Βελτιστοποίηση της επεξεργασίας και της αποθήκευσης μεγάλων αρχείων Excel σε μια εφαρμογή Web στοίβας MERN

Λύση 1: Αποθήκευση αρχείου Excel ως JSON στο MongoDB (Frontend και Backend)

Αυτή η λύση χρησιμοποιεί μια βασική προσέγγιση όπου μετατρέπουμε δεδομένα του Excel σε JSON στη διεπαφή και τα αποθηκεύουμε στο MongoDB. Αυτή η δέσμη ενεργειών βοηθά με μικρά αρχεία, αλλά ενδέχεται να μην έχει καλή κλίμακα με μεγάλα αρχεία (πάνω από 16 MB). Είναι καλό για βασικές ρυθμίσεις όπου η επεκτασιμότητα δεν αποτελεί πρόβλημα.

// 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');});

Λύση 2: Χρήση GridFS για αποθήκευση μεγάλων αρχείων Excel στο MongoDB

Σε αυτήν την προσέγγιση, χρησιμοποιούμε το GridFS για να αποθηκεύουμε μεγάλα αρχεία Excel ως κομμάτια στο MongoDB. Αυτό μας επιτρέπει να χειριζόμαστε αρχεία μεγαλύτερα από 16MB. Μετά την αποθήκευση του αρχείου, το frontend το ανακτά και το μετατρέπει σε JSON για επεξεργασία.

// 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');});

Λύση 3: Επεξεργασία από την πλευρά του διακομιστή για βελτιστοποίηση της απόδοσης

Αυτή η λύση βελτιώνει την απόδοση μετατοπίζοντας τη μετατροπή JSON από το frontend στο backend. Αυτό διασφαλίζει ότι το frontend δεν υποφέρει από μεγάλους χρόνους επεξεργασίας αρχείων και επιτρέπει ταχύτερη μετατροπή αρχείων για μεγάλα σύνολα δεδομένων.

// 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');});

Συχνές ερωτήσεις σχετικά με το χειρισμό μεγάλων αρχείων Excel στη στοίβα MERN

1. Πώς μπορώ να αποφύγω το όριο μεγέθους BSON στο MongoDB κατά την αποθήκευση μεγάλων αρχείων;
2. Για να παρακάμψετε το όριο μεγέθους BSON στο MongoDB, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε GridFS, το οποίο σας επιτρέπει να αποθηκεύετε μεγάλα αρχεία σε κομμάτια, χειρίζοντας αποτελεσματικά αρχεία που υπερβαίνουν το όριο μεγέθους των 16 MB BSON.
3. Ποιες είναι οι βέλτιστες πρακτικές για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης του frontend κατά την επεξεργασία μεγάλων αρχείων Excel;
4. Για να βελτιστοποιήσετε την απόδοση του frontend, εξετάστε το ενδεχόμενο να μεταφορτώσετε τις εργασίες επεξεργασίας και υπολογισμού αρχείων στο backend. Αυτό θα μειώσει το φόρτο στο πρόγραμμα περιήγησης του πελάτη, διασφαλίζοντας μια πιο ομαλή εμπειρία χρήστη.
5. Πώς μπορώ να βελτιώσω την ταχύτητα μετατροπής μεγάλων αρχείων Excel σε JSON;
6. Ένας τρόπος για να επιταχύνετε τη διαδικασία μετατροπής είναι να σπάσετε το αρχείο σε μικρότερα κομμάτια και να τα επεξεργαστείτε ασύγχρονα. Επιπλέον, η αξιοποίηση αποτελεσματικών βιβλιοθηκών ή η χρήση μιας υπηρεσίας υποστήριξης για μετατροπή μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται.
7. Υπάρχει τρόπος να χειριστούμε υπολογισμούς σε πραγματικό χρόνο σε μεγάλα αρχεία Excel;
8. Οι υπολογισμοί σε πραγματικό χρόνο μπορούν να πραγματοποιηθούν χρησιμοποιώντας επεξεργασία από την πλευρά του διακομιστή για τη συγκέντρωση δεδομένων (άθροισμα, μέσος όρος, μέγιστο, ελάχ.). Αυτό θα μειώσει τον χρόνο που δαπανάται για την επεξεργασία δεδομένων στο frontend και θα βελτιώσει την ανταπόκριση.
9. Ποια είναι η καλύτερη μέθοδος για την αποθήκευση μεγάλων αρχείων Excel στα οποία γίνεται συχνή πρόσβαση;
10. Εάν τα αρχεία σας Excel είναι μεγάλα και χρειάζονται συχνή πρόσβαση, GridFS είναι μια εξαιρετική επιλογή. Εξασφαλίζει αποτελεσματική αποθήκευση και ανάκτηση χωρίζοντας τα αρχεία σε μικρότερα, διαχειρίσιμα κομμάτια.
11. Μπορώ να εφαρμόσω σελιδοποίηση για μεγάλα αρχεία Excel στην εφαρμογή ιστού μου;
12. Ναι, η εφαρμογή σελιδοποίησης μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση της απόδοσης. Μπορείτε να ανακτήσετε και να επεξεργαστείτε μικρότερα υποσύνολα δεδομένων, γεγονός που καθιστά την εφαρμογή πιο αποκριτική και μειώνει τον αρχικό χρόνο φόρτωσης.
13. Πώς βελτιώνει το MongoDB GridFS τον χειρισμό μεγάλων αρχείων Excel;
14. Το GridFS αποθηκεύει αρχεία σε μικρά κομμάτια, καθιστώντας δυνατή την αποθήκευση αρχείων που είναι μεγαλύτερα από το όριο των 16 MB που επιβάλλει η MongoDB. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν αντιμετωπίζετε μεγάλα σύνολα δεδομένων όπως αρχεία Excel.
15. Ποια βήματα πρέπει να κάνω για να αποτρέψω τα χρονικά όρια κατά την επεξεργασία μεγάλων αρχείων Excel;
16. Για να αποφύγετε τα χρονικά όρια, μπορείτε να σπάσετε την επεξεργασία αρχείων σε μικρότερες εργασίες, να χρησιμοποιήσετε εργάτες στο παρασκήνιο ή ουρές για επεξεργασία και να βελτιστοποιήσετε τον κώδικα από την πλευρά του διακομιστή σας για να χειριστείτε τα δεδομένα αποτελεσματικά.
17. Πώς μπορώ να μειώσω τη χρήση της μνήμης frontend κατά το χειρισμό μεγάλων αρχείων Excel;
18. Για να μειώσετε τη χρήση της μνήμης frontend, μπορείτε να εφαρμόσετε ροή και τεμαχισμό για το αρχείο Excel, επεξεργάζοντας μικρότερα μέρη του αρχείου κάθε φορά, αντί να φορτώνετε τα πάντα στη μνήμη ταυτόχρονα.

Βελτιστοποίηση διαχείρισης μεγάλων αρχείων Excel στην εφαρμογή MERN Stack

Για την αποτελεσματική αποθήκευση και ανάκτηση μεγάλων αρχείων Excel σε μια εφαρμογή στοίβας MERN, θα πρέπει να εξετάσετε το ενδεχόμενο χρήσης GridFS για το MongoDB, το οποίο χειρίζεται αρχεία μεγαλύτερα από το όριο μεγέθους των 16 MB BSON. Η απευθείας μετατροπή αρχείων Excel σε JSON και η αποθήκευσή τους μπορεί να οδηγήσει σε προβλήματα απόδοσης, ειδικά όταν πρόκειται για μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η μεταφόρτωση της επεξεργασίας αρχείων και των υπολογισμών στο backend θα μειώσει το φορτίο της διεπαφής και θα παρέχει ταχύτερους χρόνους επεξεργασίας για τον χρήστη.

Επιπλέον, η εφαρμογή τεχνικών όπως η τμηματοποίηση δεδομένων και η σελιδοποίηση στο frontend μπορεί να διασφαλίσει ότι μόνο ένα διαχειρίσιμο τμήμα δεδομένων υφίσταται επεξεργασία ανά πάσα στιγμή. Αυτό μειώνει την κατανάλωση μνήμης και βοηθά στην αποφυγή χρονικών ορίων. Βελτιστοποιώντας τόσο την αποθήκευση backend όσο και το χειρισμό δεδομένων διεπαφής, η εφαρμογή web στοίβας MERN μπορεί να κλιμακωθεί αποτελεσματικά για να χειριστεί μεγάλα αρχεία Excel με χιλιάδες σειρές. 🚀