Ottimizzazione dell'elaborazione e dell'archiviazione di file Excel di grandi dimensioni in un'applicazione Web MERN Stack

Soluzione 1: archiviare file Excel come JSON in MongoDB (frontend e backend)

Questa soluzione utilizza un approccio di base in cui convertiamo i dati Excel in JSON sul frontend e li archiviamo in MongoDB. Questo script aiuta con file di piccole dimensioni ma potrebbe non adattarsi bene con file di grandi dimensioni (superiori a 16 MB). È utile per le configurazioni di base in cui la scalabilità non è un problema.

// 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');});

Soluzione 2: utilizzare GridFS per archiviare file Excel di grandi dimensioni in MongoDB

In questo approccio, utilizziamo GridFS per archiviare file Excel di grandi dimensioni come blocchi in MongoDB. Questo ci consente di gestire file più grandi di 16 MB. Dopo aver archiviato il file, il frontend lo recupera e lo converte in JSON per l'elaborazione.

// 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');});

Soluzione 3: elaborazione lato server per ottimizzare le prestazioni

Questa soluzione migliora le prestazioni spostando la conversione JSON dal frontend al backend. Ciò garantisce che il frontend non soffra di tempi di elaborazione di file di grandi dimensioni e consente una conversione di file più rapida per set di dati di grandi dimensioni.

// 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');});

Domande frequenti sulla gestione di file Excel di grandi dimensioni nello stack MERN

1. Come posso evitare il limite di dimensione BSON in MongoDB quando si archiviano file di grandi dimensioni?
2. Per aggirare il limite di dimensione BSON in MongoDB, puoi utilizzare GridFS, che consente di archiviare file di grandi dimensioni in blocchi, gestendo in modo efficiente i file che superano il limite di dimensione BSON di 16 MB.
3. Quali sono le migliori pratiche per ottimizzare le prestazioni del frontend durante l'elaborazione di file Excel di grandi dimensioni?
4. Per ottimizzare le prestazioni del frontend, valuta la possibilità di scaricare le attività di elaborazione e calcolo dei file sul backend. Ciò ridurrà il carico sul browser del client, garantendo un'esperienza utente più fluida.
5. Come posso migliorare la velocità di conversione di file Excel di grandi dimensioni in JSON?
6. Un modo per accelerare il processo di conversione è suddividere il file in parti più piccole ed elaborarle in modo asincrono. Inoltre, sfruttare librerie efficienti o utilizzare un servizio backend per la conversione può ridurre significativamente il tempo impiegato.
7. Esiste un modo per gestire calcoli in tempo reale su file Excel di grandi dimensioni?
8. I calcoli in tempo reale possono essere eseguiti utilizzando l'elaborazione lato server per l'aggregazione dei dati (somma, media, massimo, minimo). Ciò ridurrebbe il tempo impiegato nell’elaborazione dei dati sul frontend e migliorerebbe la reattività.
9. Qual è il metodo migliore per archiviare file Excel di grandi dimensioni a cui si accede frequentemente?
10. Se i tuoi file Excel sono di grandi dimensioni e richiedono un accesso frequente, GridFS è una scelta eccellente Garantisce un'archiviazione e un recupero efficienti suddividendo i file in blocchi più piccoli e gestibili.
11. Posso implementare l'impaginazione per file Excel di grandi dimensioni nella mia app Web?
12. Sì, l'implementazione dell'impaginazione può aiutare a ottimizzare le prestazioni. Puoi recuperare ed elaborare sottoinsiemi più piccoli di dati, il che rende l'app più reattiva e riduce i tempi di caricamento iniziale.
13. In che modo MongoDB GridFS migliora la gestione di file Excel di grandi dimensioni?
14. GridFS archivia i file in piccole porzioni, rendendo possibile l'archiviazione di file più grandi del limite di 16 MB imposto da MongoDB. Ciò è particolarmente utile quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni come i file Excel.
15. Quali passaggi devo eseguire per evitare timeout durante l'elaborazione di file Excel di grandi dimensioni?
16. Per evitare timeout, puoi suddividere l'elaborazione del file in attività più piccole, utilizzare operatori in background o code per l'elaborazione e ottimizzare il codice lato server per gestire i dati in modo efficiente.
17. Come posso ridurre l'utilizzo della memoria del frontend quando gestisco file Excel di grandi dimensioni?
18. Per ridurre l'utilizzo della memoria frontend, è possibile implementare lo streaming e la suddivisione in blocchi per il file Excel, elaborando parti più piccole del file alla volta, anziché caricare tutto in memoria in una volta.

Ottimizzazione della gestione di file Excel di grandi dimensioni nell'app MERN Stack

Per archiviare e recuperare in modo efficiente file Excel di grandi dimensioni in un'app stack MERN, dovresti prendere in considerazione l'utilizzo GrigliaFS per MongoDB, che gestisce file più grandi del limite di dimensione BSON di 16 MB. La conversione di file Excel direttamente in JSON e la loro archiviazione può portare a colli di bottiglia nelle prestazioni, soprattutto quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni. Scaricare l'elaborazione dei file e i calcoli sul backend ridurrà il carico del frontend e fornirà tempi di elaborazione più rapidi per l'utente.

Inoltre, l’implementazione di tecniche come il blocco dei dati e l’impaginazione sul frontend può garantire che solo una parte gestibile dei dati venga elaborata in un dato momento. Ciò riduce il consumo di memoria e aiuta a prevenire i timeout. Ottimizzando sia l'archiviazione backend che la gestione dei dati frontend, la tua app Web stack MERN può scalare in modo efficiente per gestire file Excel di grandi dimensioni con migliaia di righe. 🚀