Maneig de fitxers Excel grans a la vostra aplicació MERN Stack
La creació d'una aplicació web amb la pila MERN obre moltes possibilitats, especialment quan es treballa amb fitxers penjats per l'usuari. Un d'aquests escenaris és tractar amb fitxers Excel grans, un requisit comú en aplicacions amb molta informació. Tant si esteu creant una eina d'anàlisi financera com una aplicació de processament de dades, els usuaris sovint necessiten penjar fitxers Excel per processar i analitzar dades. Tanmateix, quan aquests fitxers creixen de mida, que contenen fins a 100.000 files o més, les coses poden ser complicades! 🧐
En aquest cas, gestionar l'emmagatzematge i la recuperació de fitxers es converteix en un repte, especialment quan s'utilitza MongoDB. Inicialment, molts desenvolupadors podrien triar convertir fitxers Excel en format JSON mitjançant biblioteques com `xlsx` i emmagatzemar-los directament a la base de dades. Tot i que això pot funcionar per a fitxers més petits, el problema sorgeix quan es tracta de conjunts de dades grans. MongoDB imposa un límit de mida BSON de 16 MB, el que significa que el vostre fitxer podria superar aquest llindar i causar problemes. 😓
Per superar aquesta limitació, solucions com GridFS ofereixen una manera elegant d'emmagatzemar fitxers grans a MongoDB sense arribar a aquest límit de mida. En dividir el fitxer en trossos més petits i emmagatzemar-los de manera eficient, GridFS us permet carregar, emmagatzemar i recuperar fitxers grans de manera més eficaç. Però hi ha un altre problema a la mà: convertir fitxers Excel grans en format JSON a la interfície també pot consumir molt de temps, fins i tot amb biblioteques potents com "xlsx".
Aleshores, com podem optimitzar aquest procés per garantir que els usuaris puguin carregar i recuperar fitxers d'Excel grans sense enfrontar-se a colls d'ampolla de rendiment? En aquest article, explorarem diferents enfocaments per emmagatzemar fitxers Excel grans a MongoDB i com optimitzar la part de processament d'interfície per millorar el rendiment de la vostra aplicació de pila MERN. 🚀
| Comandament | Exemple d'ús |
|---|---|
| FileReader | L'API FileReader s'utilitza per llegir el contingut dels fitxers emmagatzemats a l'ordinador de l'usuari. A l'script d'interfície, FileReader.readAsArrayBuffer() llegeix el fitxer Excel en una matriu de bytes, que després es pot processar i convertir a JSON mitjançant la biblioteca xlsx. |
| GridFSBucket | GridFSBucket és una funció de MongoDB que s'utilitza per emmagatzemar fitxers grans en trossos, sense superar el límit de mida BSON de 16 MB. Permet càrregues i descàrregues de fitxers eficients. L'ordre bucket.openUploadStream() obre un flux per carregar dades a GridFS, mentre que bucket.openDownloadStreamByName() recupera el fitxer pel seu nom. |
| XLSX.read() | Aquesta ordre forma part de la biblioteca xlsx, que permet la lectura de fitxers Excel. XLSX.read() agafa una memòria intermèdia o una matriu i el processa en un objecte del llibre de treball que es pot manipular encara més. És essencial per convertir fitxers d'Excel en dades JSON tant a l'interfície com al backend. |
| XLSX.utils.sheet_to_json() | Aquesta funció d'utilitat converteix un full d'un llibre d'Excel en un format JSON. És crucial quan volem processar dades d'Excel fila per fila, extreint informació en un objecte JavaScript. |
| multer.memoryStorage() | Al backend, multer.memoryStorage() s'utilitza per emmagatzemar les càrregues de fitxers a la memòria (en lloc del disc). Això és útil per a la gestió de fitxers temporals, especialment quan es treballa amb GridFS, que espera una memòria intermèdia de fitxers. |
| upload.single('file') | Aquesta ordre, que forma part del programari intermedi multer, especifica que només es carregarà un fitxer a la vegada i li assigna el nom "fitxer". Això és útil per gestionar les càrregues de fitxers de manera estructurada al backend. |
| fetch() | fetch() és un mètode JavaScript modern utilitzat per enviar sol·licituds HTTP. En aquest exemple, s'utilitza per enviar una sol·licitud POST per carregar el fitxer i una sol·licitud GET per recuperar el fitxer del backend. És essencial per gestionar trucades d'API asíncrones a les aplicacions de pila MERN. |
| res.status().send() | res.status().send() s'utilitza per enviar una resposta HTTP al client. El mètode status() estableix el codi d'estat de la resposta i send() envia el cos de la resposta. Això és crucial per proporcionar comentaris sobre si les càrregues de fitxers o les operacions van tenir èxit o no. |
| Buffer.concat() | Buffer.concat() s'utilitza per combinar diversos blocs de dades en un sol buffer. Quan es descarrega un fitxer en trossos des de GridFS, les dades del fitxer s'emmagatzemen en diversos objectes Buffer i Buffer.concat() els fusiona per a un processament posterior (com ara la conversió d'Excel). |
Optimització de la gestió de fitxers Excel grans a la pila MERN
Quan es construeix una aplicació web de pila MERN que gestiona fitxers Excel grans, especialment quan es tracta de centenars de milers de files, el procés d'emmagatzematge i manipulació de dades pot arribar a ser ràpidament ineficient. En el nostre cas, havíem de carregar fitxers Excel i convertir-los JSON, i feu càlculs com sumes, mitjanes i valors màxims/mínims per a cada fila. L'enfocament inicial va ser convertir el fitxer en un objecte JSON mitjançant l' XLSX biblioteca i emmagatzemar-la directament a MongoDB. Tanmateix, aquesta solució va provocar l'error de límit de mida BSON en processar fitxers grans amb més de 100.000 files. Per solucionar-ho, vam decidir utilitzar el GridFS de MongoDB, que permet emmagatzemar fitxers grans com a trossos, sense superar el límit de mida BSON. Això va ser un canvi de joc, que ens va permetre emmagatzemar tot el fitxer Excel sense limitacions de mida.
Després d'emmagatzemar el fitxer a GridFS, recuperar-lo i processar-lo a la interfície requeria passos addicionals. El frontend envia una sol·licitud al backend per obtenir el fitxer de GridFS. Un cop recuperat, el fitxer es converteix en un format JSON mitjançant la biblioteca XLSX. Tanmateix, tot i que GridFS va resoldre el problema d'emmagatzematge, la tasca que consumia molt de temps de convertir fitxers grans a JSON encara era un coll d'ampolla. La biblioteca XLSX triga un temps considerable a processar fitxers grans amb 100.000 files, cosa que pot alentir l'experiència de l'usuari. Aquí, ens vam adonar que necessitàvem optimitzar encara més el processament de la interfície. Podríem buscar maneres més eficients de gestionar la conversió o considerar canviar part del processament al backend per alleujar la càrrega del costat del client.
Per millorar l'experiència de l'usuari i reduir la càrrega al front-end, podríem aprofitar el processament asíncron al backend. En lloc d'esperar que l'interfície processi tot el fitxer Excel, el backend podria gestionar la conversió i realitzar càlculs al servidor. Això retornaria els resultats processats directament a la interfície, millorant la velocitat i l'eficiència. Un altre enfocament seria utilitzar la paginació, on només es processa un subconjunt de files alhora. Això reduiria la càrrega de la interfície i permetria als usuaris interactuar amb les dades més ràpidament. També podríem explorar la fragmentació del procés de conversió JSON per evitar aclaparar el navegador amb massa dades alhora, optimitzant l'ús de la memòria i millorant el rendiment.
En conclusió, optimitzar la gestió de fitxers Excel grans en una pila MERN implica abordar problemes d'emmagatzematge i de rendiment. Mitjançant l'aprofitament de GridFS de MongoDB per a l'emmagatzematge eficient i la implementació del processament o paginació del servidor, l'aplicació pot escalar i gestionar fitxers grans de manera més eficaç. Tanmateix, els colls d'ampolla de rendiment a la interfície en convertir Excel a JSON encara necessiten atenció. En descarregar tasques de processament pesades al backend, l'aplicació es pot executar amb més facilitat, proporcionant una millor experiència als usuaris. A mesura que continuem perfeccionant aquest enfocament, és evident que equilibrar les responsabilitats del costat del client i del servidor, juntament amb l'optimització de l'execució del codi, és clau per construir una aplicació de pila MERN eficient i escalable. 🚀
Solució 1: emmagatzemar un fitxer Excel com a JSON a MongoDB (frontend i backend)
Aquesta solució utilitza un enfocament bàsic on convertim dades d'Excel a JSON a la interfície i les emmagatzemem a MongoDB. Aquest script ajuda amb fitxers petits, però pot ser que no s'escalfi bé amb fitxers grans (per sobre de 16 MB). És bo per a configuracions bàsiques on l'escalabilitat no és un problema.
// 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');});Solució 2: utilitzar GridFS per emmagatzemar fitxers Excel grans a MongoDB
En aquest enfocament, utilitzem GridFS per emmagatzemar fitxers Excel grans com a trossos a MongoDB. Això ens permet gestionar fitxers de més de 16 MB. Després d'emmagatzemar el fitxer, la interfície el recupera i el converteix a JSON per processar-lo.
// 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');});Solució 3: processament del servidor per optimitzar el rendiment
Aquesta solució millora el rendiment canviant la conversió JSON de la interfície a la part posterior. Això garanteix que la interfície no pateix grans temps de processament de fitxers i permet una conversió de fitxers més ràpida per a grans conjunts de dades.
// 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');});Explicació dels comandaments clau de programació utilitzats a les solucions
Optimització del processament de fitxers Excel a les aplicacions de pila MERN
La gestió de fitxers Excel grans a les aplicacions de pila MERN pot presentar reptes importants, especialment quan els fitxers contenen centenars de milers de files. En el context de la vostra aplicació web, que permet als usuaris carregar i realitzar càlculs amb dades d'Excel, aquests reptes es tornen encara més pronunciats. L'enfocament comú de convertir fitxers Excel en JSON format per a l'emmagatzematge a MongoDB sovint condueix a colls d'ampolla de rendiment a causa de Límit BSON de 16 MB imposada per MongoDB. Quan es processen fitxers Excel amb més de 100.000 files, aquest límit es pot superar ràpidament, provocant errors i impedint l'emmagatzematge correcte. Per resoldre aquest problema, utilitzar GridFS de MongoDB ofereix una solució escalable. GridFS divideix el fitxer en trossos més petits i els emmagatzema de manera eficient, obviant la limitació de mida de BSON i permetent que la vostra aplicació gestioni fitxers molt més grans sense tenir problemes.
Tanmateix, emmagatzemar fitxers a GridFS és només una part del procés d'optimització. Un cop emmagatzemat el fitxer, recuperar-lo i processar-lo a la interfície encara pot suposar problemes de rendiment, especialment quan es tracta de grans conjunts de dades. Convertir un fitxer amb 100.000 files a JSON mitjançant la biblioteca XLSX pot consumir molt de temps, especialment al costat del client. Com que la interfície és responsable de realitzar càlculs com les mitjanes, les sumes i altres operacions fila per fila, aquest procés pot provocar una mala experiència de l'usuari a causa dels retards en la representació. En aquests casos, sovint és beneficiós descarregar part d'aquest treball al backend. En gestionar la conversió i els càlculs al costat del servidor, podeu reduir significativament la càrrega de treball del client, donant lloc a una aplicació més ràpida i sensible.
Una altra consideració important a l'hora d'optimitzar la gestió de fitxers Excel grans a les aplicacions de pila MERN és garantir un processament de dades eficient. Un enfocament podria ser implementar la paginació o fragmentació de dades, on només es recupera i es processa un subconjunt de dades alhora. Aquest mètode reduiria el temps de càrrega inicial, permetent als usuaris interactuar amb les dades mentre es processen. A més, aprofitar els mecanismes d'indexació i memòria cau al backend pot millorar encara més el rendiment. En conclusió, per optimitzar eficaçment el maneig de fitxers grans a la vostra aplicació web de pila MERN, considereu una combinació d'utilitzar GridFS per a l'emmagatzematge, descàrrega de càlculs al servidor i implementació de fragments de dades per a interaccions de frontend eficients. 🚀
Preguntes freqüents sobre la gestió de fitxers Excel grans a la pila MERN
- Com puc evitar el límit de mida BSON a MongoDB quan emmagatzeme fitxers grans?
- Per evitar el límit de mida BSON a MongoDB, podeu utilitzar GridFS, que us permet emmagatzemar fitxers grans en trossos, gestionant de manera eficient els fitxers que superen el límit de mida BSON de 16 MB.
- Quines són les millors pràctiques per optimitzar el rendiment de la interfície quan es processen fitxers Excel grans?
- Per optimitzar el rendiment de l'interfície, considereu la possibilitat de descarregar les tasques de processament i càlcul de fitxers al backend. Això reduirà la càrrega del navegador del client, garantint una experiència d'usuari més fluida.
- Com puc millorar la velocitat de conversió de fitxers Excel grans a JSON?
- Una manera d'accelerar el procés de conversió és dividint el fitxer en trossos més petits i processant-los de manera asíncrona. A més, aprofitar biblioteques eficients o utilitzar un servei de backend per a la conversió pot reduir significativament el temps necessari.
- Hi ha alguna manera de gestionar els càlculs en temps real en fitxers Excel grans?
- Els càlculs en temps real es poden realitzar mitjançant el processament del servidor per a l'agregació de dades (suma, mitjana, màxima, mínima). Això reduiria el temps dedicat a processar dades a la interfície i milloraria la capacitat de resposta.
- Quin és el millor mètode per emmagatzemar fitxers Excel grans als quals s'accedeix amb freqüència?
- Si els vostres fitxers Excel són grans i necessiten accés freqüent, GridFS és una excel·lent opció. Assegura l'emmagatzematge i la recuperació eficients dividint els fitxers en trossos més petits i manejables.
- Puc implementar la paginació per a fitxers Excel grans a la meva aplicació web?
- Sí, la implementació de la paginació pot ajudar a optimitzar el rendiment. Podeu obtenir i processar subconjunts més petits de dades, cosa que fa que l'aplicació respongui més i redueix el temps de càrrega inicial.
- Com millora MongoDB GridFS el maneig de fitxers Excel grans?
- GridFS emmagatzema fitxers en petits trossos, cosa que permet emmagatzemar fitxers que superin el límit de 16 MB imposat per MongoDB. Això és especialment útil quan es tracta de grans conjunts de dades com els fitxers Excel.
- Quins passos he de seguir per evitar el temps d'espera en processar fitxers Excel grans?
- Per evitar el temps d'espera, podeu dividir el processament de fitxers en tasques més petites, utilitzar treballadors en segon pla o cues per al processament i optimitzar el codi del servidor per gestionar les dades de manera eficient.
- Com puc reduir l'ús de memòria frontal quan manipulo fitxers Excel grans?
- Per reduir l'ús de memòria frontal, podeu implementar la transmissió i la fragmentació del fitxer Excel, processant parts més petites del fitxer alhora, en lloc de carregar-ho tot a la memòria alhora.
Optimització de la gestió de fitxers Excel grans a la vostra aplicació MERN Stack
Per emmagatzemar i recuperar fitxers Excel grans de manera eficient en una aplicació de pila MERN, hauríeu de considerar l'ús GridFS per a MongoDB, que gestiona fitxers més grans que el límit de mida BSON de 16 MB. Convertir fitxers d'Excel directament a JSON i emmagatzemar-los pot provocar colls d'ampolla de rendiment, especialment quan es tracta de grans conjunts de dades. La descàrrega del processament de fitxers i els càlculs al backend reduirà la càrrega del frontend i proporcionarà temps de processament més ràpids per a l'usuari.
A més, la implementació de tècniques com ara la fragmentació de dades i la paginació a la interfície pot garantir que només es processi una part manejable de les dades en un moment donat. Això redueix el consum de memòria i ajuda a evitar temps d'espera. Mitjançant l'optimització tant de l'emmagatzematge del backend com del maneig de dades del frontend, la vostra aplicació web de pila MERN pot escalar de manera eficient per gestionar fitxers Excel grans amb milers de files. 🚀
Fonts i referències
- Explica el mètode d'ús GridFS per emmagatzemar fitxers grans a MongoDB: Documentació de MongoDB GridFS
- Ofereix informació sobre optimitzant Conversió de fitxers Excel a Node.js mitjançant la biblioteca xlsx: biblioteca xlsx a npm
- Proporciona una visió general del maneig de fitxers a les aplicacions de pila MERN: Tutorials de DigitalOcean MERN
- Es parla de les tècniques d'optimització del rendiment per a grans conjunts de dades en aplicacions frontals: Bloc de màsters de front-end