一、性能优化方案
1. 使用「Excel批量导入」插件
2. 启用填报分页加载
配置方法:模板→报表填报属性→填报分页→设置每页加载行数
建议分页值:1000-5000行/页(根据列数调整)
效果:降低单次渲染数据量,实测6万行分12页加载可提升80%流畅度
3. 公式优化策略
优先级替换:value() > ds.select() > sql()
案例:将sql("ds1","id",...)改为value("id",...)可提速3-5倍
抽数缓存:对实时性要求低的字段启用数据集→抽数缓存
二、服务器配置建议
1. 内存调整
2. 导入限制调整
三、扩展方案(50万+数据量)
1. 文件预处理方案
| # 示例:使用pandas拆分Excel文件(需安装Python环境) |
| import pandas as pd |
| chunk_size = 200000 # 按20万行拆分 |
| for i, chunk in enumerate(pd.read_excel('大数据.xlsx', chunksize=chunk_size)): |
| chunk.to_excel(f'part_{i}.xlsx', index=False) |
2. 数据库直连方案
使用Navicat等工具直接CSV导入数据库
通过定时同步任务更新到业务表
四、性能对比数据
方案 | 6万行耗时 | 20万行耗时 | 适用场景 |
---|
标记导入 | 120-180s | 可能失败 | 需要页面交互 |
批量导入 | 40-60s | 150-200s | 直接入库 |
分页导入 | 60-80s | 240-300s | 需修改数据 |
建议优先使用「Excel批量导入插件」+「公式优化」组合方案。若涉及服务器配置修改,请务必联系技术支持确认环境适配性后再实施。