在处理拥有大型数据集的大文件时优化内存使用

在构建具有大型数据集的工作簿或读取大型Microsoft Excel文件时，进程所占用的总RAM是一个关注点。有一些措施可以应对这一挑战。Aspose.Cells提供了一些相关的选项和API调用来降低、减少和优化内存使用。此外，它可以帮助进程更高效地运行并提高速度。

使用MemorySetting.MEMORY_PREFERENCE选项优化用于单元格数据的内存以减少整体内存成本。在构建大型数据集时，相较于使用默认设置MemorySetting.NORMAL，它可以节省一定数量的内存。

优化内存

以下示例演示了在Aspose.Cells for Node.js via Java中处理大数据时如何优化内存使用。

// For complete examples and data files, please go to https://github.com/aspose-cells/Aspose.Cells-for-Java

//This example shows how to optimize memory usage while working with large data in Aspose.Cells for Node.js via Java
var aspose = aspose || {};
aspose.cells = require("aspose.cells");

var workbook = new aspose.cells.Workbook(aspose.cells.FileFormatType.XLSX);
// apply the setting to existing "Sheet1"
workbook.getWorksheets().get(0).getCells().setMemorySetting(aspose.cells.MemorySetting.MEMORY_PREFERENCE);
// apply the setting globally
workbook.getSettings().setMemorySetting(aspose.cells.MemorySetting.MEMORY_PREFERENCE);

// Input large dataset into the cells of the worksheet. Your code goes here.

workbook.save("output.xlsx");

注意

默认选项{0}适用于所有版本。对于某些情况，例如构建包含大型单元格数据集的工作簿，{1}选项可以优化内存使用并降低应用程序的内存成本。然而，在一些特殊情况下，比如：
1. 随机和重复访问单元格: 访问单元格集合的最有效顺序是逐行逐单元格，然后逐行。特别是，如果通过{0}、{1}和{2}获得的枚举器访问行/单元格，性能将通过{3}得到最大化。

1. 随机和重复访问单元格：访问单元格集合最有效的顺序是一行一行地逐个访问单元格，尤其是如果通过Cells、RowCollection和Row获得的枚举器来访问行/单元格，则使用MemorySetting.MEMORY_PREFERENCE将最大化性能。
2. 插入和删除单元格和行：请注意，如果有大量的单元格/行插入/删除操作，与MemorySetting.MEMORY_PREFERENCE模式相比，性能下降将非常明显。
3. 操作不同的单元格类型: 如果大多数单元格包含字符串值或公式，则内存成本与MemorySetting.NORMAL模式相同，但如果存在大量空单元格，或单元格的值是数字、布尔值等，则MemorySetting.MEMORY_PREFERENCE选项将提供更好的性能。