MERN સ્ટેક વેબ એપ્લિકેશનમાં મોટી એક્સેલ ફાઇલોની પ્રોસેસિંગ અને સ્ટોરેજને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

ઉકેલ 1: એક્સેલ ફાઇલને મોંગોડીબીમાં JSON તરીકે સંગ્રહિત કરવી (ફ્રન્ટએન્ડ અને બેકએન્ડ)

આ સોલ્યુશન મૂળભૂત અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે જ્યાં અમે એક્સેલ ડેટાને ફ્રન્ટએન્ડ પર JSON માં કન્વર્ટ કરીએ છીએ અને તેને MongoDB માં સ્ટોર કરીએ છીએ. આ સ્ક્રિપ્ટ નાની ફાઈલો સાથે મદદ કરે છે પરંતુ મોટી ફાઈલો (16MB થી ઉપર) સાથે સારી રીતે સ્કેલ કરી શકતી નથી. તે મૂળભૂત સેટઅપ્સ માટે સારું છે જ્યાં માપનીયતા કોઈ સમસ્યા નથી.

// 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');});

ઉકેલ 2: મોંગોડીબીમાં મોટી એક્સેલ ફાઇલોને સ્ટોર કરવા માટે ગ્રીડએફએસનો ઉપયોગ કરવો

આ અભિગમમાં, અમે MongoDB માં હિસ્સા તરીકે મોટી એક્સેલ ફાઇલોને સંગ્રહિત કરવા માટે GridFS નો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ અમને 16MB કરતા મોટી ફાઇલોને હેન્ડલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. ફાઇલને સંગ્રહિત કર્યા પછી, ફ્રન્ટએન્ડ તેને પુનઃપ્રાપ્ત કરે છે અને પ્રક્રિયા માટે JSON માં રૂપાંતરિત કરે છે.

// 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');});

સોલ્યુશન 3: પરફોર્મન્સને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે સર્વર-સાઇડ પ્રોસેસિંગ

આ સોલ્યુશન JSON કન્વર્ઝનને ફ્રન્ટએન્ડથી બેકએન્ડમાં શિફ્ટ કરીને પ્રદર્શનને સુધારે છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે ફ્રન્ટએન્ડ મોટા ફાઈલ પ્રોસેસિંગ સમયથી પીડાય નહીં, અને મોટા ડેટાસેટ્સ માટે ઝડપી ફાઈલ કન્વર્ઝન માટે પરવાનગી આપે છે.

// 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');});

MERN સ્ટેકમાં મોટી એક્સેલ ફાઇલોને હેન્ડલ કરવા અંગે વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

1. મોટી ફાઇલો સ્ટોર કરતી વખતે હું MongoDB માં BSON કદની મર્યાદાને કેવી રીતે ટાળી શકું?
2. MongoDB માં BSON કદ મર્યાદાને બાયપાસ કરવા માટે, તમે ઉપયોગ કરી શકો છો GridFS, જે તમને મોટી ફાઇલોને હિસ્સામાં સંગ્રહિત કરવાની પરવાનગી આપે છે, 16MB BSON કદની મર્યાદા કરતાં વધી ગયેલી ફાઇલોને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરે છે.
3. મોટી એક્સેલ ફાઇલો પર પ્રક્રિયા કરતી વખતે ફ્રન્ટએન્ડ પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ પ્રયાસો શું છે?
4. ફ્રન્ટએન્ડ કામગીરીને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે, ફાઇલ પ્રોસેસિંગ અને ગણતરીના કાર્યોને બેકએન્ડમાં ઑફલોડ કરવાનું વિચારો. આનાથી ક્લાયંટના બ્રાઉઝર પરનો ભાર ઓછો થશે, સરળ વપરાશકર્તા અનુભવની ખાતરી થશે.
5. હું મોટી એક્સેલ ફાઇલોને JSON માં કન્વર્ટ કરવાની ઝડપ કેવી રીતે સુધારી શકું?
6. રૂપાંતરણ પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવાની એક રીત છે ફાઈલને નાના ભાગોમાં તોડીને અસુમેળ રીતે પ્રક્રિયા કરવી. વધુમાં, કાર્યક્ષમ લાઇબ્રેરીઓનો લાભ લેવાથી અથવા રૂપાંતરણ માટે બેકએન્ડ સેવાનો ઉપયોગ કરવાથી લાગતો સમય નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી શકાય છે.
7. શું મોટી એક્સેલ ફાઇલો પર રીઅલ-ટાઇમ ગણતરીઓને હેન્ડલ કરવાની કોઈ રીત છે?
8. ડેટા એકત્રીકરણ (સરવાળા, સરેરાશ, મહત્તમ, લઘુત્તમ) માટે સર્વર-સાઇડ પ્રોસેસિંગનો ઉપયોગ કરીને રીઅલ-ટાઇમ ગણતરીઓ કરી શકાય છે. આનાથી ફ્રન્ટએન્ડ પર ડેટાની પ્રક્રિયા કરવામાં વિતાવેલો સમય ઘટશે અને પ્રતિભાવમાં સુધારો થશે.
9. વારંવાર એક્સેસ કરવામાં આવતી મોટી એક્સેલ ફાઇલોને સ્ટોર કરવા માટેની શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિ કઈ છે?
10. જો તમારી એક્સેલ ફાઇલો મોટી હોય અને તેને વારંવાર એક્સેસની જરૂર હોય, GridFS એક ઉત્તમ પસંદગી છે. તે ફાઇલોને નાના, મેનેજ કરી શકાય તેવા ભાગોમાં વિભાજીત કરીને કાર્યક્ષમ સંગ્રહ અને પુનઃપ્રાપ્તિની ખાતરી આપે છે.
11. શું હું મારી વેબ એપ્લિકેશનમાં મોટી એક્સેલ ફાઇલો માટે પૃષ્ઠ ક્રમાંકન લાગુ કરી શકું?
12. હા, પૃષ્ઠ ક્રમાંકન અમલીકરણ પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં મદદ કરી શકે છે. તમે ડેટાના નાના સબસેટ્સનું આનયન અને પ્રક્રિયા કરી શકો છો, જે એપ્લિકેશનને વધુ પ્રતિભાવશીલ બનાવે છે અને પ્રારંભિક લોડિંગ સમય ઘટાડે છે.
13. MongoDB GridFS મોટી એક્સેલ ફાઇલોના હેન્ડલિંગને કેવી રીતે સુધારે છે?
14. GridFS ફાઇલોને નાના ટુકડાઓમાં સંગ્રહિત કરે છે, જે MongoDB દ્વારા લાદવામાં આવેલી 16MB મર્યાદા કરતાં મોટી ફાઇલોને સંગ્રહિત કરવાનું શક્ય બનાવે છે. એક્સેલ ફાઇલો જેવા મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે આ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે.
15. મોટી એક્સેલ ફાઇલો પર પ્રક્રિયા કરતી વખતે સમય સમાપ્ત થવાથી બચવા મારે કયા પગલાં લેવા જોઈએ?
16. સમયસમાપ્તિને રોકવા માટે, તમે ફાઇલ પ્રોસેસિંગને નાના કાર્યોમાં તોડી શકો છો, પ્રક્રિયા માટે પૃષ્ઠભૂમિ કાર્યકર અથવા કતારનો ઉપયોગ કરી શકો છો અને ડેટાને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરવા માટે તમારા સર્વર-સાઇડ કોડને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકો છો.
17. મોટી એક્સેલ ફાઇલોને હેન્ડલ કરતી વખતે હું ફ્રન્ટએન્ડ મેમરી વપરાશને કેવી રીતે ઘટાડી શકું?
18. ફ્રન્ટએન્ડ મેમરીનો ઉપયોગ ઘટાડવા માટે, તમે એક્સેલ ફાઇલ માટે સ્ટ્રીમિંગ અને ચંકીંગને અમલમાં મૂકી શકો છો, એક જ સમયે મેમરીમાં બધું લોડ કરવાને બદલે, ફાઇલના નાના ભાગો પર પ્રક્રિયા કરી શકો છો.

તમારી MERN સ્ટેક એપ્લિકેશનમાં મોટી એક્સેલ ફાઇલ હેન્ડલિંગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી રહ્યું છે

MERN સ્ટેક એપ્લિકેશનમાં મોટી એક્સેલ ફાઇલોને અસરકારક રીતે સંગ્રહિત કરવા અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે, તમારે ઉપયોગ કરવાનું વિચારવું જોઈએ ગ્રીડએફએસ MongoDB માટે, જે 16MB BSON કદ મર્યાદા કરતાં મોટી ફાઇલોને હેન્ડલ કરે છે. એક્સેલ ફાઇલોને સીધા JSON માં રૂપાંતરિત કરવા અને તેને સંગ્રહિત કરવાથી કામગીરીમાં અવરોધો આવી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે મોટા ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરવામાં આવે છે. બેકએન્ડ પર ફાઇલ પ્રોસેસિંગ અને ગણતરીઓ ઑફલોડ કરવાથી ફ્રન્ટએન્ડ લોડ ઘટશે અને વપરાશકર્તા માટે ઝડપી પ્રક્રિયા સમય પૂરો પાડશે.

વધુમાં, અમલીકરણ તકનીકો જેમ કે ડેટા ચંકીંગ અને ફ્રન્ટએન્ડ પર પૃષ્ઠ ક્રમાંકન એ સુનિશ્ચિત કરી શકે છે કે કોઈપણ સમયે ડેટાના માત્ર વ્યવસ્થિત ભાગ પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. આ મેમરી વપરાશ ઘટાડે છે અને સમય સમાપ્તિને રોકવામાં મદદ કરે છે. બેકએન્ડ સ્ટોરેજ અને ફ્રન્ટએન્ડ ડેટા હેન્ડલિંગ બંનેને ઑપ્ટિમાઇઝ કરીને, તમારી MERN સ્ટેક વેબ એપ્લિકેશન હજારો પંક્તિઓ સાથે મોટી એક્સેલ ફાઇલોને હેન્ડલ કરવા માટે અસરકારક રીતે સ્કેલ કરી શકે છે. 🚀