MERN 스택 웹 애플리케이션에서 대용량 Excel 파일의 처리 및 저장 최적화

해결 방법 1: Excel 파일을 MongoDB에 JSON으로 저장(프런트엔드 및 백엔드)

이 솔루션은 프런트엔드에서 Excel 데이터를 JSON으로 변환하고 이를 MongoDB에 저장하는 기본 접근 방식을 사용합니다. 이 스크립트는 작은 파일에 도움이 되지만 큰 파일(16MB 이상)에는 확장이 잘 되지 않을 수 있습니다. 확장성이 문제가 되지 않는 기본 설정에 적합합니다.

// 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');});

솔루션 2: GridFS를 사용하여 MongoDB에 대용량 Excel 파일 저장

이 접근 방식에서는 GridFS를 사용하여 대규모 Excel 파일을 MongoDB에 청크로 저장합니다. 이를 통해 16MB보다 큰 파일을 처리할 수 있습니다. 파일을 저장한 후 프런트엔드는 파일을 검색하고 처리를 위해 JSON으로 변환합니다.

// 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');});

솔루션 3: 성능 최적화를 위한 서버 측 처리

이 솔루션은 JSON 변환을 프런트엔드에서 백엔드로 전환하여 성능을 향상시킵니다. 이렇게 하면 프런트엔드에서 대용량 파일 처리 시간이 발생하지 않고 대용량 데이터세트의 파일 변환 속도가 빨라집니다.

// 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 스택의 대용량 Excel 파일 처리에 대해 자주 묻는 질문

1. 대용량 파일을 저장할 때 MongoDB의 BSON 크기 제한을 어떻게 피할 수 있나요?
2. MongoDB에서 BSON 크기 제한을 우회하려면 다음을 사용할 수 있습니다. GridFS를 사용하면 대용량 파일을 청크로 저장하여 16MB BSON 크기 제한을 초과하는 파일을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
3. 대용량 Excel 파일을 처리할 때 프런트엔드 성능을 최적화하기 위한 모범 사례는 무엇입니까?
4. 프런트엔드 성능을 최적화하려면 파일 처리 및 계산 작업을 백엔드로 오프로드하는 것을 고려하세요. 이렇게 하면 클라이언트 브라우저의 로드가 줄어들어 보다 원활한 사용자 경험이 보장됩니다.
5. 대용량 Excel 파일을 JSON으로 변환하는 속도를 어떻게 향상시킬 수 있나요?
6. 변환 프로세스 속도를 높이는 한 가지 방법은 파일을 더 작은 덩어리로 나누고 비동기식으로 처리하는 것입니다. 또한 효율적인 라이브러리를 활용하거나 백엔드 서비스를 사용하여 변환하면 소요 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
7. 대용량 Excel 파일에 대한 실시간 계산을 처리할 수 있는 방법이 있습니까?
8. 데이터 집계(합계, 평균, 최대, 최소)를 위한 서버 측 처리를 사용하여 실시간 계산을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 프런트엔드에서 데이터를 처리하는 데 소요되는 시간이 줄어들고 응답성이 향상됩니다.
9. 자주 액세스하는 대용량 Excel 파일을 저장하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
10. Excel 파일이 크고 자주 액세스해야 하는 경우 GridFS 탁월한 선택입니다. 파일을 더 작고 관리 가능한 덩어리로 분할하여 효율적인 저장 및 검색을 보장합니다.
11. 내 웹앱에서 대용량 Excel 파일에 대한 페이지 매김을 구현할 수 있나요?
12. 예, 페이지 매김을 구현하면 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터의 더 작은 하위 집합을 가져오고 처리할 수 있으므로 앱의 응답성이 향상되고 초기 로드 시간이 단축됩니다.
13. MongoDB GridFS는 대용량 Excel 파일 처리를 어떻게 개선합니까?
14. GridFS는 파일을 작은 덩어리로 저장하므로 MongoDB에서 부과한 16MB 제한보다 큰 파일을 저장할 수 있습니다. 이는 Excel 파일과 같은 대규모 데이터 세트를 처리할 때 특히 유용합니다.
15. 대용량 Excel 파일을 처리할 때 시간 초과를 방지하려면 어떤 조치를 취해야 합니까?
16. 시간 초과를 방지하려면 파일 처리를 더 작은 작업으로 나누고, 처리를 위해 백그라운드 작업자 또는 대기열을 사용하고, 서버 측 코드를 최적화하여 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
17. 대용량 Excel 파일을 처리할 때 프런트엔드 메모리 사용량을 줄이려면 어떻게 해야 합니까?
18. 프런트엔드 메모리 사용량을 줄이려면 Excel 파일에 대한 스트리밍 및 청크를 구현하여 모든 것을 메모리에 한 번에 로드하는 대신 파일의 작은 부분을 한 번에 처리할 수 있습니다.

MERN Stack 앱에서 대용량 Excel 파일 처리 최적화

MERN 스택 앱에서 대용량 Excel 파일을 효율적으로 저장하고 검색하려면 다음을 사용하는 것을 고려해야 합니다. GridFS 16MB BSON 크기 제한보다 큰 파일을 처리하는 MongoDB용. Excel 파일을 JSON으로 직접 변환하고 저장하면 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 성능 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 파일 처리 및 계산을 백엔드로 오프로드하면 프런트엔드 로드가 줄어들고 사용자에게 더 빠른 처리 시간이 제공됩니다.

또한 프런트엔드에서 데이터 청크 및 페이지 매김과 같은 기술을 구현하면 주어진 시간에 관리 가능한 데이터 부분만 처리되도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 메모리 소비가 줄어들고 시간 초과를 방지하는 데 도움이 됩니다. 백엔드 스토리지와 프런트엔드 데이터 처리를 모두 최적화함으로써 MERN 스택 웹 앱을 효율적으로 확장하여 수천 개의 행이 있는 대용량 Excel 파일을 처리할 수 있습니다. 🚀