Optimisation du traitement et du stockage de fichiers Excel volumineux dans une application Web MERN Stack

Solution 1 : stockage du fichier Excel au format JSON dans MongoDB (Frontend et Backend)

Cette solution utilise une approche de base dans laquelle nous convertissons les données Excel en JSON sur le frontend et les stockons dans MongoDB. Ce script est utile avec les petits fichiers mais peut ne pas bien évoluer avec les gros fichiers (au-dessus de 16 Mo). C'est bon pour les configurations de base où l'évolutivité n'est pas un problème.

// 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');});

Solution 2 : utiliser GridFS pour stocker de gros fichiers Excel dans MongoDB

Dans cette approche, nous utilisons GridFS pour stocker de gros fichiers Excel sous forme de morceaux dans MongoDB. Cela nous permet de gérer des fichiers de plus de 16 Mo. Après avoir stocké le fichier, le frontend le récupère et le convertit en JSON pour le traitement.

// 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');});

Solution 3 : traitement côté serveur pour optimiser les performances

Cette solution améliore les performances en déplaçant la conversion JSON du frontend vers le backend. Cela garantit que le frontend ne souffre pas de temps de traitement de fichiers volumineux et permet une conversion de fichiers plus rapide pour les grands ensembles de données.

// 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');});

Foire aux questions sur la gestion des gros fichiers Excel dans la pile MERN

1. Comment puis-je éviter la limite de taille BSON dans MongoDB lors du stockage de fichiers volumineux ?
2. Pour contourner la limite de taille BSON dans MongoDB, vous pouvez utiliser GridFS, qui vous permet de stocker des fichiers volumineux en morceaux, en gérant efficacement les fichiers dépassant la limite de taille BSON de 16 Mo.
3. Quelles sont les meilleures pratiques pour optimiser les performances du frontend lors du traitement de fichiers Excel volumineux ?
4. Pour optimiser les performances du frontend, envisagez de décharger les tâches de traitement et de calcul des fichiers vers le backend. Cela réduira la charge sur le navigateur du client, garantissant une expérience utilisateur plus fluide.
5. Comment puis-je améliorer la vitesse de conversion de gros fichiers Excel en JSON ?
6. Une façon d'accélérer le processus de conversion consiste à diviser le fichier en morceaux plus petits et à les traiter de manière asynchrone. De plus, l’exploitation de bibliothèques efficaces ou l’utilisation d’un service backend pour la conversion peut réduire considérablement le temps nécessaire.
7. Existe-t-il un moyen de gérer des calculs en temps réel sur de gros fichiers Excel ?
8. Les calculs en temps réel peuvent être effectués en utilisant un traitement côté serveur pour l'agrégation des données (somme, moyenne, max, min). Cela réduirait le temps passé à traiter les données sur le frontend et améliorerait la réactivité.
9. Quelle est la meilleure méthode pour stocker des fichiers Excel volumineux fréquemment consultés ?
10. Si vos fichiers Excel sont volumineux et nécessitent un accès fréquent, GridFS est un excellent choix. Il garantit un stockage et une récupération efficaces en divisant les fichiers en morceaux plus petits et gérables.
11. Puis-je implémenter la pagination pour les fichiers Excel volumineux dans mon application Web ?
12. Oui, la mise en œuvre de la pagination peut aider à optimiser les performances. Vous pouvez récupérer et traiter des sous-ensembles de données plus petits, ce qui rend l'application plus réactive et réduit le temps de chargement initial.
13. Comment MongoDB GridFS améliore-t-il la gestion des gros fichiers Excel ?
14. GridFS stocke les fichiers en petits morceaux, ce qui permet de stocker des fichiers dont la taille dépasse la limite de 16 Mo imposée par MongoDB. Ceci est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données tels que des fichiers Excel.
15. Quelles mesures dois-je prendre pour éviter les délais d'attente lors du traitement de fichiers Excel volumineux ?
16. Pour éviter les délais d'attente, vous pouvez diviser le traitement des fichiers en tâches plus petites, utiliser des travailleurs en arrière-plan ou des files d'attente pour le traitement et optimiser votre code côté serveur pour gérer efficacement les données.
17. Comment puis-je réduire l’utilisation de la mémoire frontale lors de la gestion de gros fichiers Excel ?
18. Pour réduire l'utilisation de la mémoire frontale, vous pouvez implémenter le streaming et le chunking pour le fichier Excel, en traitant des parties plus petites du fichier à la fois, plutôt que de tout charger en mémoire en même temps.

Optimisation de la gestion des fichiers Excel volumineux dans votre application MERN Stack

Pour stocker et récupérer efficacement des fichiers Excel volumineux dans une application de pile MERN, vous devriez envisager d'utiliser GrilleFS pour MongoDB, qui gère les fichiers supérieurs à la limite de taille BSON de 16 Mo. La conversion de fichiers Excel directement en JSON et leur stockage peuvent entraîner des goulots d'étranglement en termes de performances, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Le déchargement du traitement des fichiers et des calculs vers le backend réduira la charge du frontend et fournira des temps de traitement plus rapides à l'utilisateur.

De plus, la mise en œuvre de techniques telles que le regroupement des données et la pagination sur le frontend peut garantir que seule une partie gérable des données est traitée à un moment donné. Cela réduit la consommation de mémoire et permet d'éviter les délais d'attente. En optimisant à la fois le stockage back-end et la gestion des données front-end, votre application Web de pile MERN peut évoluer efficacement pour gérer de gros fichiers Excel comportant des milliers de lignes. 🚀