示例：数据 Fluid Flow 假设在A1单元格。=MID（A2，1，5） 上面字符串中的 5 个字符，从第一个字符开始 （Fluid） 。=MID（A2，7，20） 上面字符串中的 20 个字符，从第七个字符开始 （Flow） 。=MID（A2，20，5） 因为要提取的第一个字符的位置大于字符串的长度，所以返回空文本 （）。
怎么减，跟你的数据结构和位置关系很大。假如你的数据结构和位置如下，则可以：在F2中输入公式：=E2-C2 向下拖拉复制，直到最后一行 复制F列的第2行到最后一行，粘贴到H、J、L...各列相应的位置即可。
Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
Excel表格在筛选的状态下如何快速填充一样的文字：有两种情况：第一种：筛选的表格不动，在后面添加相同数据。
1、针对一个sheet的容量限制，我们需将数据分散到多个sheet中，以适应百万数据的导出需求。在实现分页查询的同时，我们还需重新计算limit的起始位置，确保数据能正确地分发到各个sheet中。
2、原始需求：用户在UI界面上点击全部导出按钮，就能导出所有商品数据。乍看简单，但百万级别的数据量，实则需要精心设计。为解决性能问题，采用异步处理方案。使用job或mq实现数据导出任务的异步执行。在使用job时，需注意避免重复执行，通过在执行任务表中添加状态标识来解决。
3、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。
4、通过maven在项目中配置GcExcel文件资源，推荐使用新版本以获得更完善的功能。 导入GcExcel库所需类和方法。 创建新的工作簿对象，并导入Excel文件。 对Excel文件进行修改，如赋值，之后导出修改后的Excel文件。
5、在面试中，小李提到使用poi组件处理Excel数据导入数据库和从数据库导出Excel。然而，当数据量达到百万级别时，性能问题就会凸显。大量数据在内存中操作可能导致内存占用过高，引发Java应用的GC问题和系统吞吐量下降，甚至可能造成内存溢出或系统宕机。
1、以节省内存。分析Counter类和allDaysSet方法展示了如何利用Java处理大文件而无需加载整个文件到内存中。Files类提供逐行处理文件的方法，使得在文件操作过程中利用哈希存储数据成为可能。通过这种方式，可以有效地处理内存超大的文件，同时满足业务需求，避免内存溢出错误，并有效生成所需报告。
2、进一步提升数据处理的效率。总结来说，实现百万级别数据导出至Excel的过程需要综合考虑性能、实时性、内存管理等多个方面。通过异步处理、分页查询、优化SQL语句等策略，可以有效提升系统的整体表现。具体实现细节还包括引入特定框架、使用OSS存储文件、配置通知方式以及灵活调整数据展示策略等。
3、方法二在上述代码中，list.contains（）和list.remove（）方法都查找了一次首次出现的值的index，这显然是做了不必要的重复工作，我们尝试这样优化代码：这样就只需要查找一次index但这段代码仍旧拥有很大的优化空间，因为我们没有保留每次查找的进度，导致事实上每次查找都是从头开始，我们尝试继续优化。
4、主要有2种存储方式：顺序存储，Random Access（Direct Access）：这种方式，相邻的数据元素存放于相邻的内存地址中，整块内存地址是连续的。可以根据元素的位置直接计算出内存地址，直接进行读取。读取一个特定位置元素的平均时间复杂度为O（1）。正常来说，只有基于数组实现的集合，才有这种特性。
5、java中将集合清空可以用clear方法。下面演示用法，代码如下 public static void main（String[] args） {ArrayListInteger list = new ArrayList（）；list.add（1）；list.add（2）；list.add（3）；System.out.println（list）；list.clear（）；System.out.println（list）；} 运行效果如图，集合成功被清空。
看到上面说批量处理的回答我蛋碎了一地...这明显是读取数据，而不是写入数据库，怎么批处理？你想知道他的效率，可以写代码测试一下，或者去分析他的源码 //--- 根据你的补充，你是想从原表中抽出部分列组成一个新表。感觉类似于创建视图。你去了解一下数据库的命令，貌似有类似命令。
MyBatis是一种优秀的持久层框架，它简化了JDBC编程的复杂性，提供了一种对SQL语句和存储过程的配置和映射方式，使得开发人员可以将精力集中在业务逻辑上。MyBatis通过简单的XML或注解配置和映射，将接口和普通的Java对象映射到数据库表中。
另外，核心线程数和最大线程数设置成相同值，如200时，系统会启动大约150个线程进行工作，这可能是为实现负载均衡而设计。使用EasyExcel进行读取并插入数据库时，可以避免重复的双异步优化，而重点在于提升效率和避免低水平勤奋。
通过这种方式，我们可以避免一次性生成庞大的SQL语句，而是多次执行插入语句，类似于JDBC中的批处理，从而显著提升插入速度。实际测试中，使用ExecutorType.BATCH插入方式后，性能得到了显著提升，可以将5000+条数据的插入操作在不到2秒内完成。
原理在于避免Oracle在插入数据时寻找空闲存储空间的过程，而是直接使用新块来存储新数据。请注意，这在归档模式和非归档模式下可能有不同的表现。确保在执行大量插入操作前，根据数据库的配置和需求选择合适的模式。另外，借助Java语言进行大量数据插入操作时，可以实现高效的批量数据处理。
如果是java层崩了，注意不要一次性加载太多的数据到内存，并且不在使用的数据要彻底放弃引用关系。java虽然是自动回收，回收的原则就是一个对象不再被持有，即引用计数为零。如果数据太大，可考虑临时文件。如果是mysql崩了，首先增加配置缓存。一般来说mysql是不容易崩的，特别是插入操作的时候。
1、数据压缩输出使用Java GZIPOutputStream，通过Content-Encoding设置GZIP压缩。预处理查询结果，利用缓存如Redis或内存，减少传输与处理时间。MyBatis ResultHandler接口实现数据预处理。本教程展示了MyBatis数据流式查询的具体步骤，适用于处理大量数据场景，实现高效数据获取。
2、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
3、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
4、Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。 Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
1、使用easyexcel框架，它能有效减少内存占用，特别适用于百万级数据的处理。只需在maven的pom.xml文件中引入easyexcel的jar包，即可轻松实现Excel的解析与生成。考虑到百万级别的数据量，分页查询是必要的解决方案。在数据库层面实现分页查询，每次查询5000条记录，以分200页执行，确保系统性能不被数据量拖累。
2、即每次只加载和处理一小部分数据，然后再进行写入操作。这样可以显著减少内存占用。另外，合理设置Excel文件的行数和列数，避免不必要的数据填充，也能有效减轻内存压力。通过这些方法，我能够成功地处理了大数据量的Excel文件，避免了内存溢出的问题。这对于需要处理大规模数据集的场景非常有用。
3、面对大数据量处理，使用线程池技术进行多线程导入是关键策略。线程池能够高效管理和分配任务，避免系统瓶颈。需注意，由于 ReadListener 类型不可被注册到 Spring 容器，需要在外部启动线程池来执行导入任务。除了导入功能的优化，文章还介绍了通过泛型方法实现对象导出的通用接口。
4、第三步，声明字段枚举类，预先定义允许用户选择的字段范围，确保数据读取的准确性和一致性。第四步，导入Excle文件至Java控制器层，将用户选择的字段与文件数据进行匹配。第五步，创建处理Excle文件导入的工具类，运用Excel通用工具类，实现对文件的解析与数据提取，依据用户选择的字段进行数据处理。
5、相比之下，异步导入导出则能避免长时间等待，通过记录任务状态，让用户实时了解进度，同时还能实现限流控制。EasyExcel是一个推荐的技术选型，它提供快速、简洁的Excel处理，尤其适合处理大文件，避免内存溢出。例如，处理10万数据的Excel，可以使用线程池分批处理。