Suurte Exceli failide töötlemise ja salvestamise optimeerimine MERN Stacki veebirakenduses

Lahendus 1: Exceli faili salvestamine JSON-ina MongoDB-s (esi- ja taustaprogramm)

See lahendus kasutab põhilist lähenemist, mille kohaselt teisendame Exceli andmed esipaneelil JSON-i ja salvestame need MongoDB-sse. See skript aitab väikeste failide puhul, kuid ei pruugi hästi skaleerida suurte failide puhul (üle 16 MB). See on hea põhiseadete jaoks, kus skaleeritavus ei ole probleem.

// 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');});

Lahendus 2: GridFS-i kasutamine suurte Exceli failide salvestamiseks MongoDB-s

Selle lähenemisviisi puhul kasutame suurte Exceli failide salvestamiseks MongoDB-s tükkidena GridFS-i. See võimaldab meil käsitleda faile, mis on suuremad kui 16 MB. Pärast faili salvestamist hangib kasutajaliides selle ja teisendab töötlemiseks JSON-iks.

// 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');});

Lahendus 3: serveripoolne töötlemine jõudluse optimeerimiseks

See lahendus parandab jõudlust, nihutades JSON-i teisenduse esiosast taustaprogrammi. See tagab, et kasutajaliides ei kannata pikkade failide töötlemisaega ja võimaldab suurte andmehulkade puhul failide kiiremat teisendamist.

// 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');});

Korduma kippuvad küsimused suurte Exceli failide käsitlemise kohta MERN Stackis

1. Kuidas vältida BSON-i suuruse piirangut MongoDB-s suurte failide salvestamisel?
2. MongoDB-s BSON-i suuruse piirangust möödahiilimiseks võite kasutada GridFS, mis võimaldab salvestada suuri faile tükkidena, käsitledes tõhusalt faile, mis ületavad 16 MB BSON-i suuruse piirangut.
3. Millised on parimad tavad eessüsteemi jõudluse optimeerimiseks suurte Exceli failide töötlemisel?
4. Esiprogrammi jõudluse optimeerimiseks kaaluge failitöötlus- ja arvutusülesannete taustaprogrammi mahalaadimist. See vähendab kliendi brauseri koormust, tagades sujuvama kasutuskogemuse.
5. Kuidas saan suurendada suurte Exceli failide JSON-vormingusse teisendamise kiirust?
6. Üks viis teisendusprotsessi kiirendamiseks on faili jagamine väiksemateks tükkideks ja nende asünkroonne töötlemine. Lisaks võib tõhusate teekide kasutamine või taustateenuse kasutamine teisendamiseks oluliselt vähendada aega.
7. Kas suurte Exceli failide puhul on võimalik reaalajas arvutusi hallata?
8. Reaalajas arvutusi saab teha, kasutades andmete koondamiseks serveripoolset töötlemist (summa, keskmine, max, min). See vähendaks kasutajaliideses andmete töötlemiseks kuluvat aega ja parandaks reageerimisvõimet.
9. Mis on parim viis suurte, sageli kasutatavate Exceli failide salvestamiseks?
10. Kui teie Exceli failid on suured ja vajavad sagedast juurdepääsu, GridFS on suurepärane valik. See tagab tõhusa salvestamise ja otsimise, jagades failid väiksemateks hallatavateks tükkideks.
11. Kas ma saan oma veebirakenduses rakendada suurte Exceli failide lehekülgede muutmist?
12. Jah, lehekülgede kasutamine võib aidata jõudlust optimeerida. Saate tuua ja töödelda väiksemaid andmete alamhulki, mis muudab rakenduse tundlikumaks ja vähendab esialgset laadimisaega.
13. Kuidas parandab MongoDB GridFS suurte Exceli failide käsitlemist?
14. GridFS salvestab failid väikeste tükkidena, mis võimaldab salvestada faile, mis on suuremad kui MongoDB kehtestatud 16 MB piirang. See on eriti kasulik suurte andmestike, näiteks Exceli failide käsitlemisel.
15. Milliseid samme peaksin tegema, et vältida ajalõpusid suurte Exceli failide töötlemisel?
16. Aegumiste vältimiseks saate failitöötluse jagada väiksemateks ülesanneteks, kasutada töötlemiseks taustatöötajaid või järjekordi ning optimeerida oma serveripoolset koodi, et andmeid tõhusalt käsitleda.
17. Kuidas saan suurte Exceli failide käsitsemisel vähendada kasutajaliidese mälukasutust?
18. Esiosa mälukasutuse vähendamiseks saate rakendada Exceli faili voogesituse ja tükeldamise, töödeldes korraga faili väiksemaid osi, selle asemel, et kõike korraga mällu laadida.

Suure Exceli failihalduse optimeerimine MERN Stacki rakenduses

Suurte Exceli failide tõhusaks salvestamiseks ja toomiseks MERN-i virnarakenduses peaksite kaaluma selle kasutamist GridFS MongoDB jaoks, mis käsitleb faile, mis on suuremad kui 16 MB BSONi suuruse piirang. Exceli failide teisendamine otse JSON-i ja nende salvestamine võib põhjustada jõudluse kitsaskohti, eriti kui tegemist on suurte andmekogumitega. Failide töötlemise ja arvutuste mahalaadimine taustaprogrammi vähendab kasutajaliidese koormust ja tagab kasutajale kiirema töötlemisaja.

Lisaks võivad selliste tehnikate nagu andmete tükeldamine ja lehekülgede otsimine kasutajaliides tagada, et igal ajahetkel töödeldakse ainult hallatavat osa andmetest. See vähendab mälutarbimist ja aitab vältida ajalõppusid. Optimeerides nii taustasalvestusruumi kui ka kasutajaliidese andmetöötlust, saab teie MERN-i virnaveebirakendus tõhusalt skaleerida, et käsitleda suuri, tuhandete ridadega Exceli faile. 🚀