MERN スタック Web アプリケーションでの大きな Excel ファイルの処理と保存の最適化

解決策 1: Excel ファイルを MongoDB に JSON として保存する (フロントエンドおよびバックエンド)

このソリューションでは、フロントエンドで Excel データを JSON に変換し、MongoDB に保存する基本的なアプローチを使用します。このスクリプトは小さなファイルには役立ちますが、大きなファイル (16MB 以上) にはうまく拡張できない可能性があります。スケーラビリティが問題にならない基本的なセットアップに適しています。

// 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');});

解決策 2: GridFS を使用して大きな Excel ファイルを MongoDB に保存する

このアプローチでは、GridFS を使用して、大きな Excel ファイルをチャンクとして MongoDB に保存します。これにより、16MB を超えるファイルを処理できるようになります。ファイルを保存した後、フロントエンドはそれを取得し、処理のために JSON に変換します。

// 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');});

ソリューション 3: サーバー側の処理でパフォーマンスを最適化する

このソリューションは、JSON 変換をフロントエンドからバックエンドに移行することでパフォーマンスを向上させます。これにより、フロントエンドが大きなファイルの処理時間に悩まされることがなくなり、大規模なデータセットのファイル変換を高速化できるようになります。

// 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 スタックでの大きな Excel ファイルの処理に関するよくある質問

1. 大きなファイルを保存するときに MongoDB の BSON サイズ制限を回避するにはどうすればよいですか?
2. MongoDB の BSON サイズ制限を回避するには、次を使用できます。 GridFSを使用すると、大きなファイルをチャンクに分けて保存し、16MB の BSON サイズ制限を超えるファイルを効率的に処理できます。
3. 大きな Excel ファイルを処理するときにフロントエンドのパフォーマンスを最適化するためのベスト プラクティスは何ですか?
4. フロントエンドのパフォーマンスを最適化するには、ファイル処理タスクと計算タスクをバックエンドにオフロードすることを検討してください。これにより、クライアントのブラウザの負荷が軽減され、よりスムーズなユーザー エクスペリエンスが保証されます。
5. 大きな Excel ファイルを JSON に変換する速度を向上するにはどうすればよいですか?
6. 変換プロセスを高速化する 1 つの方法は、ファイルをより小さなチャンクに分割し、非同期で処理することです。さらに、効率的なライブラリを活用したり、変換にバックエンド サービスを使用したりすると、所要時間を大幅に短縮できます。
7. 大きな Excel ファイルでリアルタイム計算を処理する方法はありますか?
8. データ集計 (合計、平均、最大、最小) のサーバー側処理を使用して、リアルタイムの計算を実行できます。これにより、フロントエンドでのデータ処理にかかる時間が短縮され、応答性が向上します。
9. 頻繁にアクセスされる大きな Excel ファイルを保存する最適な方法は何ですか?
10. Excel ファイルが大きく、頻繁にアクセスする必要がある場合は、 GridFS 素晴らしい選択です。ファイルをより小さく管理しやすいチャンクに分割することで、効率的な保存と取得が保証されます。
11. Web アプリで大きな Excel ファイルのページネーションを実装できますか?
12. はい、ページネーションを実装すると、パフォーマンスの最適化に役立ちます。データの小さなサブセットを取得して処理できるため、アプリの応答性が向上し、初期読み込み時間が短縮されます。
13. MongoDB GridFS は大きな Excel ファイルの処理をどのように改善しますか?
14. GridFS はファイルを小さなチャンクに保存するため、MongoDB によって課される 16 MB の制限を超えるファイルを保存できます。これは、Excel ファイルなどの大規模なデータセットを扱う場合に特に便利です。
15. 大きな Excel ファイルを処理するときにタイムアウトを防ぐにはどのような手順を実行する必要がありますか?
16. タイムアウトを防ぐには、ファイル処理を小さなタスクに分割し、処理にバックグラウンド ワーカーまたはキューを使用し、データを効率的に処理するようにサーバー側のコードを最適化します。
17. 大きな Excel ファイルを処理するときにフロントエンドのメモリ使用量を減らすにはどうすればよいですか?
18. フロントエンドのメモリ使用量を削減するには、Excel ファイルのストリーミングとチャンク化を実装し、すべてを一度にメモリにロードするのではなく、ファイルの小さな部分を一度に処理します。

MERN スタック アプリでの大きな Excel ファイル処理の最適化

MERN スタック アプリで大きな Excel ファイルを効率的に保存および取得するには、次の使用を検討する必要があります。 グリッドFS MongoDB の場合、16 MB BSON サイズ制限を超えるファイルを処理します。 Excel ファイルを直接 JSON に変換して保存すると、特に大規模なデータセットを扱う場合にパフォーマンスのボトルネックが発生する可能性があります。ファイルの処理と計算をバックエンドにオフロードすると、フロントエンドの負荷が軽減され、ユーザーの処理時間が短縮されます。

さらに、データのチャンク化やページネーションなどの手法をフロントエンドに実装すると、常にデータの管理可能な部分のみが処理されるようになります。これにより、メモリ消費が削減され、タイムアウトを防ぐことができます。バックエンド ストレージとフロントエンド データ処理の両方を最適化することで、MERN スタック Web アプリを効率的に拡張して、数千行を含む大きな Excel ファイルを処理できます。 🚀