对于大量的 Excel 表格数据，如果后端需要给每个 xlsx 表格的每一行提供数据和配置信息，确实需要一定的工作量。不过，有一些方案可以减轻后端的工作量： 使用 Excel 解析工具：可以使用一些 Excel 解析工具来解析 xlsx 文件，例如 Apache POI 或者 EasyExcel。这些工具可以直接读取 xlsx 文件并将其解析为 Java 对象或者 Map 类型，减少手动提取数据的工作量。 为表格数据设计通用的数据模型：如果每个表格的数据格式都不同，那么后端需要为每个表格提供不同的数据模型。可以考虑设计一种通用的数据模型，适用于所有表格，这样就可以避免为每个表格提供不同的数据模型。 自动化表格配置：可以考虑使用自动化工具来生成表格配置信息。例如，可以编写脚本来读取 Excel 表格文件，并自动生成配置信息，减少手动维护配置表的工作量。 使用现有的数据分析工具：如果表格数据需要进行复杂的计算，可以考虑使用现有的数据分析工具，例如 Apache Spark 或者 Pandas 等，来处理表格数据。这些工具提供了一些内置的数据处理函数，可以大大减少编写计算逻辑的工作量。 综上所述，可以通过使用 Excel 解析工具、设计通用的数据模型、自动化表格配置以及使用现有的数据分析工具等方式来减少后端的工作量。

如果表格的头不一样 但有一样的可以转化成字母当表字段来存，然后创建多个表 来存