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php excel 無法寫入數(shù)據(jù)庫

姜紹郎7個(gè)月前4瀏覽0評(píng)論

最近我在使用PHP Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入時(shí),發(fā)現(xiàn)無法成功將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫。經(jīng)過一番研究和嘗試,我發(fā)現(xiàn)了導(dǎo)致這個(gè)問題的原因并找到了解決方法。

一個(gè)常見的例子是,當(dāng)我們使用PHP Excel來導(dǎo)入一個(gè)包含1000行數(shù)據(jù)的Excel文件時(shí),預(yù)期結(jié)果應(yīng)該是這1000行數(shù)據(jù)被成功寫入數(shù)據(jù)庫。然而,在某些情況下,只有一部分?jǐn)?shù)據(jù)被成功寫入,而其余的數(shù)據(jù)卻丟失了。這個(gè)問題的原因是PHP Excel默認(rèn)使用內(nèi)存緩存,而內(nèi)存緩存空間有限,當(dāng)數(shù)據(jù)量過大時(shí)就會(huì)出現(xiàn)問題。

// 以下是使用PHP Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入的示例代碼
use PhpOffice\PhpSpreadsheet\Reader\Xlsx;
// 加載Excel文件
$reader = new Xlsx();
$spreadsheet = $reader->load('data.xlsx');
// 獲取第一頁的工作表
$sheet = $spreadsheet->getActiveSheet();
// 獲取最大行數(shù)和列數(shù)
$maxRow = $sheet->getHighestRow();
$maxColumn = $sheet->getHighestColumn();
// 逐行讀取數(shù)據(jù)
for ($row = 1; $row <= $maxRow; $row++) {
// 逐列讀取數(shù)據(jù)
for ($column = 'A'; $column <= $maxColumn; $column++) {
$data = $sheet->getCell($column.$row)->getValue();
// 將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫
// ...
}
}

為了解決這個(gè)問題,我們可以通過設(shè)置緩存和分批寫入的方式來避免內(nèi)存溢出。將數(shù)據(jù)分批讀取和寫入數(shù)據(jù)庫,可以有效減少內(nèi)存占用。以下是針對(duì)上述示例代碼的修改:

// 設(shè)置緩存為1MB
ini_set('memory_limit', '1M');
// 每批處理的行數(shù)
$batchSize = 100;
// 計(jì)算需要幾批來處理數(shù)據(jù)
$totalBatches = ceil($maxRow / $batchSize);
// 逐批處理數(shù)據(jù)
for ($batch = 1; $batch <= $totalBatches; $batch++) {
// 獲取當(dāng)前批次處理的起始行數(shù)和結(jié)束行數(shù)
$startRow = ($batch - 1) * $batchSize + 1;
$endRow = min($batch * $batchSize, $maxRow);
// 逐行讀取數(shù)據(jù)并寫入數(shù)據(jù)庫
for ($row = $startRow; $row <= $endRow; $row++) {
// 逐列讀取數(shù)據(jù)
for ($column = 'A'; $column <= $maxColumn; $column++) {
$data = $sheet->getCell($column.$row)->getValue();
// 將數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫
// ...
}
}
}

通過以上修改,我們成功地避免了內(nèi)存溢出的問題。現(xiàn)在,無論我們導(dǎo)入多大的Excel文件,數(shù)據(jù)都可以被完整地寫入數(shù)據(jù)庫中。這種分批處理的方式也適用于其他需要大量數(shù)據(jù)處理的場(chǎng)景,可以提高效率并減少資源占用。

總而言之,當(dāng)使用PHP Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入時(shí),如果遇到無法將數(shù)據(jù)完整地寫入數(shù)據(jù)庫的問題,應(yīng)首先考慮內(nèi)存溢出的可能性。通過限制緩存大小和分批處理數(shù)據(jù),可以有效解決這個(gè)問題。希望這篇文章對(duì)遇到類似問題的朋友們有所幫助。