ഒരു MERN സ്റ്റാക്ക് വെബ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ വലിയ Excel ഫയലുകളുടെ പ്രോസസ്സിംഗും സംഭരണവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

പരിഹാരം 1: മോംഗോഡിബിയിൽ (ഫ്രണ്ടെൻഡും ബാക്കെൻഡും) JSON ആയി Excel ഫയൽ സംഭരിക്കുന്നു

ഈ പരിഹാരം ഒരു അടിസ്ഥാന സമീപനം ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവിടെ ഞങ്ങൾ Excel ഡാറ്റ മുൻവശത്തെ JSON ആയി പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും മോംഗോഡിബിയിൽ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെറിയ ഫയലുകളെ സഹായിക്കുന്നു, എന്നാൽ വലിയ ഫയലുകളിൽ (16MB-ക്ക് മുകളിൽ) നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യണമെന്നില്ല. സ്കേലബിളിറ്റി ഒരു പ്രശ്നമല്ലാത്ത അടിസ്ഥാന സജ്ജീകരണങ്ങൾക്ക് ഇത് നല്ലതാണ്.

// 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');});

പരിഹാരം 2: മോംഗോഡിബിയിൽ വലിയ എക്സൽ ഫയലുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഗ്രിഡ്എഫ്എസ് ഉപയോഗിക്കുന്നു

ഈ സമീപനത്തിൽ, വലിയ Excel ഫയലുകൾ മോംഗോഡിബിയിൽ കഷണങ്ങളായി സംഭരിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ GridFS ഉപയോഗിക്കുന്നു. 16MB-യിൽ കൂടുതലുള്ള ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇത് ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഫയൽ സംഭരിച്ച ശേഷം, ഫ്രണ്ട്എൻഡ് അത് വീണ്ടെടുക്കുകയും പ്രോസസ്സിംഗിനായി JSON-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

// 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');});

പരിഹാരം 3: പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് സെർവർ സൈഡ് പ്രോസസ്സിംഗ്

JSON പരിവർത്തനം ഫ്രണ്ട്എൻഡിൽ നിന്ന് ബാക്കെൻഡിലേക്ക് മാറ്റിക്കൊണ്ട് ഈ പരിഹാരം പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഫ്രണ്ട്എൻഡ് വലിയ ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയങ്ങളിൽ നിന്ന് കഷ്ടപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു, കൂടാതെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് വേഗത്തിലുള്ള ഫയൽ പരിവർത്തനം അനുവദിക്കുന്നു.

// 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 സ്റ്റാക്കിൽ വലിയ Excel ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ

1. വലിയ ഫയലുകൾ സംഭരിക്കുമ്പോൾ മോംഗോഡിബിയിലെ BSON വലുപ്പ പരിധി എനിക്ക് എങ്ങനെ ഒഴിവാക്കാനാകും?
2. MongoDB-യിലെ BSON വലുപ്പ പരിധി മറികടക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം GridFS, 16MB BSON വലുപ്പ പരിധി കവിയുന്ന ഫയലുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ വലിയ ഫയലുകൾ കഷണങ്ങളായി സൂക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
3. വലിയ Excel ഫയലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഫ്രണ്ട് എൻഡ് പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഏതാണ്?
4. ഫ്രണ്ട്എൻഡ് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന്, ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗും കണക്കുകൂട്ടൽ ജോലികളും ബാക്കെൻഡിലേക്ക് ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഇത് ക്ലയൻ്റിൻ്റെ ബ്രൗസറിലെ ലോഡ് കുറയ്ക്കുകയും സുഗമമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യും.
5. വലിയ Excel ഫയലുകൾ JSON-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ വേഗത എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം?
6. പരിവർത്തന പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗം ഫയലിനെ ചെറിയ കഷ്ണങ്ങളാക്കി അവയെ അസമന്വിതമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. കൂടാതെ, കാര്യക്ഷമമായ ലൈബ്രറികൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയോ പരിവർത്തനത്തിനായി ഒരു ബാക്കെൻഡ് സേവനം ഉപയോഗിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന സമയം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും.
7. വലിയ Excel ഫയലുകളിൽ തത്സമയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ എന്തെങ്കിലും വഴിയുണ്ടോ?
8. ഡാറ്റ അഗ്രഗേഷനായി സെർവർ സൈഡ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് തത്സമയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താം (തുക, ശരാശരി, പരമാവധി, മിനിറ്റ്). ഇത് മുൻവശത്തെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന സമയം കുറയ്ക്കുകയും പ്രതികരണശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.
9. പതിവായി ആക്‌സസ് ചെയ്യപ്പെടുന്ന വലിയ Excel ഫയലുകൾ സംഭരിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച രീതി ഏതാണ്?
10. നിങ്ങളുടെ Excel ഫയലുകൾ വലുതും ഇടയ്ക്കിടെ ആക്സസ് ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, GridFS ഒരു മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്. ഫയലുകളെ ചെറുതും കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിച്ച് കാര്യക്ഷമമായ സംഭരണവും വീണ്ടെടുക്കലും ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
11. എൻ്റെ വെബ് ആപ്പിൽ വലിയ Excel ഫയലുകൾക്കായി എനിക്ക് പേജിനേഷൻ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുമോ?
12. അതെ, പേജിനേഷൻ നടപ്പിലാക്കുന്നത് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും. നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റയുടെ ചെറിയ ഉപസെറ്റുകൾ ലഭ്യമാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും, ഇത് ആപ്പിനെ കൂടുതൽ പ്രതികരിക്കുകയും പ്രാരംഭ ലോഡിംഗ് സമയം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
13. വലിയ Excel ഫയലുകളുടെ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ MongoDB GridFS എങ്ങനെയാണ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത്?
14. GridFS ഫയലുകൾ ചെറിയ കഷണങ്ങളായി സംഭരിക്കുന്നു, മോംഗോഡിബി ചുമത്തിയ 16MB പരിധിയേക്കാൾ വലിയ ഫയലുകൾ സംഭരിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു. Excel ഫയലുകൾ പോലുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
15. വലിയ Excel ഫയലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ കാലഹരണപ്പെടൽ തടയാൻ ഞാൻ എന്ത് നടപടികൾ സ്വീകരിക്കണം?
16. കാലഹരണപ്പെടൽ തടയുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗ് ചെറിയ ടാസ്ക്കുകളായി വിഭജിക്കാം, പ്രോസസ്സിംഗിനായി പശ്ചാത്തല വർക്കർ അല്ലെങ്കിൽ ക്യൂ ഉപയോഗിക്കുക, ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ സെർവർ സൈഡ് കോഡ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.
17. വലിയ എക്സൽ ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഫ്രണ്ട് എൻഡ് മെമ്മറി ഉപയോഗം എങ്ങനെ കുറയ്ക്കാം?
18. ഫ്രണ്ട്എൻഡ് മെമ്മറി ഉപയോഗം കുറയ്ക്കുന്നതിന്, എക്‌സൽ ഫയലിനായി സ്‌ട്രീമിംഗും ചങ്കിംഗും നടപ്പിലാക്കാനും ഫയലിൻ്റെ ചെറിയ ഭാഗങ്ങൾ ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും, എല്ലാം ഒരേസമയം മെമ്മറിയിലേക്ക് ലോഡുചെയ്യുന്നതിനുപകരം.

നിങ്ങളുടെ MERN സ്റ്റാക്ക് ആപ്പിൽ വലിയ Excel ഫയൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഒരു MERN സ്റ്റാക്ക് ആപ്പിൽ വലിയ Excel ഫയലുകൾ കാര്യക്ഷമമായി സംഭരിക്കാനും വീണ്ടെടുക്കാനും, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കണം ഗ്രിഡ്എഫ്എസ് 16MB BSON വലുപ്പ പരിധിയേക്കാൾ വലിയ ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന MongoDB-യ്‌ക്ക്. Excel ഫയലുകൾ നേരിട്ട് JSON-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുകയും അവ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾക്ക് ഇടയാക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഫയൽ പ്രോസസ്സിംഗും കണക്കുകൂട്ടലുകളും ബാക്കെൻഡിലേക്ക് ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നത് ഫ്രണ്ട്എൻഡ് ലോഡ് കുറയ്ക്കുകയും ഉപയോക്താവിന് വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം നൽകുകയും ചെയ്യും.

കൂടാതെ, മുൻവശത്ത് ഡാറ്റ ചങ്കിംഗ്, പേജിനേഷൻ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഏത് സമയത്തും ഡാറ്റയുടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന ഒരു ഭാഗം മാത്രമേ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുള്ളൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും. ഇത് മെമ്മറി ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുകയും സമയപരിധി തടയാൻ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ബാക്കെൻഡ് സ്റ്റോറേജും ഫ്രണ്ട്എൻഡ് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യലും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ആയിരക്കണക്കിന് വരികളുള്ള വലിയ Excel ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ MERN സ്റ്റാക്ക് വെബ് ആപ്പിന് കാര്യക്ഷമമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ കഴിയും. 🚀