Optimierung der Verarbeitung und Speicherung großer Excel-Dateien in einer MERN Stack-Webanwendung

Lösung 1: Excel-Datei als JSON in MongoDB speichern (Frontend und Backend)

Diese Lösung verwendet einen grundlegenden Ansatz, bei dem wir Excel-Daten im Frontend in JSON konvertieren und in MongoDB speichern. Dieses Skript hilft bei kleinen Dateien, lässt sich jedoch bei großen Dateien (über 16 MB) möglicherweise nicht gut skalieren. Es eignet sich für einfache Setups, bei denen Skalierbarkeit kein Problem darstellt.

// 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');});

Lösung 2: Verwenden von GridFS zum Speichern großer Excel-Dateien in MongoDB

Bei diesem Ansatz verwenden wir GridFS, um große Excel-Dateien als Blöcke in MongoDB zu speichern. Dadurch können wir Dateien verarbeiten, die größer als 16 MB sind. Nach dem Speichern der Datei ruft das Frontend sie ab und konvertiert sie zur Verarbeitung in JSON.

// 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');});

Lösung 3: Serverseitige Verarbeitung zur Leistungsoptimierung

Diese Lösung verbessert die Leistung, indem sie die JSON-Konvertierung vom Frontend zum Backend verlagert. Dies stellt sicher, dass das Frontend nicht unter langen Dateiverarbeitungszeiten leidet und ermöglicht eine schnellere Dateikonvertierung für große Datensätze.

// 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');});

Häufig gestellte Fragen zum Umgang mit großen Excel-Dateien im MERN Stack

1. Wie kann ich die BSON-Größenbeschränkung in MongoDB beim Speichern großer Dateien umgehen?
2. Um die BSON-Größenbeschränkung in MongoDB zu umgehen, können Sie Folgendes verwenden: GridFS, mit dem Sie große Dateien in Blöcken speichern und Dateien, die die BSON-Größenbeschränkung von 16 MB überschreiten, effizient verarbeiten können.
3. Was sind die Best Practices zur Optimierung der Frontend-Leistung bei der Verarbeitung großer Excel-Dateien?
4. Um die Frontend-Leistung zu optimieren, sollten Sie erwägen, die Dateiverarbeitungs- und Berechnungsaufgaben auf das Backend auszulagern. Dadurch wird die Belastung des Browsers des Clients reduziert und ein reibungsloseres Benutzererlebnis gewährleistet.
5. Wie kann ich die Geschwindigkeit beim Konvertieren großer Excel-Dateien in JSON verbessern?
6. Eine Möglichkeit, den Konvertierungsprozess zu beschleunigen, besteht darin, die Datei in kleinere Teile aufzuteilen und diese asynchron zu verarbeiten. Darüber hinaus kann die Nutzung effizienter Bibliotheken oder die Verwendung eines Backend-Dienstes für die Konvertierung den Zeitaufwand erheblich verkürzen.
7. Gibt es eine Möglichkeit, Echtzeitberechnungen für große Excel-Dateien durchzuführen?
8. Echtzeitberechnungen können durchgeführt werden, indem die serverseitige Verarbeitung zur Datenaggregation verwendet wird (Summe, Durchschnitt, Maximum, Minimum). Dies würde den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung im Frontend reduzieren und die Reaktionsfähigkeit verbessern.
9. Was ist die beste Methode zum Speichern großer Excel-Dateien, auf die häufig zugegriffen wird?
10. Wenn Ihre Excel-Dateien groß sind und häufigen Zugriff benötigen, GridFS ist eine ausgezeichnete Wahl. Durch die Aufteilung der Dateien in kleinere, überschaubare Blöcke wird ein effizientes Speichern und Abrufen gewährleistet.
11. Kann ich die Paginierung für große Excel-Dateien in meiner Web-App implementieren?
12. Ja, die Implementierung der Paginierung kann zur Optimierung der Leistung beitragen. Sie können kleinere Teilmengen der Daten abrufen und verarbeiten, wodurch die App reaktionsschneller wird und die anfängliche Ladezeit verkürzt wird.
13. Wie verbessert MongoDB GridFS die Handhabung großer Excel-Dateien?
14. GridFS speichert Dateien in kleinen Blöcken und ermöglicht so die Speicherung von Dateien, die größer als die von MongoDB auferlegte 16-MB-Grenze sind. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie mit großen Datensätzen wie Excel-Dateien arbeiten.
15. Welche Schritte sollte ich unternehmen, um Zeitüberschreitungen bei der Verarbeitung großer Excel-Dateien zu verhindern?
16. Um Zeitüberschreitungen zu vermeiden, können Sie die Dateiverarbeitung in kleinere Aufgaben aufteilen, Hintergrundarbeiter oder Warteschlangen für die Verarbeitung verwenden und Ihren serverseitigen Code optimieren, um die Daten effizient zu verarbeiten.
17. Wie kann ich den Frontend-Speicherverbrauch bei der Verarbeitung großer Excel-Dateien reduzieren?
18. Um die Frontend-Speichernutzung zu reduzieren, können Sie Streaming und Chunking für die Excel-Datei implementieren und so jeweils kleinere Teile der Datei verarbeiten, anstatt alles auf einmal in den Speicher zu laden.

Optimieren Sie die Handhabung großer Excel-Dateien in Ihrer MERN Stack-App

Um große Excel-Dateien effizient in einer MERN-Stack-App zu speichern und abzurufen, sollten Sie die Verwendung in Betracht ziehen GridFS für MongoDB, das Dateien verarbeitet, die größer als die BSON-Größenbeschränkung von 16 MB sind. Das direkte Konvertieren und Speichern von Excel-Dateien in JSON kann zu Leistungsengpässen führen, insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen. Durch die Auslagerung der Dateiverarbeitung und Berechnungen in das Backend wird die Frontend-Last reduziert und der Benutzer erhält schnellere Verarbeitungszeiten.

Darüber hinaus kann durch die Implementierung von Techniken wie Daten-Chunking und Paginierung im Frontend sichergestellt werden, dass zu jedem Zeitpunkt nur ein überschaubarer Teil der Daten verarbeitet wird. Dies reduziert den Speicherverbrauch und hilft, Zeitüberschreitungen zu vermeiden. Durch die Optimierung sowohl des Backend-Speichers als auch der Frontend-Datenverarbeitung kann Ihre MERN-Stack-Webanwendung effizient skaliert werden, um große Excel-Dateien mit Tausenden von Zeilen zu verarbeiten. 🚀