Excel 数据导入与 SQL 生成：基于 Hutool 和 Apache POI 的优雅实践
在日常开发中，我们经常会遇到需要从 Excel 文件中读取数据并生成 SQL 语句的场景。例如，批量更新员工邮箱、同步用户信息等任务。本文将结合一段示例代码，向大家展示如何利用 Hutool 工具库 和 Apache POI 高效地实现这一功能。
如果你对以下内容感兴趣，这篇文章一定会让你有所收获：
- 如何使用 Apache POI 解析 Excel 文件？
- 如何通过反射机制动态创建 Java 对象？
- 如何生成 SQL 更新语句，并确保代码简洁高效？
需求背景
假设我们需要从一个 Excel 文件中读取员工的昵称和公司邮箱信息，并生成对应的 SQL 更新语句，用于更新数据库中的 sys_user 表。最终目标是实现自动化处理，减少人工干预，提高效率。
解决方案概览
我们的解决方案分为以下几个步骤：
- 使用 Apache POI 解析 Excel 文件。
- 借助 Java 反射机制 将 Excel 中的数据映射到 Java 对象。
- 利用 Hutool 工具库 提供的工具方法（如
ObjectUtil和StrUtil）进行数据校验和格式化。 - 根据解析结果生成 SQL 更新语句。
下面我们将逐步拆解代码逻辑，并分享一些实用的技巧。
代码详解
1. 准备工作：引入依赖
在项目中，我们需要引入以下 Maven 依赖：
xml
<!-- Hutool 工具库 -->
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.8.20</version>
</dependency>
<!-- Apache POI（支持 Excel 解析） -->
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi</artifactId>
<version>5.2.3</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi-ooxml</artifactId>
<version>5.2.3</version>
</dependency>
<!-- Spring Core（用于加载资源文件） -->
<dependency>
<groupId>org.springframework</groupId>
<artifactId>spring-core</artifactId>
<version>5.3.22</version>
</dependency>2. 核心代码解读
(1) 解析 Excel 文件
我们使用 Apache POI 来读取 Excel 文件，并将其转换为 Java 对象列表。以下是关键代码片段：
java
public static <T> List<T> readExcelToBeans(String filePath, Class<T> clazz) {
ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource(filePath);
List<T> beans = new ArrayList<>();
Workbook workbook = null;
InputStream inputStream = null;
try {
// 获取输入流
inputStream = classPathResource.getInputStream();
// 根据文件后缀判断 Excel 类型
if (filePath.endsWith("xlsx")) {
workbook = new XSSFWorkbook(inputStream); // 支持 .xlsx 文件
} else if (filePath.endsWith("xls")) {
workbook = new HSSFWorkbook(inputStream); // 支持 .xls 文件
} else {
throw new IllegalArgumentException("文件不是有效的Excel文件");
}
// 获取第一个工作表
Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
// 获取标题行，并构建字段索引映射
Row headerRow = sheet.getRow(0);
Map<String, Integer> columnMap = new HashMap<>();
for (Cell cell : headerRow) {
String columnName = cell.getStringCellValue().trim();
columnMap.put(columnName, cell.getColumnIndex());
}
// 遍历数据行并创建对象
for (int i = 1; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) {
Row row = sheet.getRow(i);
if (row == null) continue; // 跳过空行
T bean = clazz.getDeclaredConstructor().newInstance();
for (Field field : clazz.getDeclaredFields()) {
String fieldName = field.getName();
if (columnMap.containsKey(fieldName)) {
Cell cell = row.getCell(columnMap.get(fieldName));
if (cell != null) {
Object value = getCellValue(cell);
field.setAccessible(true);
field.set(bean, ObjectUtil.isNull(value) ? "" : value);
}
}
}
beans.add(bean);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 关闭资源
try {
if (inputStream != null) inputStream.close();
if (workbook != null) workbook.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return beans;
}亮点分析：
- 泛型支持 ：
readExcelToBeans方法支持任意类型的 Java 对象，灵活性高。 - 字段映射：通过标题行和字段名的匹配，自动将单元格值赋值给对象属性。
- 异常处理：全面捕获可能的异常，确保程序稳定性。
(2) 生成 SQL 更新语句
在解析完 Excel 数据后，我们可以根据业务需求生成 SQL 语句。以下是核心代码：
java
for (HrmUserEmail hrmUserEmail : hrmUserEmailList) {
if (ObjectUtil.isNotEmpty(hrmUserEmail.getCompanyEmail()) && ObjectUtil.isNotEmpty(hrmUserEmail.getNickname())) {
String sql = "UPDATE sys_user SET `company_email`=\"" + StrUtil.trim(hrmUserEmail.getCompanyEmail())
+ "\" WHERE `nick_name`=\"" + StrUtil.trim(hrmUserEmail.getNickname()) + "\";";
System.out.println(sql);
}
}优化建议：
- SQL 注入防护 ：在生产环境中，建议使用
PreparedStatement或 ORM 框架（如 MyBatis）来避免 SQL 注入风险。 - 日志记录：可以将生成的 SQL 语句写入日志文件，方便后续排查问题。
(3) 辅助方法：获取单元格值
为了兼容不同类型的单元格（字符串、数字、日期等），我们编写了一个通用的 getCellValue 方法：
java
private static Object getCellValue(Cell cell) {
switch (cell.getCellType()) {
case STRING:
return cell.getStringCellValue();
case NUMERIC:
if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {
return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(cell.getDateCellValue());
} else {
return String.format("%.0f", cell.getNumericCellValue());
}
case BOOLEAN:
return cell.getBooleanCellValue();
case FORMULA:
return cell.getCellFormula();
case BLANK:
default:
return "";
}
}完整代码
java
package com.example.demo.hrmChange;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.example.demo.hrmChange.domain.HrmUserEmail;
import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.lang.reflect.Field;
import java.lang.reflect.InvocationTargetException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class GenEmailSqlTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
try {
List<HrmUserEmail> hrmUserEmailList = readExcelToBeans("template/员工邮箱.xlsx", HrmUserEmail.class);
for (HrmUserEmail hrmUserEmail : hrmUserEmailList) {
if (ObjectUtil.isNotEmpty(hrmUserEmail.getCompanyEmail()) && ObjectUtil.isNotEmpty(hrmUserEmail.getNickname())) {
String sql = "UPDATE sys_user SET `company_email`=\"" + StrUtil.trim(hrmUserEmail.getCompanyEmail()) + "\" WHERE `nick_name`=\"" + StrUtil.trim(hrmUserEmail.getNickname()) + "\";";
System.out.println(sql);
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static <T> List<T> readExcelToBeans(String filePath, Class<T> clazz) {
ClassPathResource classPathResource = new ClassPathResource(filePath);
List<T> beans = new ArrayList<>();
Workbook workbook = null;
InputStream inputStream = null;
try {
inputStream = classPathResource.getInputStream();
if (filePath.endsWith("xlsx")) {
workbook = new XSSFWorkbook(inputStream);
} else if (filePath.endsWith("xls")) {
workbook = new HSSFWorkbook(inputStream);
} else {
throw new IllegalArgumentException("文件不是有效的Excel文件");
}
Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
// 获取第一行作为标题行
Row headerRow = sheet.getRow(0);
Map<String, Integer> columnMap = new HashMap<>();
for (Cell cell : headerRow) {
String columnName = cell.getStringCellValue().trim();
columnMap.put(columnName, cell.getColumnIndex());
}
// 遍历剩余行并创建Bean对象
for (int i = 1; i <= sheet.getLastRowNum(); i++) {
Row row = sheet.getRow(i);
if (row == null) {
continue; // 如果行为空，则跳过
}
T bean = clazz.getDeclaredConstructor().newInstance();
for (Field field : clazz.getDeclaredFields()) {
String fieldName = field.getName();
if (columnMap.containsKey(fieldName)) {
Cell cell = row.getCell(columnMap.get(fieldName));
if (cell != null) {
Object value = getCellValue(cell);
field.setAccessible(true);
field.set(bean, ObjectUtil.isNull(value) ? "" : value);
}
}
}
beans.add(bean);
}
} catch (IOException | IllegalAccessException | InstantiationException | NoSuchMethodException |
InvocationTargetException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (inputStream != null) {
inputStream.close();
}
if (workbook != null) {
workbook.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return beans;
}
private static Object getCellValue(Cell cell) {
switch (cell.getCellType()) {
case STRING:
return cell.getStringCellValue();
case NUMERIC:
if (DateUtil.isCellDateFormatted(cell)) {
return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(cell.getDateCellValue());
} else {
return String.format("%.0f", cell.getNumericCellValue());
}
case BOOLEAN:
return cell.getBooleanCellValue();
case FORMULA:
return cell.getCellFormula();
case BLANK:
default:
return "";
}
}
}总结
通过本文的示例代码，我们展示了如何利用 Hutool 和 Apache POI 实现 Excel 数据的解析与 SQL 生成。这种方法不仅高效，而且易于扩展，适用于多种场景。
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