张小明
前端开发工程师
在传统的数据导出实现中，我们通常会一次性将所有数据加载到内存中，然后再写入文件。这种方式在数据量较小时还能接受，但当数据达到百万级别时，就会暴露出严重的问题：
内存溢出：一次性加载百万条记录到内存，很容易超出JVM堆内存限制
响应时间长：用户需要等待很长时间才能获得导出结果
系统资源占用高：大量占用CPU和内存资源，影响其他功能正常使用
用户体验差：浏览器可能因等待时间过长而超时
要解决这些问题，我们需要采用分批处理和流式写入的策略：
分批查询：每次只从数据库查询固定数量的记录
流式写入：边查询边写入文件，避免数据堆积在内存中
异步处理：对于大数据量导出，采用异步方式处理，避免阻塞主线程
特性 | CSV | < |
|---|
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