تحسين معالجة وتخزين ملفات Excel الكبيرة في تطبيق الويب MERN Stack

الحل 1: تخزين ملف Excel بتنسيق JSON في MongoDB (الواجهة الأمامية والخلفية)

يستخدم هذا الحل أسلوبًا أساسيًا حيث نقوم بتحويل بيانات Excel إلى JSON على الواجهة الأمامية وتخزينها في MongoDB. يساعد هذا البرنامج النصي في التعامل مع الملفات الصغيرة ولكنه قد لا يتناسب بشكل جيد مع الملفات الكبيرة (أعلى من 16 ميجابايت). إنه جيد للإعدادات الأساسية حيث لا تمثل قابلية التوسع مشكلة.

// Frontend: Handle File Upload and Convert to JSONconst handleFileUpload = (event) => {    const file = event.target.files[0];    if (file) {        const reader = new FileReader();        reader.onload = async (e) => {            const data = new Uint8Array(e.target.result);            const workbook = XLSX.read(data, { type: 'array' });            const json = XLSX.utils.sheet_to_json(workbook.Sheets[workbook.SheetNames[0]]);                        // Send JSON data to backend            await fetch('/api/uploadExcel', {                method: 'POST',                headers: { 'Content-Type': 'application/json' },                body: JSON.stringify({ fileData: json })            });        };        reader.readAsArrayBuffer(file);    }};// Backend: Express API to Store Data in MongoDBconst express = require('express');const mongoose = require('mongoose');const app = express();mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/exceldb', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });const fileSchema = new mongoose.Schema({ data: Array });const File = mongoose.model('File', fileSchema);app.use(express.json());app.post('/api/uploadExcel', async (req, res) => {    try {        const newFile = new File({ data: req.body.fileData });        await newFile.save();        res.status(200).send('File uploaded successfully!');    } catch (error) {        res.status(500).send('Error uploading file');    }});app.listen(5000, () => {    console.log('Server running on port 5000');});

الحل 2: استخدام GridFS لتخزين ملفات Excel الكبيرة في MongoDB

في هذا الأسلوب، نستخدم GridFS لتخزين ملفات Excel الكبيرة كأجزاء في MongoDB. يتيح لنا ذلك التعامل مع الملفات التي يزيد حجمها عن 16 ميجابايت. بعد تخزين الملف، تسترده الواجهة الأمامية وتحوله إلى JSON للمعالجة.

// Frontend: Handle File Upload Using FormDataconst handleFileUpload = async (event) => {    const file = event.target.files[0];    if (file) {        const formData = new FormData();        formData.append('file', file);                // Send file to backend        await fetch('/api/uploadExcel', {            method: 'POST',            body: formData        });    }};// Backend: Express API to Store Excel File in GridFSconst express = require('express');const mongoose = require('mongoose');const multer = require('multer');const { GridFSBucket } = require('mongodb');const app = express();mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/exceldb', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });const storage = multer.memoryStorage();const upload = multer({ storage: storage });app.post('/api/uploadExcel', upload.single('file'), (req, res) => {    const bucket = new GridFSBucket(mongoose.connection.db, { bucketName: 'excelFiles' });    const uploadStream = bucket.openUploadStream(req.file.originalname);    uploadStream.end(req.file.buffer);        res.status(200).send('File uploaded successfully!');});// Backend: Retrieve and Convert Excel File to JSONapp.get('/api/getExcel/:filename', (req, res) => {    const bucket = new GridFSBucket(mongoose.connection.db, { bucketName: 'excelFiles' });    const downloadStream = bucket.openDownloadStreamByName(req.params.filename);    const chunks = [];    downloadStream.on('data', (chunk) => chunks.push(chunk));    downloadStream.on('end', () => {        const buffer = Buffer.concat(chunks);        const workbook = XLSX.read(buffer, { type: 'buffer' });        const json = XLSX.utils.sheet_to_json(workbook.Sheets[workbook.SheetNames[0]]);        res.json(json);    });});app.listen(5000, () => {    console.log('Server running on port 5000');});

الحل 3: المعالجة من جانب الخادم لتحسين الأداء

يعمل هذا الحل على تحسين الأداء عن طريق تحويل تحويل JSON من الواجهة الأمامية إلى الواجهة الخلفية. وهذا يضمن أن الواجهة الأمامية لا تعاني من أوقات معالجة الملفات الكبيرة، وتسمح بتحويل الملفات بشكل أسرع لمجموعات البيانات الكبيرة.

// Backend: Express API to Handle File Conversion and Calculationconst express = require('express');const mongoose = require('mongoose');const { GridFSBucket } = require('mongodb');const XLSX = require('xlsx');const app = express();mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/exceldb', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });app.post('/api/uploadExcel', upload.single('file'), (req, res) => {    const bucket = new GridFSBucket(mongoose.connection.db, { bucketName: 'excelFiles' });    const uploadStream = bucket.openUploadStream(req.file.originalname);    uploadStream.end(req.file.buffer);        res.status(200).send('File uploaded successfully!');});// Backend: Retrieve, Convert, and Process Excel Fileapp.get('/api/getProcessedExcel/:filename', (req, res) => {    const bucket = new GridFSBucket(mongoose.connection.db, { bucketName: 'excelFiles' });    const downloadStream = bucket.openDownloadStreamByName(req.params.filename);    const chunks = [];    downloadStream.on('data', (chunk) => chunks.push(chunk));    downloadStream.on('end', () => {        const buffer = Buffer.concat(chunks);        const workbook = XLSX.read(buffer, { type: 'buffer' });        const sheet = workbook.Sheets[workbook.SheetNames[0]];        const json = XLSX.utils.sheet_to_json(sheet);                // Process data to calculate sum, average, etc.        const processedData = json.map(row => ({            ...row,            sum: row.values.reduce((a, b) => a + b, 0),            average: row.values.reduce((a, b) => a + b, 0) / row.values.length        }));        res.json(processedData);    });});app.listen(5000, () => {    console.log('Server running on port 5000');});

الأسئلة المتداولة حول التعامل مع ملفات Excel الكبيرة في MERN Stack

1. كيف يمكنني تجنب حد حجم BSON في MongoDB عند تخزين الملفات الكبيرة؟
2. لتجاوز حد حجم BSON في MongoDB، يمكنك استخدامه GridFS، والذي يسمح لك بتخزين الملفات الكبيرة في أجزاء، والتعامل بكفاءة مع الملفات التي تتجاوز الحد الأقصى لحجم BSON وهو 16 ميجابايت.
3. ما هي أفضل الممارسات لتحسين أداء الواجهة الأمامية عند معالجة ملفات Excel الكبيرة؟
4. لتحسين أداء الواجهة الأمامية، فكر في إلغاء تحميل مهام معالجة الملفات والحساب إلى الواجهة الخلفية. سيؤدي هذا إلى تقليل الحمل على متصفح العميل، مما يضمن تجربة مستخدم أكثر سلاسة.
5. كيف يمكنني تحسين سرعة تحويل ملفات Excel الكبيرة إلى JSON؟
6. تتمثل إحدى طرق تسريع عملية التحويل في تقسيم الملف إلى أجزاء أصغر ومعالجتها بشكل غير متزامن. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي الاستفادة من المكتبات الفعالة أو استخدام خدمة الواجهة الخلفية للتحويل إلى تقليل الوقت المستغرق بشكل كبير.
7. هل هناك طريقة للتعامل مع العمليات الحسابية في الوقت الفعلي على ملفات Excel الكبيرة؟
8. يمكن إجراء الحسابات في الوقت الحقيقي باستخدام المعالجة من جانب الخادم لتجميع البيانات (المجموع، المتوسط، الحد الأقصى، الحد الأدنى). سيؤدي هذا إلى تقليل الوقت المستغرق في معالجة البيانات على الواجهة الأمامية وتحسين الاستجابة.
9. ما هي أفضل طريقة لتخزين ملفات Excel الكبيرة التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر؟
10. إذا كانت ملفات Excel كبيرة الحجم وتحتاج إلى الوصول إليها بشكل متكرر، GridFS هو اختيار ممتاز. فهو يضمن كفاءة التخزين والاسترجاع عن طريق تقسيم الملفات إلى أجزاء أصغر يمكن التحكم فيها.
11. هل يمكنني تنفيذ ترقيم الصفحات لملفات Excel الكبيرة في تطبيق الويب الخاص بي؟
12. نعم، يمكن أن يساعد تنفيذ ترقيم الصفحات في تحسين الأداء. يمكنك جلب ومعالجة مجموعات فرعية أصغر من البيانات، مما يجعل التطبيق أكثر استجابة ويقلل وقت التحميل الأولي.
13. كيف يعمل MongoDB GridFS على تحسين التعامل مع ملفات Excel الكبيرة؟
14. يقوم GridFS بتخزين الملفات في أجزاء صغيرة، مما يجعل من الممكن تخزين الملفات التي يزيد حجمها عن الحد الأقصى الذي يفرضه MongoDB وهو 16 ميجابايت. وهذا مفيد بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة مثل ملفات Excel.
15. ما الخطوات التي يجب علي اتخاذها لمنع انتهاء المهلات عند معالجة ملفات Excel الكبيرة؟
16. لمنع انتهاء المهلات، يمكنك تقسيم معالجة الملف إلى مهام أصغر، واستخدام العاملين في الخلفية أو قوائم الانتظار للمعالجة، وتحسين التعليمات البرمجية من جانب الخادم للتعامل مع البيانات بكفاءة.
17. كيف يمكنني تقليل استخدام ذاكرة الواجهة الأمامية عند التعامل مع ملفات Excel الكبيرة؟
18. لتقليل استخدام ذاكرة الواجهة الأمامية، يمكنك تنفيذ الدفق والتقطيع لملف Excel، ومعالجة أجزاء أصغر من الملف في المرة الواحدة، بدلاً من تحميل كل شيء في الذاكرة مرة واحدة.

تحسين التعامل مع ملفات Excel الكبيرة في تطبيق MERN Stack

لتخزين ملفات Excel الكبيرة واستردادها بكفاءة في تطبيق MERN stack، يجب أن تفكر في استخدام GridFS لـ MongoDB، الذي يتعامل مع الملفات الأكبر حجمًا من الحد الأقصى لحجم BSON وهو 16 ميجابايت. يمكن أن يؤدي تحويل ملفات Excel مباشرة إلى JSON وتخزينها إلى اختناقات في الأداء، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. سيؤدي تفريغ معالجة الملفات والحسابات إلى الواجهة الخلفية إلى تقليل تحميل الواجهة الأمامية وتوفير أوقات معالجة أسرع للمستخدم.

علاوة على ذلك، فإن تنفيذ تقنيات مثل تقسيم البيانات وترقيم الصفحات على الواجهة الأمامية يمكن أن يضمن معالجة جزء يمكن التحكم فيه فقط من البيانات في أي وقت محدد. وهذا يقلل من استهلاك الذاكرة ويساعد على منع انتهاء المهلات. من خلال تحسين التخزين الخلفي ومعالجة البيانات الأمامية، يمكن لتطبيق الويب MERN Stack التوسع بكفاءة للتعامل مع ملفات Excel الكبيرة التي تحتوي على آلاف الصفوف. 🚀