Optimalizace zpracování a ukládání velkých souborů aplikace Excel ve webové aplikaci MERN Stack

Řešení 1: Uložení souboru Excel jako JSON v MongoDB (frontend a backend)

Toto řešení využívá základní přístup, kdy převádíme data Excelu na JSON na frontendu a ukládáme je do MongoDB. Tento skript pomáhá s malými soubory, ale nemusí se dobře škálovat u velkých souborů (nad 16 MB). Je to dobré pro základní nastavení, kde škálovatelnost není problém.

// 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');});

Řešení 2: Použití GridFS k ukládání velkých souborů aplikace Excel v MongoDB

V tomto přístupu používáme GridFS k ukládání velkých souborů Excelu jako bloků v MongoDB. To nám umožňuje pracovat se soubory většími než 16 MB. Po uložení souboru jej frontend načte a převede na JSON ke zpracování.

// 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');});

Řešení 3: Zpracování na straně serveru pro optimalizaci výkonu

Toto řešení zlepšuje výkon přesunem konverze JSON z frontendu na backend. To zajišťuje, že frontend netrpí dlouhými časy zpracování souborů a umožňuje rychlejší konverzi souborů pro velké datové sady.

// 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');});

Často kladené otázky o manipulaci s velkými soubory Excel v MERN Stack

1. Jak se mohu vyhnout omezení velikosti BSON v MongoDB při ukládání velkých souborů?
2. Chcete-li obejít limit velikosti BSON v MongoDB, můžete použít GridFS, která vám umožňuje ukládat velké soubory po částech a efektivně zpracovávat soubory, které přesahují limit velikosti 16 MB BSON.
3. Jaké jsou nejlepší postupy pro optimalizaci výkonu frontendu při zpracování velkých souborů aplikace Excel?
4. Chcete-li optimalizovat výkon frontendu, zvažte přesunutí úloh zpracování souborů a výpočtů na backend. Tím se sníží zatížení prohlížeče klienta a zajistí se hladší uživatelský zážitek.
5. Jak mohu zlepšit rychlost převodu velkých souborů aplikace Excel do formátu JSON?
6. Jedním ze způsobů, jak urychlit proces převodu, je rozdělení souboru na menší části a jejich asynchronní zpracování. Navíc využití efektivních knihoven nebo použití backendové služby pro konverzi může výrazně zkrátit čas potřebný.
7. Existuje způsob, jak zvládnout výpočty v reálném čase u velkých souborů aplikace Excel?
8. Výpočty v reálném čase lze provádět pomocí zpracování na straně serveru pro agregaci dat (součet, průměr, max, min). To by snížilo čas strávený zpracováním dat na frontendu a zlepšilo odezvu.
9. Jaký je nejlepší způsob ukládání velkých souborů aplikace Excel, ke kterým se často přistupuje?
10. Pokud jsou vaše soubory Excel velké a vyžadují častý přístup, GridFS je výbornou volbou. Zajišťuje efektivní ukládání a získávání souborů rozdělením souborů na menší, spravovatelné části.
11. Mohu implementovat stránkování pro velké soubory Excel ve své webové aplikaci?
12. Ano, implementace stránkování může pomoci optimalizovat výkon. Můžete načítat a zpracovávat menší podmnožiny dat, díky čemuž bude aplikace citlivější a zkrátí se doba počátečního načítání.
13. Jak MongoDB GridFS zlepšuje práci s velkými soubory aplikace Excel?
14. GridFS ukládá soubory v malých kouscích, což umožňuje ukládat soubory, které jsou větší než limit 16 MB stanovený MongoDB. To je užitečné zejména při práci s velkými datovými sadami, jako jsou soubory Excel.
15. Jaké kroky mám podniknout, abych zabránil vypršení časového limitu při zpracování velkých souborů aplikace Excel?
16. Chcete-li zabránit časovým limitům, můžete zpracování souborů rozdělit na menší úlohy, použít ke zpracování pracovníky na pozadí nebo fronty a optimalizovat kód na straně serveru tak, aby data efektivně zpracovával.
17. Jak mohu snížit využití paměti frontendu při práci s velkými soubory aplikace Excel?
18. Chcete-li snížit využití paměti frontendu, můžete implementovat streamování a chunking pro soubor aplikace Excel, zpracovávající menší části souboru najednou, namísto načítání všeho do paměti najednou.

Optimalizace zpracování velkých souborů Excel ve vaší aplikaci MERN Stack

Chcete-li efektivně ukládat a načítat velké soubory aplikace Excel v aplikaci MERN stack, měli byste zvážit použití GridFS pro MongoDB, který zpracovává soubory větší než limit velikosti 16 MB BSON. Převod souborů aplikace Excel přímo do formátu JSON a jejich ukládání může vést k omezení výkonu, zejména při práci s velkými datovými sadami. Přesunutím zpracování souborů a výpočtů do backendu se sníží zatížení frontendu a zrychlí se doba zpracování pro uživatele.

Implementace technik, jako je rozdělování dat a stránkování na frontendu, může navíc zajistit, že v daném okamžiku bude zpracována pouze spravovatelná část dat. To snižuje spotřebu paměti a pomáhá předcházet časovým limitům. Optimalizací backendového úložiště a frontendového zpracování dat se může vaše webová aplikace MERN stack efektivně škálovat, aby zvládla velké soubory Excelu s tisíci řádky. 🚀