MERN स्टॅक वेब ऍप्लिकेशनमध्ये मोठ्या एक्सेल फाइल्सची प्रक्रिया आणि स्टोरेज ऑप्टिमाइझ करणे

उपाय १: मोंगोडीबी (फ्रंटएंड आणि बॅकएंड) मध्ये एक्सेल फाइल JSON म्हणून संग्रहित करणे

हे सोल्यूशन एक मूलभूत दृष्टीकोन वापरते जिथे आम्ही एक्सेल डेटा फ्रंटएंडवर JSON मध्ये रूपांतरित करतो आणि तो MongoDB मध्ये संग्रहित करतो. ही स्क्रिप्ट लहान फायलींसाठी मदत करते परंतु मोठ्या फायलींसह (16MB वरील) चांगले स्केल करू शकत नाही. हे मूलभूत सेटअपसाठी चांगले आहे जेथे स्केलेबिलिटी ही समस्या नाही.

// 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');});

उपाय २: मोंगोडीबीमध्ये मोठ्या एक्सेल फाइल्स साठवण्यासाठी ग्रिडएफएस वापरणे

या दृष्टिकोनात, आम्ही मोंगोडीबीमध्ये मोठ्या एक्सेल फायली संग्रहित करण्यासाठी ग्रिडएफएस वापरतो. हे आम्हाला 16MB पेक्षा मोठ्या फाइल्स हाताळण्याची परवानगी देते. फाइल संचयित केल्यानंतर, फ्रंटएंड ती पुनर्प्राप्त करते आणि प्रक्रियेसाठी JSON मध्ये रूपांतरित करते.

१

उपाय 3: कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी सर्व्हर-साइड प्रक्रिया

हे समाधान JSON रूपांतरण फ्रंटएंडवरून बॅकएंडवर हलवून कार्यप्रदर्शन सुधारते. हे सुनिश्चित करते की फ्रंटएंडला मोठ्या फाइल प्रक्रियेच्या वेळेचा त्रास होत नाही आणि मोठ्या डेटासेटसाठी जलद फाइल रूपांतरणास अनुमती देते.

// 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 स्टॅकमध्ये मोठ्या एक्सेल फाइल्स हाताळण्याबाबत वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

1. मोठ्या फाइल्स संचयित करताना मी MongoDB मध्ये BSON आकार मर्यादा कशी टाळू शकतो?
2. MongoDB मध्ये BSON आकार मर्यादा बायपास करण्यासाठी, तुम्ही वापरू शकता GridFS, जे तुम्हाला 16MB BSON आकार मर्यादेपेक्षा जास्त असलेल्या फाइल्स कार्यक्षमतेने हाताळून मोठ्या फायली भागांमध्ये संग्रहित करण्याची परवानगी देते.
3. मोठ्या एक्सेल फाइल्सवर प्रक्रिया करताना फ्रंटएंड कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धती कोणत्या आहेत?
4. फ्रंटएंड कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, बॅकएंडवर फाइल प्रक्रिया आणि गणना कार्ये ऑफलोड करण्याचा विचार करा. हे क्लायंटच्या ब्राउझरवरील भार कमी करेल, वापरकर्त्याचा अधिक नितळ अनुभव सुनिश्चित करेल.
5. मोठ्या एक्सेल फाइल्स JSON मध्ये रूपांतरित करण्याचा वेग मी कसा सुधारू शकतो?
6. रूपांतरण प्रक्रियेचा वेग वाढवण्याचा एक मार्ग म्हणजे फाइलचे लहान तुकडे करणे आणि त्यावर असिंक्रोनस प्रक्रिया करणे. या व्यतिरिक्त, कार्यक्षम लायब्ररीचा लाभ घेणे किंवा रूपांतरणासाठी बॅकएंड सेवेचा वापर केल्यास लागणारा वेळ लक्षणीयरीत्या कमी होऊ शकतो.
7. मोठ्या एक्सेल फायलींवर रिअल-टाइम गणना हाताळण्याचा एक मार्ग आहे का?
8. डेटा एकत्रीकरणासाठी सर्व्हर-साइड प्रक्रिया वापरून रिअल-टाइम गणना केली जाऊ शकते (बेरजे, सरासरी, कमाल, किमान). हे फ्रंटएंडवर डेटा प्रक्रिया करण्यात घालवलेला वेळ कमी करेल आणि प्रतिसाद सुधारेल.
9. मोठ्या एक्सेल फायली ज्या वारंवार ऍक्सेस केल्या जातात त्या संचयित करण्यासाठी सर्वोत्तम पद्धत कोणती आहे?
10. तुमच्या एक्सेल फायली मोठ्या असल्यास आणि वारंवार प्रवेशाची आवश्यकता असल्यास, GridFS एक उत्कृष्ट निवड आहे. हे फायलींना लहान, आटोपशीर भागांमध्ये विभाजित करून कार्यक्षम स्टोरेज आणि पुनर्प्राप्ती सुनिश्चित करते.
11. मी माझ्या वेब ॲपमध्ये मोठ्या एक्सेल फाइल्ससाठी पृष्ठांकन लागू करू शकतो का?
12. होय, पृष्ठांकन लागू केल्याने कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यात मदत होऊ शकते. तुम्ही डेटाचे छोटे उपसंच आणू शकता आणि त्यावर प्रक्रिया करू शकता, जे ॲपला अधिक प्रतिसाद देते आणि प्रारंभिक लोडिंग वेळ कमी करते.
13. मोंगोडीबी ग्रिडएफएस मोठ्या एक्सेल फाइल्सच्या हाताळणीत सुधारणा कशी करते?
14. ग्रिडएफएस फाइल्स लहान भागांमध्ये संग्रहित करते, ज्यामुळे मोंगोडीबीने लादलेल्या 16MB मर्यादेपेक्षा मोठ्या फाइल्स संचयित करणे शक्य होते. एक्सेल फाइल्स सारख्या मोठ्या डेटासेटशी व्यवहार करताना हे विशेषतः उपयुक्त आहे.
15. मोठ्या एक्सेल फाइल्सवर प्रक्रिया करताना कालबाह्य होण्यापासून रोखण्यासाठी मी कोणती पावले उचलली पाहिजेत?
16. कालबाह्य होण्यापासून रोखण्यासाठी, तुम्ही फाइल प्रक्रियेला लहान कार्यांमध्ये खंडित करू शकता, प्रक्रियेसाठी पार्श्वभूमी कामगार किंवा रांगा वापरू शकता आणि डेटा कार्यक्षमतेने हाताळण्यासाठी तुमचा सर्व्हर-साइड कोड ऑप्टिमाइझ करू शकता.
17. मोठ्या एक्सेल फाइल्स हाताळताना मी फ्रंटएंड मेमरी वापर कसा कमी करू शकतो?
18. फ्रंटएंड मेमरी वापर कमी करण्यासाठी, तुम्ही एक्सेल फाइलसाठी स्ट्रीमिंग आणि चंकिंग लागू करू शकता, एकाच वेळी सर्व गोष्टी मेमरीमध्ये लोड करण्याऐवजी फाइलच्या लहान भागांवर प्रक्रिया करू शकता.

तुमच्या MERN स्टॅक ॲपमध्ये मोठ्या एक्सेल फाइल हाताळणीला अनुकूल करणे

MERN स्टॅक ॲपमध्ये मोठ्या एक्सेल फाइल्स कार्यक्षमतेने संचयित करण्यासाठी आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी, तुम्ही वापरण्याचा विचार केला पाहिजे ग्रिडएफएस MongoDB साठी, जे 16MB BSON आकार मर्यादेपेक्षा मोठ्या फायली हाताळते. एक्सेल फायली थेट JSON मध्ये रूपांतरित करणे आणि ते संचयित केल्याने कार्यप्रदर्शनातील अडथळे येऊ शकतात, विशेषत: मोठ्या डेटासेटसह व्यवहार करताना. बॅकएंडवर फाइल प्रक्रिया आणि गणना ऑफलोड केल्याने फ्रंटएंड लोड कमी होईल आणि वापरकर्त्यासाठी वेगवान प्रक्रिया वेळ मिळेल.

शिवाय, डेटा चंकिंग आणि फ्रंटएंडवर पृष्ठांकन यांसारख्या तंत्रांची अंमलबजावणी केल्याने कोणत्याही वेळी डेटाच्या केवळ व्यवस्थापित करण्यायोग्य भागावर प्रक्रिया केली जाईल याची खात्री होऊ शकते. यामुळे स्मरणशक्तीचा वापर कमी होतो आणि कालबाह्य होण्यास मदत होते. बॅकएंड स्टोरेज आणि फ्रंटएंड डेटा हाताळणी दोन्ही अनुकूल करून, तुमचे MERN स्टॅक वेब ॲप हजारो पंक्ती असलेल्या मोठ्या एक्सेल फाइल्स हाताळण्यासाठी कार्यक्षमतेने स्केल करू शकते. 🚀