Excel 导出功能的革命：用 EasyExcel + AI，让运营人员“说句话”就能导出复杂报表

📉 前言：后端开发的“噩梦”

场景还原：
周五下午 5:58，产品经理跑过来：
“王工，那个用户报表能不能加一列‘上次登录时间’？还有，运营想要按‘注册城市’筛选导出的功能。”

你看着手里写死的UserExcelDTO，写死的Mapper.xml，还有写死的 EasyExcel 注解，心态崩了。
为了加一个字段，你要改 4 个文件，重启服务，还得测试。

为什么我们不能把格局打开？
运营人员想要什么数据，让他们自己说！
AI 负责听懂人话生成 SQL，EasyExcel 负责把 SQL 结果动态转成 Excel。
从此，后端开发彻底解脱，再也不用写 Excel 导出接口了！

🧠 核心原理：从 Text 到 Excel

要实现这个“魔法”，我们需要打通两个环节：

1. AI (Text-to-SQL)：把自然语言变成可执行的 SQL 查询，同时提取出**“人类可读的表头”**。
2. EasyExcel (Dynamic Export)：抛弃@ExcelProperty注解的实体类，直接使用动态表头 + 动态数据模式写入。

数据流向图解：

🛠️ 实战开发：代码“脱胎换骨”

1. 定义 AI 的返回结构

我们需要 AI 不仅返回 SQL，还要告诉我们每一列在 Excel 里叫什么名字。

publicclassAiExportResult{// 生成的 SQL，例如: SELECT name, login_time FROM user...privateStringsql;// 对应的中文表头，例如: ["姓名", "登录时间"]privateList<String>headers;}

2. 构造 Prompt (提示词)

把数据库表结构喂给 AI，并要求它返回 JSON。

StringsystemPrompt=""" 你是一个数据分析师。请根据表结构将用户需求转换为 SQL 和 Excel 表头。 表结构：t_sales (id, product_name, amount, city, create_time) 要求： 1. 返回 JSON 格式：{"sql": "...", "headers": ["产品名", "金额"]} 2. headers 的顺序必须与 SQL 中的 select 字段顺序一致。 3. SQL 只能是 SELECT 查询。 """;

3. 动态执行 SQL

这里不能用 MyBatis 的 Mapper 映射了，因为返回的字段是动态的。我们要用JdbcTemplate返回List<Map>。

@AutowiredprivateJdbcTemplatejdbcTemplate;publicList<Map<String,Object>>executeDynamicQuery(Stringsql){// 生产环境务必配置只读账号，并限制 LIMIT 10000returnjdbcTemplate.queryForList(sql);}

4. EasyExcel 动态导出 (核心大招)

这是大多数人不知道的 EasyExcel 高级用法：不基于类，直接基于 List 写入。

publicvoiddynamicExport(HttpServletResponseresponse,AiExportResultaiResult)throwsIOException{// 1. 获取数据List<Map<String,Object>>rawData=executeDynamicQuery(aiResult.getSql());// 2. 转换数据格式：Map -> List<Object> (按顺序)List<List<Object>>exportData=newArrayList<>();for(Map<String,Object>row:rawData){// 注意：这里需要确保 Map 的 value 顺序与 SQL select 顺序一致// 实际开发中建议使用 LinkedHashMap 或按 key list 取值exportData.add(newArrayList<>(row.values()));}// 3. 构造动态表头：List<List<String>>List<List<String>>exportHeaders=newArrayList<>();for(Stringheader:aiResult.getHeaders()){exportHeaders.add(Collections.singletonList(header));}// 4. 写出 Excelresponse.setContentType("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet");response.setCharacterEncoding("utf-8");StringfileName=URLEncoder.encode("智能报表","UTF-8");response.setHeader("Content-disposition","attachment;filename="+fileName+".xlsx");// 核心 API：head() 传入动态表头EasyExcel.write(response.getOutputStream()).head(exportHeaders).sheet("AI生成数据").doWrite(exportData);}

💥 效果演示：运营小姐姐惊呆了

用户输入：

“帮我导出 2024 年第一季度，上海地区销售额最高的前 10 个产品，要看产品名和总金额。”

AI 思考后生成的 JSON：

{"sql":"SELECT product_name, SUM(amount) as total FROM t_sales WHERE city='上海' AND create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-03-31' GROUP BY product_name ORDER BY total DESC LIMIT 10","headers":["产品名称","销售总额"]}

EasyExcel 导出结果：

完美！整个过程，后端开发人员一行代码都没改。

🛡️ 避坑指南：安全第一

虽然功能很炫，但要落地必须注意：

1. 权限控制：
   Text-to-SQL 存在注入风险。务必使用权限最小化的数据库账号（只读权限，禁止访问mysql库等系统表）。
2. 数据量爆炸：
   AI 可能会写出SELECT * FROM big_table。
   必须在代码层强制给 SQL 加上LIMIT 5000，或者使用 EasyExcel 的分页流式写入功能，防止 OOM。
3. 字段对齐：
   JdbcTemplate返回的 Map 可能是无序的。在转换数据时，必须严格按照 SQL 解析出的 Column 顺序来提取 Map 中的 Value，否则 Excel 里的张冠李戴（表头是“金额”，下面全是“日期”）。

📝 总结

通过EasyExcel + AI，我们将报表开发从“人力密集型”转变为“算力密集型”。

• 对运营：想要什么提什么，不再需要等排期。
• 对开发：核心接口写一次，复用一万年。

这才是 AI 时代该有的开发姿势。与其天天改代码，不如写个工具，让代码自己生成代码。

博主留言：
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