Suurien Excel-tiedostojen käsittelyn ja tallennuksen optimointi MERN-pinoverkkosovelluksessa

Ratkaisu 1: Excel-tiedoston tallentaminen JSON-muodossa MongoDB:ssä (Frontend ja Backend)

Tämä ratkaisu käyttää peruslähestymistapaa, jossa muunnetaan Excel-tiedot JSON-muotoon käyttöliittymässä ja tallennetaan MongoDB:hen. Tämä komentosarja auttaa pieniä tiedostoja, mutta se ei välttämättä skaalaudu hyvin suurilla tiedostoilla (yli 16 Mt). Se on hyvä perusasennuksiin, joissa skaalautuvuus ei ole ongelma.

// 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');});

Ratkaisu 2: GridFS:n käyttäminen suurten Excel-tiedostojen tallentamiseen MongoDB:hen

Tässä lähestymistavassa käytämme GridFS:ää suurten Excel-tiedostojen tallentamiseen paloina MongoDB:hen. Tämän ansiosta voimme käsitellä tiedostoja, jotka ovat suurempia kuin 16 Mt. Tallennuksen jälkeen käyttöliittymä hakee sen ja muuntaa sen JSON-muotoon käsittelyä varten.

// 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');});

Ratkaisu 3: Palvelinpuolen käsittely suorituskyvyn optimoimiseksi

Tämä ratkaisu parantaa suorituskykyä siirtämällä JSON-muunnoksen käyttöliittymästä taustajärjestelmään. Tämä varmistaa, että käyttöliittymä ei kärsi pitkistä tiedostojen käsittelyajoista ja mahdollistaa nopeamman tiedostomuunnoksen suurille tietojoukoille.

// 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');});

Usein kysyttyjä kysymyksiä suurten Excel-tiedostojen käsittelystä MERN-pinossa

1. Kuinka voin välttää BSON-kokorajoituksen MongoDB:ssä tallentaessani suuria tiedostoja?
2. Voit ohittaa MongoDB:n BSON-kokorajoituksen käyttämällä GridFS, jonka avulla voit tallentaa suuria tiedostoja paloina ja käsitellä tehokkaasti tiedostoja, jotka ylittävät 16 Mt:n BSON-kokorajoituksen.
3. Mitkä ovat parhaat käytännöt käyttöliittymän suorituskyvyn optimointiin suuria Excel-tiedostoja käsiteltäessä?
4. Jotta voit optimoida käyttöliittymän suorituskyvyn, harkitse tiedostojen käsittely- ja laskentatehtävien siirtämistä taustajärjestelmään. Tämä vähentää asiakkaan selaimen kuormitusta ja varmistaa sujuvamman käyttökokemuksen.
5. Kuinka voin parantaa suurten Excel-tiedostojen muuntamisen nopeutta JSON-muotoon?
6. Yksi tapa nopeuttaa muunnosprosessia on jakaa tiedosto pienempiin osiin ja käsitellä niitä asynkronisesti. Lisäksi tehokkaiden kirjastojen hyödyntäminen tai taustapalvelun käyttäminen muuntamiseen voi lyhentää huomattavasti aikaa.
7. Onko mahdollista käsitellä reaaliaikaisia ​​laskelmia suurissa Excel-tiedostoissa?
8. Reaaliaikaiset laskelmat voidaan suorittaa käyttämällä palvelinpuolen käsittelyä tietojen yhdistämiseen (summa, keskiarvo, maksimi, min). Tämä vähentäisi datan käsittelyyn kuluvaa aikaa käyttöliittymässä ja parantaisi reagointikykyä.
9. Mikä on paras tapa tallentaa suuria Excel-tiedostoja, joita käytetään usein?
10. Jos Excel-tiedostosi ovat suuria ja niitä on käytettävä usein, GridFS on erinomainen valinta. Se varmistaa tehokkaan tallennuksen ja haun jakamalla tiedostot pienempiin, hallittaviin osiin.
11. Voinko ottaa sivutuksen käyttöön suurille Excel-tiedostoille verkkosovelluksessani?
12. Kyllä, sivutuksen käyttöönotto voi auttaa optimoimaan suorituskykyä. Voit hakea ja käsitellä pienempiä osajoukkoja tiedoista, mikä tekee sovelluksesta reagoivamman ja lyhentää alkulatausaikaa.
13. Kuinka MongoDB GridFS parantaa suurten Excel-tiedostojen käsittelyä?
14. GridFS tallentaa tiedostot pieninä paloina, mikä mahdollistaa tiedostojen tallentamisen, jotka ovat suurempia kuin MongoDB:n asettama 16 megatavun raja. Tämä on erityisen hyödyllistä käsiteltäessä suuria tietojoukkoja, kuten Excel-tiedostoja.
15. Mihin toimenpiteisiin minun tulee ryhtyä estääkseni aikakatkaisut suuria Excel-tiedostoja käsiteltäessä?
16. Voit estää aikakatkaisut jakamalla tiedostojen käsittelyn pienempiin tehtäviin, käyttämällä käsittelyyn taustatyöntekijöitä tai jonoja ja optimoimalla palvelinpuolen koodin käsittelemään tietoja tehokkaasti.
17. Kuinka voin vähentää käyttöliittymän muistin käyttöä, kun käsittelen suuria Excel-tiedostoja?
18. Voit vähentää käyttöliittymän muistin käyttöä ottamalla käyttöön Excel-tiedoston suoratoiston ja lohkomisen ja käsittelemällä pienempiä osia tiedostosta kerralla sen sijaan, että lataat kaiken muistiin kerralla.

Suurien Excel-tiedostojen käsittelyn optimointi MERN Stack -sovelluksessasi

Jos haluat tallentaa ja noutaa tehokkaasti suuria Excel-tiedostoja MERN-pinosovelluksessa, sinun tulee harkita sen käyttöä GridFS MongoDB:lle, joka käsittelee tiedostoja, jotka ovat suurempia kuin 16 Mt:n BSON-kokorajoitus. Excel-tiedostojen muuntaminen suoraan JSON-muotoon ja niiden tallentaminen voi johtaa suorituskyvyn pullonkauloihin, etenkin kun käsitellään suuria tietojoukkoja. Tiedostojen käsittelyn ja laskelmien siirtäminen taustajärjestelmään vähentää käyttöliittymän kuormitusta ja nopeuttaa käsittelyaikaa käyttäjälle.

Lisäksi tekniikoiden, kuten tietojen ryhmittelyn ja sivutuksen käyttöliittymässä, käyttöönotto voi varmistaa, että vain hallittavissa oleva osa tiedosta käsitellään kerrallaan. Tämä vähentää muistin kulutusta ja auttaa estämään aikakatkaisuja. Optimoimalla sekä taustatallennus että käyttöliittymän tietojen käsittely, MERN-pinoverkkosovelluksesi voi skaalata tehokkaasti käsittelemään suuria Excel-tiedostoja, joissa on tuhansia rivejä. 🚀