next
Next
End With
dlg.Filter = “(*.xls)|*.xls”
dlg.ShowSave
strexname = dlg.FileName
If strexname = ” ” Then
MsgBox “输出失败！”, vbExclamation, “警告辩者槐”
Exit Sub
End If
xlsSheet.SaveAs strexname
xlsApp.DisplayAlerts = False
xlsBook.Close
xlsApp.Quit’退出EXCEL
xlsApp.DisplayAlerts = True
关于大数据数据库导出excel的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
