MERN स्टैक वेब एप्लिकेशन में बड़ी एक्सेल फ़ाइलों के प्रसंस्करण और भंडारण को अनुकूलित करना

समाधान 1: एक्सेल फ़ाइल को MongoDB में JSON के रूप में संग्रहीत करना (फ्रंटएंड और बैकएंड)

यह समाधान एक बुनियादी दृष्टिकोण का उपयोग करता है जहां हम एक्सेल डेटा को फ्रंटएंड पर JSON में परिवर्तित करते हैं और इसे MongoDB में संग्रहीत करते हैं। यह स्क्रिप्ट छोटी फ़ाइलों में मदद करती है लेकिन बड़ी फ़ाइलों (16 एमबी से ऊपर) के साथ अच्छी तरह स्केल नहीं कर सकती है। यह बुनियादी सेटअप के लिए अच्छा है जहां स्केलेबिलिटी कोई समस्या नहीं है।

// 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');});

समाधान 2: MongoDB में बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संग्रहीत करने के लिए GridFS का उपयोग करना

इस दृष्टिकोण में, हम बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को MongoDB में टुकड़ों के रूप में संग्रहीत करने के लिए GridFS का उपयोग करते हैं। यह हमें 16 एमबी से बड़ी फ़ाइलों को संभालने की अनुमति देता है। फ़ाइल को संग्रहीत करने के बाद, फ्रंटएंड इसे पुनः प्राप्त करता है और प्रसंस्करण के लिए इसे JSON में परिवर्तित करता है।

// 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');});

समाधान 3: प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सर्वर-साइड प्रोसेसिंग

यह समाधान JSON रूपांतरण को फ्रंटएंड से बैकएंड में स्थानांतरित करके प्रदर्शन में सुधार करता है। यह सुनिश्चित करता है कि फ्रंटएंड बड़े फ़ाइल प्रसंस्करण समय से प्रभावित न हो, और बड़े डेटासेट के लिए तेज़ फ़ाइल रूपांतरण की अनुमति देता है।

// 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 स्टैक में बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संभालने पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

1. बड़ी फ़ाइलें संग्रहीत करते समय मैं MongoDB में BSON आकार सीमा से कैसे बच सकता हूँ?
2. MongoDB में BSON आकार सीमा को बायपास करने के लिए, आप इसका उपयोग कर सकते हैं GridFS, जो आपको बड़ी फ़ाइलों को टुकड़ों में संग्रहीत करने की अनुमति देता है, 16 एमबी बीएसओएन आकार सीमा से अधिक फ़ाइलों को कुशलतापूर्वक संभालने की अनुमति देता है।
3. बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संसाधित करते समय फ्रंटएंड प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास क्या हैं?
4. फ्रंटएंड प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए, फ़ाइल प्रोसेसिंग और गणना कार्यों को बैकएंड पर लोड करने पर विचार करें। इससे क्लाइंट के ब्राउज़र पर लोड कम हो जाएगा, जिससे एक बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित होगा।
5. मैं बड़ी Excel फ़ाइलों को JSON में परिवर्तित करने की गति कैसे सुधार सकता हूँ?
6. रूपांतरण प्रक्रिया को तेज़ करने का एक तरीका फ़ाइल को छोटे टुकड़ों में तोड़ना और उन्हें अतुल्यकालिक रूप से संसाधित करना है। इसके अतिरिक्त, कुशल पुस्तकालयों का लाभ उठाने या रूपांतरण के लिए बैकएंड सेवा का उपयोग करने से लगने वाले समय में काफी कमी आ सकती है।
7. क्या बड़ी एक्सेल फ़ाइलों पर वास्तविक समय की गणनाओं को संभालने का कोई तरीका है?
8. डेटा एकत्रीकरण (योग, औसत, अधिकतम, न्यूनतम) के लिए सर्वर-साइड प्रोसेसिंग का उपयोग करके वास्तविक समय की गणना की जा सकती है। इससे फ्रंटएंड पर डेटा संसाधित करने में लगने वाला समय कम हो जाएगा और प्रतिक्रिया में सुधार होगा।
9. बार-बार एक्सेस की जाने वाली बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संग्रहीत करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?
10. यदि आपकी एक्सेल फ़ाइलें बड़ी हैं और उन्हें बार-बार एक्सेस की आवश्यकता होती है, GridFS एक उत्कृष्ट विकल्प है. यह फ़ाइलों को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित करके कुशल भंडारण और पुनर्प्राप्ति सुनिश्चित करता है।
11. क्या मैं अपने वेब ऐप में बड़ी एक्सेल फ़ाइलों के लिए पेजिनेशन लागू कर सकता हूँ?
12. हां, पेजिनेशन लागू करने से प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद मिल सकती है। आप डेटा के छोटे उपसमूह ला सकते हैं और संसाधित कर सकते हैं, जो ऐप को अधिक प्रतिक्रियाशील बनाता है और प्रारंभिक लोडिंग समय को कम करता है।
13. MongoDB GridFS बड़ी Excel फ़ाइलों के प्रबंधन में कैसे सुधार करता है?
14. ग्रिडएफएस फाइलों को छोटे-छोटे टुकड़ों में संग्रहीत करता है, जिससे MongoDB द्वारा लगाई गई 16 एमबी की सीमा से बड़ी फ़ाइलों को संग्रहीत करना संभव हो जाता है। एक्सेल फ़ाइलों जैसे बड़े डेटासेट से निपटने के दौरान यह विशेष रूप से उपयोगी है।
15. बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संसाधित करते समय टाइमआउट को रोकने के लिए मुझे क्या कदम उठाने चाहिए?
16. टाइमआउट को रोकने के लिए, आप फ़ाइल प्रोसेसिंग को छोटे कार्यों में तोड़ सकते हैं, प्रोसेसिंग के लिए पृष्ठभूमि श्रमिकों या कतारों का उपयोग कर सकते हैं, और डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए अपने सर्वर-साइड कोड को अनुकूलित कर सकते हैं।
17. बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संभालते समय मैं फ्रंटएंड मेमोरी उपयोग को कैसे कम कर सकता हूं?
18. फ्रंटएंड मेमोरी उपयोग को कम करने के लिए, आप एक्सेल फ़ाइल के लिए स्ट्रीमिंग और चंकिंग को लागू कर सकते हैं, एक बार में सब कुछ मेमोरी में लोड करने के बजाय फ़ाइल के छोटे हिस्सों को संसाधित कर सकते हैं।

आपके MERN स्टैक ऐप में बड़ी एक्सेल फ़ाइल हैंडलिंग को अनुकूलित करना

MERN स्टैक ऐप में बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को कुशलतापूर्वक संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए, आपको इसका उपयोग करने पर विचार करना चाहिए ग्रिडएफएस MongoDB के लिए, जो 16MB BSON आकार सीमा से बड़ी फ़ाइलों को संभालता है। एक्सेल फ़ाइलों को सीधे JSON में परिवर्तित करने और उन्हें संग्रहीत करने से प्रदर्शन में बाधाएँ आ सकती हैं, खासकर बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय। फ़ाइल प्रोसेसिंग और गणनाओं को बैकएंड पर ऑफलोड करने से फ्रंटएंड लोड कम हो जाएगा और उपयोगकर्ता के लिए तेज़ प्रोसेसिंग समय उपलब्ध होगा।

इसके अलावा, फ्रंटएंड पर डेटा चंकिंग और पेजिनेशन जैसी तकनीकों को लागू करने से यह सुनिश्चित हो सकता है कि किसी भी समय डेटा का केवल प्रबंधनीय भाग ही संसाधित किया जाता है। यह मेमोरी की खपत को कम करता है और टाइमआउट को रोकने में मदद करता है। बैकएंड स्टोरेज और फ्रंटएंड डेटा हैंडलिंग दोनों को अनुकूलित करके, आपका MERN स्टैक वेब ऐप हजारों पंक्तियों वाली बड़ी एक्सेल फ़ाइलों को संभालने के लिए कुशलतापूर्वक स्केल कर सकता है। 🚀