Lielu Excel failu apstrādes un uzglabāšanas optimizēšana MERN Stack tīmekļa lietojumprogrammā

risinājums: saglabājiet Excel failu kā JSON pakalpojumā MongoDB (priekšpuse un aizmugure)

Šis risinājums izmanto pamata pieeju, kurā mēs pārveidojam Excel datus par JSON priekšgalā un saglabājam tos MongoDB. Šis skripts palīdz ar maziem failiem, bet var nebūt mērogojams ar lieliem failiem (virs 16 MB). Tas ir piemērots pamata iestatījumiem, kur mērogojamība nav problēma.

// 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. risinājums: izmantojiet GridFS, lai saglabātu lielus Excel failus MongoDB

Šajā pieejā mēs izmantojam GridFS, lai saglabātu lielus Excel failus kā MongoDB gabalus. Tas ļauj mums apstrādāt failus, kas lielāki par 16 MB. Pēc faila saglabāšanas priekšgals to izgūst un pārveido par JSON apstrādei.

// 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. risinājums: servera puses apstrāde, lai optimizētu veiktspēju

Šis risinājums uzlabo veiktspēju, pārvietojot JSON konvertēšanu no priekšgala uz aizmuguri. Tas nodrošina, ka priekšgals necieš no liela failu apstrādes laika un ļauj ātrāk konvertēt failus lielām datu kopām.

// 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');});

Bieži uzdotie jautājumi par lielu Excel failu apstrādi MERN Stack

1. Kā es varu izvairīties no BSON izmēra ierobežojuma MongoDB, glabājot lielus failus?
2. Lai apietu BSON izmēra ierobežojumu MongoDB, varat izmantot GridFS, kas ļauj glabāt lielus failus gabalos, efektīvi apstrādājot failus, kas pārsniedz 16 MB BSON izmēra ierobežojumu.
3. Kāda ir paraugprakse priekšgala veiktspējas optimizēšanai, apstrādājot lielus Excel failus?
4. Lai optimizētu priekšgala veiktspēju, apsveriet iespēju pārlādēt failu apstrādes un aprēķinu uzdevumus aizmugursistēmai. Tas samazinās klienta pārlūkprogrammas slodzi, nodrošinot vienmērīgāku lietotāja pieredzi.
5. Kā es varu uzlabot lielu Excel failu konvertēšanas ātrumu JSON formātā?
6. Viens veids, kā paātrināt konvertēšanas procesu, ir sadalīt failu mazākos gabalos un apstrādāt tos asinhroni. Turklāt efektīvas bibliotēkas vai aizmugursistēmas pakalpojuma izmantošana konvertēšanai var ievērojami samazināt nepieciešamo laiku.
7. Vai ir kāds veids, kā veikt reāllaika aprēķinus lielos Excel failos?
8. Reāllaika aprēķinus var veikt, izmantojot servera puses apstrādi datu apkopošanai (summa, vidējais, maks., min). Tas samazinātu laiku, kas pavadīts datu apstrādei priekšgalā, un uzlabotu atsaucību.
9. Kāda ir labākā metode lielu Excel failu glabāšanai, kuriem bieži piekļūst?
10. Ja jūsu Excel faili ir lieli un tiem nepieciešama bieža piekļuve, GridFS ir lieliska izvēle. Tas nodrošina efektīvu uzglabāšanu un izguvi, sadalot failus mazākos, pārvaldāmos gabalos.
11. Vai savā tīmekļa lietotnē varu ieviest lappušu piešķiršanu lieliem Excel failiem?
12. Jā, lappušu ievietošana var palīdzēt optimizēt veiktspēju. Varat iegūt un apstrādāt mazākas datu apakškopas, kas padara lietotni atsaucīgāku un samazina sākotnējo ielādes laiku.
13. Kā MongoDB GridFS uzlabo lielu Excel failu apstrādi?
14. GridFS saglabā failus mazos gabalos, ļaujot saglabāt failus, kas pārsniedz MongoDB noteikto 16 MB ierobežojumu. Tas ir īpaši noderīgi, strādājot ar lielām datu kopām, piemēram, Excel failiem.
15. Kādi pasākumi jāveic, lai novērstu taimautu, apstrādājot lielus Excel failus?
16. Lai novērstu taimautu, varat sadalīt failu apstrādi mazākos uzdevumos, apstrādei izmantot fona darbiniekus vai rindas un optimizēt servera puses kodu, lai efektīvi apstrādātu datus.
17. Kā es varu samazināt priekšgala atmiņas lietojumu, apstrādājot lielus Excel failus?
18. Lai samazinātu priekšgala atmiņas lietojumu, varat ieviest Excel faila straumēšanu un sadalīšanu, vienlaikus apstrādājot mazākas faila daļas, nevis ielādējot visu atmiņā uzreiz.

Lielo Excel failu apstrādes optimizēšana jūsu MERN Stack lietotnē

Lai efektīvi glabātu un izgūtu lielus Excel failus MERN steka lietotnē, apsveriet iespēju izmantot GridFS MongoDB, kas apstrādā failus, kas ir lielāki par 16 MB BSON izmēra ierobežojumu. Excel failu konvertēšana tieši JSON formātā un to glabāšana var radīt vājās vietas veiktspējā, īpaši, ja tiek izmantotas lielas datu kopas. Failu apstrādes un aprēķinu izkraušana aizmugursistēmā samazinās priekšgala slodzi un nodrošinās lietotājam ātrāku apstrādes laiku.

Turklāt, ieviešot tādas metodes kā datu sadalīšana un lappušu šķirošana priekšgalā, var nodrošināt, ka jebkurā brīdī tiek apstrādāta tikai pārvaldāma datu daļa. Tas samazina atmiņas patēriņu un palīdz novērst taimautu. Optimizējot gan aizmugursistēmas krātuvi, gan priekšgala datu apstrādi, jūsu MERN steka tīmekļa lietotne var efektīvi mērogot, lai apstrādātu lielus Excel failus ar tūkstošiem rindu. 🚀