.NET导出Excel的四种方法及评测
导出Excel
是.NET
的常见需求,开源社区、市场上,都提供了不少各式各样的Excel
操作相关包。本文,我将使用NPOI
、EPPlus
、OpenXML
、Aspose.Cells
四个市面上常见的库,各完成一个导出Excel
示例。然后对其代码风格和性能做一个横向比较。最后我将说出我自己的感想。
文中所有的示例代码可以在这里下载:
https://github.com/sdcb/blog-data/tree/master/2019/20190824-dotnet-excel-compare
NPOI
NPOI
源自于Java
写的Apache POI,目前最新版本是2.4.1
。NPOI
是开源项目,作者是华人,项目地址是:https://github.com/tonyqus/npoi。
几年前大家导出Excel
都使用COM
,但COM
不方便,这个组件的推出无疑弥补了.NET
在Excel
方面组件的空白,大家都说比COM
好用。
NPOI
还加入了.NET Core Community组织。
EPPlus
EPPlus
是另一个开源的Excel
操作库,目前最新版本是4.5.3.2
。Github
地址如下:https://github.com/JanKallman/EPPlus。
EPPlus
仅依赖基础类库(BCL
),完全没有第三方包依赖,也是.NET
原生库。
EPPlus
只支持导出Office 2007
之后的格式,也就是xlsx
。这已经是存在12年的格式了,但如果有客户想要导出xls
,EPPlus
将不支持。
OpenXML
OpenXML
的NuGet
包全称是DocumentFormat.OpenXml
:是微软推出的较为低层的Excel
操作库,最新稳定版本是2.9.1
。OpenXML
也是开源项目,地址是:https://github.com/OfficeDev/Open-XML-SDK。
从该项目的名字可以看出,OpenXML
比较涉及底层,因此很容易令人浮想联翩,感觉它的性能、速度很可能是最快的,但真的如此吗?
Aspose.Cells
这是Aspose Pty Ltd
公司推出的Excel
操作库。它是众多Aspose File Format API
产品其中之一。目前最新版本是19.8.0
(基于年/月)。Aspose
提供了应有尽有的文件格式支持,除了.NET
外,Aspose
还提供了C++
和Java
的包。
据我所知Aspose
的客户支持服务也不错,客户提出的问题经常可以在下一次发布时解决。
Aspose.Cells
是不开源,付费的库,但提供无限期的试用,据官方网站显示,试用版将:
- 限制打开文件数量100个
- 限制使用Aspose.Cells.GridWeb功能
- 生成的
Excel
将添加如下水印:
但经过我的试用,无论是并行还是串行,都没找到限制打开文件数量100个的限制。因此,“试用版”对我们的物理限制,就只有这个水印了(当然加了这个水印客户肯定也不会有好表情😂)。
Excel-COM
COM是随着Excel安装而自带的库,Excel
的包名叫Microsoft.Office.Interop.Excel
。本文不会深入解析,具体可以看这篇文档。
我想要多说两句的是,COM
的old-fashion
(过时)不是没有原因的,据我所知COM
有以下缺点:
- 调用时会启动一个进程外的
excel.exe
,可能因为它为是专门为Office设计的(不是为.NET
集成设计的) - 要求目标环境安装相关软件,没安装将无法运行
- 显然也没办法跨平台
- 使用了大量动态/多参数接口,对开发不是很友好
- 不像托管内存,
COM
对资源释放也有要求,具体参见这篇文章
横向比较
NPOI | EPPlus | OpenXML | Aspose.Cells | |
---|---|---|---|---|
包依赖 | 有1个 | 无 | 无 | 无 |
封装程度 | 正常 | 正常 | 低层 | 正常 |
支持格式 | 完善 | 仅xlsx | 仅xlsx | 完善 |
开源协议 | Apache-2.0 | LGPL | MIT | 不开源 |
收费类型 | 开源免费 | 开源免费 | 开源免费 | 试用/付费 |
评测说明
版本与数据
所有代码的版本号基于上文中提到的最新稳定版本:
NPOI | EPPlus | OpenXML | Aspose.Cells | |
---|---|---|---|---|
最新版本 | 2.4.1 | 4.5.3.2 | 2.9.1 | 19.8.0 |
数据全部基于我上篇文章使用的6万条/10列的数据,总共数据量19,166 KB
。所有数据可以从这里下载:
https://github.com/sdcb/blog-data/tree/master/2019/20190821-generate-lorem-data
环境
项目 | 值 |
---|---|
CPU | E3-1230 v3 @ 3.30GHz |
内存 | 24GB DDR3-1600 MHz (8GBx3) |
操作系统 | Windows 10 1903 64位 |
电源选项 | 已设置为高性能 |
软件 | LINQPad 6.0.18 |
运行时 | .NET Core 3.0-preview8-28405-07 |
注意,LINQPad设置了optimize+
,代码都是优化后执行的;代码都指定了Util.NewProcess = true;
,确保每次运行都会在新进程中运行,不会互相影响。
我的性能测试函数介绍
IEnumerable<object> Measure(Action action, int times = 5)
{
return Enumerable.Range(1, times).Select(i =>
{
var sw = Stopwatch.StartNew();
long memory1 = GC.GetTotalMemory(true);
long allocate1 = GC.GetTotalAllocatedBytes(true);
{
action();
}
long allocate2 = GC.GetTotalAllocatedBytes(true);
long memory2 = GC.GetTotalMemory(true);
sw.Stop();
return new
{
次数 = i,
分配内存 = (allocate2 - allocate1).ToString("N0"),
内存提高 = (memory2 - memory1).ToString("N0"),
耗时 = sw.ElapsedMilliseconds,
};
});
}
除了时间,内存占用实际也是非常非常重要、但容易被人忽略的性能指标。大家都以为“内存不值钱”,但——
- 一旦访问量大,内存就会瞬间上涨,导致频繁
GC
,导致性能下降; - 内存高也会导致服务器分页,这时性能就会急剧下降;
- 吞吐量下降会导致队列排满,此时服务器就会报503等错误,客户就发现服务器“宕机了”。
(提示:除非你的客户真的愿意多花钱再升级一下服务器,否则不要提“内存不值钱”。)
在我的性能测试函数中,使用了如下两个函数来测试内存占用:
- GC.GetTotalAllocatedBytes(true) 获取分配内存大小
- GC.GetTotalMemory(true) 获取占用内存大小
占用内存可能会比分配内存小,因为存在垃圾回收(GC
),但GC
会影响性能。
通过调用Measure
函数,可以测得传入的action
的耗时和内存占用。默认会调用5次,可以从5次测试结果中取出能反映性能的值。
测试基准
string Export<T>(List<T> data, string path)
{
PropertyInfo[] props = typeof(User).GetProperties();
string noCache = null;
for (var i = 0; i < props.Length; ++i)
{
noCache = props[i].Name;
}
for (var i = 0; i < data.Count; ++i)
{
for (var j = 0; j < props.Length; ++j)
{
noCache = props[j].GetValue(data[i]).ToString();
}
}
return noCache;
}
注意:
- 我有意使用了反射,这符合我们导出Excel代码简单、易学、好用、好扩展的愿意;
- 我有意使用了泛型T,而不是实际类型,这也让这些代码容易扩展;
- 里面的
noCache
用来规避编译器优化删除代码的行为
测试结果:
次数 | 分配内存 | 内存提高 | 耗时 |
---|---|---|---|
1 | 9,863,520 | 8,712 | 156 |
2 | 9,852,592 | 0 | 138 |
3 | 9,852,592 | 0 | 147 |
4 | 9,873,096 | 9,240 | 136 |
5 | 9,853,936 | 776 | 133 |
可见,基于反射操作6万/10列数据,每次需要分配约9MB
内存,但这些内存都会被快速GC
,最终内存提高较少。这些使用反射的代码运行耗时在130ms
-150ms
左右。
各个库的使用和性能表现
NPOI
void Export<T>(List<T> data, string path)
{
IWorkbook workbook = new XSSFWorkbook();
ISheet sheet = workbook.CreateSheet("Sheet1");
var headRow = sheet.CreateRow(0);
PropertyInfo[] props = typeof(User).GetProperties();
for (var i = 0; i < props.Length; ++i)
{
headRow.CreateCell(i).SetCellValue(props[i].Name);
}
for (var i = 0; i < data.Count; ++i)
{
var row = sheet.CreateRow(i + 1);
for (var j = 0; j < props.Length; ++j)
{
row.CreateCell(j).SetCellValue(props[j].GetValue(data[i]).ToString());
}
}
using var file = File.Create(path);
workbook.Write(file);
}
注意:
-
里面用到了
XSSFWorkBook
,其中XSSF
这个前缀是从Java
的POI
库传过来的,全称是XML SpreadSheet Format
。这种前缀在
NPOI
包中很常见。 -
XSSFWorkbook
提供了bool Dispose()
方法,但它未实现(因此千万别调用它):
性能测试结果:
次数 | 分配内存 | 内存提高 | 耗时 |
---|---|---|---|
1 | 1,598,586,416 | 537,048 | 6590 |
2 | 1,589,239,728 | 7,712 | 10155 |
3 | 1,589,232,056 | -5,368 | 10309 |
4 | 1,589,237,064 | 7,144 | 10355 |
5 | 1,589,245,000 | 9,560 | 10594 |
分配内存稳定在1.48GB
的样子,首次内存会提高524KB
左右,后面趋于稳定。首次耗时6秒多,后面稳定在10秒多。
EPPlus
void Export<T>(List<T> data, string path)
{
using var stream = File.Create(path);
using var excel = new ExcelPackage(stream);
ExcelWorksheet sheet = excel.Workbook.Worksheets.Add("Sheet1");
PropertyInfo[] props = typeof(User).GetProperties();
for (var i = 0; i < props.Length; ++i)
{
sheet.Cells[1, i + 1].Value = props[i].Name;
}
for (var i = 0; i < data.Count; ++i)
{
for (var j = 0; j < props.Length; ++j)
{
sheet.Cells[i + 2, j + 1].Value = props[j].GetValue(data[i]);
}
}
excel.Save();
}
注意,不同于NPOI
/Aspose.Cells
,EPPlus
的下标是基于1的(而不是0)。
次数 | 分配内存 | 内存提高 | 耗时 |
---|---|---|---|
1 | 534,970,328 | 156,048 | 3248 |
2 | 533,610,232 | 14,896 | 2807 |
3 | 533,595,936 | 7,648 | 2853 |
4 | 533,590,776 | 4,408 | 2742 |
5 | 533,598,440 | 11,280 | 2759 |
分配内存约508MB
,耗时首次稍长,约3.2秒,后面稳定在2.7-2.8秒。
OpenXML
void Export<T>(List<T> data, string path)
{
using SpreadsheetDocument excel = SpreadsheetDocument.Create(path, SpreadsheetDocumentType.Workbook);
WorkbookPart workbookPart = excel.AddWorkbookPart();
workbookPart.Workbook = new Workbook();
WorksheetPart worksheetPart = workbookPart.AddNewPart<WorksheetPart>();
worksheetPart.Worksheet = new Worksheet(new SheetData());
Sheets sheets = excel.WorkbookPart.Workbook.AppendChild<Sheets>(new Sheets());
Sheet sheet = new Sheet
{
Id = excel.WorkbookPart.GetIdOfPart(worksheetPart),
SheetId = 1,
Name = "Sheet1"
};
sheets.Append(sheet);
SheetData sheetData = worksheetPart.Worksheet.GetFirstChild<SheetData>();
PropertyInfo[] props = typeof(User).GetProperties();
{ // header
var row = new Row() { RowIndex = 1 };
sheetData.Append(row);
row.Append(props.Select((prop, i) => new Cell
{
CellReference = ('A' + i - 1) + row.RowIndex.Value.ToString(),
CellValue = new CellValue(props[i].Name),
DataType = new EnumValue<CellValues>(CellValues.String),
}));
}
sheetData.Append(data.Select((item, i) =>
{
var row = new Row { RowIndex = (uint)(i + 2) };
row.Append(props.Select((prop, j) => new Cell
{
CellReference = ('A' + j - 1) + row.RowIndex.Value.ToString(),
CellValue = new CellValue(props[j].GetValue(data[i]).ToString()),
DataType = new EnumValue<CellValues>(CellValues.String),
}));
return row;
}));
excel.Save();
}
注意,因为OpenXML
比较偏低层,东西比较复杂,所以我们慢慢说:
-
对于一些对象,它需要创建相应的
Part
,如WorksheetPart
; -
Excel
可以使用SharedStringTable
来共享变量值,适合相同字符串非常多的场景。但此示例共享变量值收益很低,但会极大地增加代码复杂性(普通用户可能很难写出),因此本示例未使用
SharedStringTable
; -
它基于单元格位置标识,如B3(第三行第二列),因此索引方式比
EPPlus
/NPOI
都要复杂; -
代码示例中使用
('A' + i - 1)
来计算位置标识,因此这个示例不能用于超过26列(字母数)的数据; -
代码使用
LINQ
(而不是循环)来枚举所有行/列,可以让代码更简洁(在已经非常复杂的代码情况下)经测试,将
LINQ
改成for
循环对性能结果变化影响极其微小;
测试结果如下:
次数 | 分配内存 | 内存提高 | 耗时 |
---|---|---|---|
1 | 556,937,896 | 145,832 | 4009 |
2 | 555,981,216 | 312 | 3783 |
3 | 555,985,936 | 2,760 | 3884 |
4 | 555,984,384 | 1,872 | 3869 |
5 | 555,989,120 | 3,880 | 3704 |
内存占用约530MB
左右,第一次比后面多1MB的样子,耗时3.7-4.0秒之间。
Aspose.Cells
void Export<T>(List<T> data, string path)
{
using var excel = new Workbook();
Worksheet sheet = excel.Worksheets["Sheet1"];
PropertyInfo[] props = typeof(User).GetProperties();
for (var i = 0; i < props.Length; ++i)
{
sheet.Cells[0, i].Value = props[i].Name;
}
for (var i = 0; i < data.Count; ++i)
{
for (var j = 0; j < props.Length; ++j)
{
sheet.Cells[i + 1, j].Value = props[j].GetValue(data[i]);
}
}
excel.Save(path);
}
注意,Aspose.Cells
像Excel
软件一样,提供了Sheet1
/Sheet2
/Sheet3
三个默认的工作表,因此取这三个工作表时,不要创建,而是取出来。
性能测试结果如下:
次数 | 分配内存 | 内存提高 | 耗时 |
---|---|---|---|
1 | 404,004,944 | 3,619,520 | 3316 |
2 | 357,931,648 | 6,048 | 2078 |
3 | 357,934,744 | 7,216 | 2007 |
4 | 357,933,376 | 6,280 | 2017 |
5 | 357,933,360 | 6,424 | 2007 |
Aspose.Cells
首次占用内存385MB
,用于3.3秒,后面每次降低为内存341MB
,用时2.0秒。
总结
四种导出Excel库的横向评测数据如下,数据取5次数值的内存消耗中位数,百分比以EPPlus
的测试数据为100%
基准:
分配内存 | 内存占比 | 耗时 | 耗时占比 | |
---|---|---|---|---|
基线(仅反射) | 9,853,936 | 1.85% | 133 | 4.82% |
NPOI | 1,589,237,064 | 297.83% | 10355 | 375.32% |
EPPlus | 533,598,440 | 100% | 2759 | 100% |
OpenXML | 555,985,936 | 104.19% | 3884 | 140.78% |
Aspose.Cells | 357,933,360 | 67% | 2007 | 72.74% |
可以得出以下结论:
- Demo基于反射,但反射总损耗的性能不高,内存、耗时均不超过5%;
- NPOI的性能表现是所有项目中最差的,每次需要分配1.5GB的内存和超过10秒的耗时;
- EPPlus表现不错,内存和耗时在开源组中表现最佳;
- 收费的
Aspose.Cells
表现最佳,内存占用最低,用时也最短; - 较为底层的
OpenXML
表现非常一般,比EPPlus
要差,更不能与收费的Aspose
相提并论;
我的感想
在真的愿意尝试一下之前,人们很容易相信自己的直觉。底层库,通常能带来更大的可扩展性,能做出上层库很难做的事来。底层库有时性能会更快,就像更底层的C
/C++
比上层的JavaScript
更快一样。但事情也不都如此,如
- 更高层的
React.js
能在性能上将较底层的DOM
操作比下去 - 数据库基于集合的操作也比基于游标的操作要快得多
在导出Excel
这个例子中,我了解到Excel
的xlsx
格式是非常复杂的、多个xml
的集合。如果基于xml
做抽象——也是很正常的做法,拼出6万/10列的数据,需要至少60万个xml
标签做拼接,很显然这需要分配/浪费大量内存,因此性能上不来。
我基于以下几点无责任猜测:Aspose
内部可能没xml
做抽象,而是纯数据做抽象(就像React.js
那样),然后再统一写入到Excel
文件。因此性能可以达到其它库达不到的目标:
Aspose.Cells
对xml
等实现相关技术只字未提(可能因为要支持多种文件格式);Aspose.Cells
是先在内存中创建,再写入文件/流(NPOI也是
);Aspose.Cells
创建Excel
时要求客户直接使用Workbook
类(NPOI
也是);Aspose.Cells
完全隐藏了Excel
的位置(如B3
)信息,下标从0开始(NPOI
也是)
比较这几点,NPOI
也与Aspose.Cells
有几分相似,但导出不到6MB
的Excel
它内存分配居然高达1.5GB
,是后者的444%
!毕竟迭代更新了这么多年了,代码质量我相信应该没问题。因此我再次无责任推测:这可能因为它是从Java
那边移植过来的。
我的选择/推荐
在我做这个性能评测前,我一直使用的是EPPlus
,因为我不喜欢NPOI
有第三方依赖,也不喜欢NPOI
那些“XSSF
”之类的前缀命名,也显然不会去费心思写那么多费力不讨好的OpenXML
代码。
更别提这次评测发现EPPlus
的性能确实不错,唯一的缺点就是它单元格下标从1
开始的设计。即便如此,我还是首选推荐EPPlus
。
近期也经常使用Aspose.Cells
这种商业库,它的功能强大,API
清晰好用,这个评测也证明它的性能卓越。除了高昂的价格,没别的缺点了。乃有钱客户/老板的不二之选!
请关注我的微信公众号:【DotNet骚操作】,
来源:oschina
链接:https://my.oschina.net/u/4330033/blog/3290301