导出主要考虑生成Excel文件存储数据。但是，Excel一般是有行列的最大限制的。因此，实现导出逻辑的时候需要把一个表存储多少行、多少列，创建多少表的方案考虑进去。

遇到海量数据，如超百万的导出，我们又该如何处理？

Excel的限制

Excel2003及以前版本支持65536行，256列；Excel2007及以后版本支持1048576行，16384列；Excel2003一个工作簿中最多有255个工作表，而在Excel2007及以上的版本没有限制。

所以，遇到海量数据，如超百万数据的导出，一般会很慢、超时或者卡死。

海量数据导出方案思考

导出思路概要

导出单机版

导出单机版，通过服务端定时从数据库拉取任务队列，然后通过拆分查询的方式，远程获取导出客户端的数据，汇总成导出文件，最后存储到MongoDB中。

导出服务端处理逻辑

前端则通过轮询的方式，异步获取后端结果。如果成功，则下载Excel汇总文件。从而，避免前端超时。

导出前端处理逻辑

定时任务，可基于es-job分片处理，将不同导出拆分到不同的SERVER端执行。

分布式版本

导出的分布式实现，由导出单机版本抽取出来，同一个导出实现拆分为多个SERVER端执行，最终结果存储于MongoDB中，再汇总打包成一个zip包。有效提高单机版对单个海量数据导出的性能和提高可用性。

原则上SERVER端可以无限扩展，因此，能支持海量数据的导出处理。

流程参考：导出服务端处理逻辑

通用代码

曾经每一个导出功能的实现，都需要实现一段几乎一样的代码。因此，抽离通用的代码段，实现统一的入口、出口，以任务类型作为区分不同的代码实现。并引入脚本引擎，实时更新导出的逻辑实现。

提供QLExpress和Groovy脚本支持。

导出脚本编译逻辑

提供预处理、查询、数据组装三块脚本逻辑处理。

导出脚本实现逻辑

客户端集成

由于客户端需要跟提供查询功能的APP集成在一起。因此，提供导出的SDK集成，只要简单配置即可实现一个通用导出客户端。例如，使用dubbo的RPC处理。可以利用group区分不同的客户端。

导出多客户端支持

异常处理与补偿

维护一个导出的状态队列，并设置超时时间。全部成功视为成功；存在失败，则重试失败，超时则跳过并给出相应提示。如下列表：

分片ID	处理参数	处理结果
1	{startTime:2019-2-20;endTime:2019-2-21;index:1,limit:2000}	success
2	{startTime:2019-2-21;endTime:2019-2-22;index:1,limit:2000}	failed
3	{startTime:2019-2-22;endTime:2019-2-23;index:1,limit:2000}	success
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