Nagyméretű Excel fájlok feldolgozásának és tárolásának optimalizálása MERN Stack webalkalmazásban

1. megoldás: Excel-fájl tárolása JSON-ként a MongoDB-ben (Frontend és Backend)

Ez a megoldás egy alapvető megközelítést használ, amelyben az Excel-adatokat JSON-ba konvertáljuk a frontend-en, és a MongoDB-ben tároljuk. Ez a szkript segít a kis fájlok esetén, de előfordulhat, hogy nem méretezhető megfelelően nagy (16 MB feletti) fájloknál. Olyan alapbeállításokhoz jó, ahol a méretezhetőség nem jelent problémát.

// 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');});

2. megoldás: GridFS használata nagy Excel-fájlok tárolására a MongoDB-ben

Ebben a megközelítésben a GridFS-t használjuk a nagy Excel-fájlok tárolására a MongoDB-ben. Ez lehetővé teszi a 16 MB-nál nagyobb fájlok kezelését. A fájl tárolása után a frontend lekéri, és feldolgozás céljából JSON-ba konvertálja.

// 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');});

3. megoldás: Szerveroldali feldolgozás a teljesítmény optimalizálása érdekében

Ez a megoldás javítja a teljesítményt azáltal, hogy a JSON-konverziót az előtérről a háttérbe helyezi át. Ez biztosítja, hogy a frontend ne szenvedjen túl nagy fájlfeldolgozási időket, és gyorsabb fájlkonverziót tesz lehetővé nagy adatkészletek esetén.

// 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');});

Gyakran ismételt kérdések a MERN Stackben lévő nagy Excel-fájlok kezelésével kapcsolatban

1. Hogyan kerülhetem el a BSON méretkorlátozást a MongoDB-ben nagy fájlok tárolásakor?
2. A MongoDB BSON méretkorlátjának megkerüléséhez használhatja GridFS, amely lehetővé teszi a nagy fájlok darabokban történő tárolását, hatékonyan kezelve a 16 MB-os BSON méretkorlátot meghaladó fájlokat.
3. Melyek a bevált módszerek a frontend teljesítményének optimalizálására nagy Excel-fájlok feldolgozásakor?
4. A frontend teljesítményének optimalizálása érdekében fontolja meg a fájlfeldolgozási és számítási feladatok háttérrendszerre való feltöltését. Ez csökkenti a kliens böngészőjének terhelését, simább felhasználói élményt biztosítva.
5. Hogyan javíthatom a nagy Excel-fájlok JSON-ba konvertálásának sebességét?
6. Az átalakítási folyamat felgyorsításának egyik módja a fájl kisebb darabokra bontása és aszinkron feldolgozása. Ezenkívül a hatékony könyvtárak kihasználása vagy a háttérszolgáltatás használata az átalakításhoz jelentősen csökkentheti az időt.
7. Van mód a valós idejű számítások kezelésére nagy Excel-fájlokon?
8. Valós idejű számítások végezhetők az adatok aggregálására szolgáló szerveroldali feldolgozással (összeg, átlag, max, min). Ez csökkenti az adatok feldolgozására fordított időt a frontend-en, és javítja a válaszkészséget.
9. Mi a legjobb módszer a gyakran használt nagy Excel-fájlok tárolására?
10. Ha az Excel-fájlok nagyok és gyakori hozzáférést igényelnek, GridFS kiváló választás. Hatékony tárolást és visszakeresést biztosít azáltal, hogy a fájlokat kisebb, kezelhető darabokra bontja.
11. Megvalósíthatom a lapozást a nagy Excel-fájlokhoz a webalkalmazásomban?
12. Igen, a lapozás megvalósítása segíthet a teljesítmény optimalizálásában. Lekérheti és feldolgozhatja az adatok kisebb részhalmazait, ami gyorsabbá teszi az alkalmazást, és csökkenti a kezdeti betöltési időt.
13. Hogyan javítja a MongoDB GridFS a nagy Excel-fájlok kezelését?
14. A GridFS kis darabokban tárolja a fájlokat, lehetővé téve a MongoDB által előírt 16 MB-os korlátnál nagyobb fájlok tárolását. Ez különösen akkor hasznos, ha nagy adatkészletekkel, például Excel-fájlokkal foglalkozik.
15. Milyen lépéseket kell tennem az időtúllépések elkerülése érdekében a nagy Excel-fájlok feldolgozása során?
16. Az időtúllépések elkerülése érdekében a fájlfeldolgozást kisebb feladatokra bonthatja, háttérmunkásokat vagy sorokat használhat a feldolgozáshoz, és optimalizálhatja a szerveroldali kódot az adatok hatékony kezelésére.
17. Hogyan csökkenthetem a frontend memóriahasználatot nagy Excel-fájlok kezelésekor?
18. Az előtér-memóriahasználat csökkentése érdekében az Excel-fájl adatfolyam-kezelését és darabolását valósíthatja meg, egyszerre a fájl kisebb részeit dolgozva fel, ahelyett, hogy mindent egyszerre töltene be a memóriába.

A nagyméretű Excel-fájlok kezelésének optimalizálása a MERN Stack alkalmazásban

Ha nagy Excel-fájlokat szeretne hatékonyan tárolni és lekérni egy MERN verem alkalmazásban, érdemes megfontolni a használatát GridFS a MongoDB-hez, amely a 16 MB-os BSON méretkorlátnál nagyobb fájlokat kezel. Az Excel-fájlok közvetlenül JSON-ba konvertálása és tárolása teljesítménybeli szűk keresztmetszetek kialakulásához vezethet, különösen nagy adatkészletek kezelésekor. A fájlfeldolgozás és a számítások háttérprogramra való feltöltése csökkenti a frontend terhelését, és gyorsabb feldolgozási időt biztosít a felhasználó számára.

Ezenkívül az olyan technikák megvalósítása, mint az adatcsonkolás és a lapozás a frontendön, biztosíthatja, hogy az adatoknak egy adott időpontban csak egy kezelhető része kerüljön feldolgozásra. Ez csökkenti a memóriafelhasználást és segít megelőzni az időtúllépéseket. A háttértár és a frontend adatkezelés optimalizálásával a MERN verem webalkalmazása hatékonyan skálázható a több ezer sorból álló nagy Excel-fájlok kezelésére. 🚀