Grote Excel-bestanden verwerken in uw MERN Stack-app
Het bouwen van een webapp met de MERN-stack opent veel mogelijkheden, vooral als je werkt met door gebruikers geüploade bestanden. Een voorbeeld van zo'n scenario is het omgaan met grote Excel-bestanden, een veel voorkomende vereiste bij toepassingen met veel gegevens. Of u nu een tool voor financiële analyse of een app voor gegevensverwerking bouwt, gebruikers moeten vaak Excel-bestanden uploaden om gegevens te verwerken en analyseren. Wanneer deze bestanden echter groter worden (tot wel 100.000 rijen of meer) kan het lastig worden! 🧐
In dit geval wordt het opslaan en ophalen van bestanden een uitdaging, vooral bij gebruik van MongoDB. In eerste instantie zouden veel ontwikkelaars ervoor kunnen kiezen om Excel-bestanden naar JSON-formaat te converteren met behulp van bibliotheken zoals `xlsx` en deze rechtstreeks in de database op te slaan. Hoewel dit voor kleinere bestanden zou kunnen werken, doet het probleem zich voor bij het omgaan met grote datasets. MongoDB legt een BSON-groottelimiet op van 16 MB, wat betekent dat uw bestand die drempel kan overschrijden en problemen kan veroorzaken. 😓
Om deze beperking te omzeilen, bieden oplossingen zoals GridFS een elegante manier om grote bestanden in MongoDB op te slaan zonder de maximale grootte te bereiken. Door het bestand in kleinere stukken te splitsen en deze efficiënt op te slaan, kunt u met GridFS grote bestanden effectiever uploaden, opslaan en ophalen. Maar er is nog een ander probleem: het converteren van grote Excel-bestanden naar JSON-formaat op de frontend kan ook tijdrovend zijn, zelfs met krachtige bibliotheken zoals `xlsx`.
Hoe kunnen we dit proces optimaliseren om ervoor te zorgen dat gebruikers grote Excel-bestanden kunnen uploaden en ophalen zonder dat er prestatieknelpunten optreden? In dit artikel onderzoeken we verschillende benaderingen voor het opslaan van grote Excel-bestanden in MongoDB en hoe we het frontend-verwerkingsgedeelte kunnen optimaliseren om de prestaties van uw MERN-stacktoepassing te verbeteren. 🚀
| Commando | Voorbeeld van gebruik |
|---|---|
| FileReader | De FileReader API wordt gebruikt om de inhoud te lezen van bestanden die op de computer van de gebruiker zijn opgeslagen. In het frontend-script leest FileReader.readAsArrayBuffer() het Excel-bestand in een byte-array, die vervolgens kan worden verwerkt en geconverteerd naar JSON met behulp van de xlsx-bibliotheek. |
| GridFSBucket | GridFSBucket is een MongoDB-functie die wordt gebruikt om grote bestanden in stukjes op te slaan, waarbij de BSON-groottelimiet van 16 MB wordt omzeild. Het maakt efficiënt uploaden en downloaden van bestanden mogelijk. De opdracht bucket.openUploadStream() opent een stream om gegevens naar GridFS te uploaden, terwijl bucket.openDownloadStreamByName() het bestand ophaalt op basis van de naam. |
| XLSX.read() | Deze opdracht maakt deel uit van de xlsx-bibliotheek, waarmee Excel-bestanden kunnen worden gelezen. XLSX.read() neemt een buffer of array en verwerkt deze tot een werkmapobject dat verder kan worden gemanipuleerd. Het is essentieel voor het converteren van Excel-bestanden naar JSON-gegevens op zowel de frontend als de backend. |
| XLSX.utils.sheet_to_json() | Deze hulpprogrammafunctie converteert een blad van een Excel-werkmap naar een JSON-indeling. Het is van cruciaal belang als we Excel-gegevens rij voor rij willen verwerken en informatie in een JavaScript-object willen extraheren. |
| multer.memoryStorage() | In de backend wordt multer.memoryStorage() gebruikt om bestandsuploads in het geheugen op te slaan (in plaats van op schijf). Dit is handig voor het tijdelijk verwerken van bestanden, vooral wanneer u met GridFS werkt, dat een bestandsbuffer verwacht. |
| upload.single('file') | Deze opdracht, onderdeel van de Multer-middleware, specificeert dat er slechts één bestand tegelijk wordt geüpload en geeft dit de naam 'bestand'. Dit is handig om bestandsuploads op een gestructureerde manier in de backend af te handelen. |
| fetch() | fetch() is een moderne JavaScript-methode die wordt gebruikt om HTTP-verzoeken te verzenden. In dit voorbeeld wordt het gebruikt om een POST-verzoek te verzenden om het bestand te uploaden en een GET-verzoek om het bestand uit de backend op te halen. Het is essentieel voor het afhandelen van asynchrone API-aanroepen in MERN-stacktoepassingen. |
| res.status().send() | res.status().send() wordt gebruikt om een HTTP-antwoord terug te sturen naar de client. De status() methode stelt de antwoordstatuscode in, en send() verzendt de antwoordtekst. Dit is van cruciaal belang voor het geven van feedback over de vraag of bestandsuploads of -bewerkingen succesvol of mislukt zijn. |
| Buffer.concat() | Buffer.concat() wordt gebruikt om meerdere gegevensfragmenten te combineren in één enkele buffer. Wanneer u een bestand in delen downloadt van GridFS, worden de gegevens van het bestand opgeslagen in meerdere Buffer-objecten, en Buffer.concat() voegt ze samen voor verdere verwerking (zoals Excel-conversie). |
Optimalisatie van de verwerking van grote Excel-bestanden in MERN Stack
Bij het bouwen van een MERN-stack-webapplicatie die grote Excel-bestanden verwerkt, vooral als het om honderdduizenden rijen gaat, kan het proces van het opslaan en manipuleren van gegevens snel inefficiënt worden. In ons geval moesten we Excel-bestanden uploaden en converteren naar JSONen voer berekeningen uit zoals sommen, gemiddelden en maximum-/minimumwaarden voor elke rij. De aanvankelijke aanpak was om het bestand naar een JSON-object te converteren met behulp van de XLSX bibliotheek en sla deze rechtstreeks op in MongoDB. Deze oplossing resulteerde echter in de BSON-groottelimietfout bij het verwerken van grote bestanden met meer dan 100.000 rijen. Om dit op te lossen hebben we besloten GridFS van MongoDB te gebruiken, waarmee grote bestanden in stukjes kunnen worden opgeslagen, waarbij de BSON-groottelimiet wordt omzeild. Dit was een game-changer, waardoor we het volledige Excel-bestand konden opslaan zonder tegen beperkingen aan de grootte aan te lopen.
Nadat het bestand in GridFS was opgeslagen, waren er extra stappen nodig om het op de frontend op te halen en te verwerken. De frontend stuurt een verzoek naar de backend om het bestand uit GridFS op te halen. Eenmaal opgehaald, wordt het bestand geconverteerd naar een JSON-indeling met behulp van de XLSX-bibliotheek. Hoewel GridFS het opslagprobleem oploste, was de tijdrovende taak van het converteren van grote bestanden naar JSON nog steeds een knelpunt. De XLSX-bibliotheek heeft veel tijd nodig om grote bestanden met 100.000 rijen te verwerken, wat de gebruikerservaring kan vertragen. Hier realiseerden we ons dat we de frontend-verwerking verder moesten optimaliseren. We zouden kunnen zoeken naar efficiëntere manieren om de conversie af te handelen, of overwegen om een deel van de verwerking naar de backend te verplaatsen om de belasting aan de clientzijde te verlichten.
Om de gebruikerservaring te verbeteren en de belasting op de frontend te verminderen, kunnen we profiteren van asynchrone verwerking op de backend. In plaats van te wachten tot de frontend het volledige Excel-bestand heeft verwerkt, kan de backend de conversie afhandelen en berekeningen uitvoeren op de server. Hierdoor zouden verwerkte resultaten rechtstreeks naar de frontend worden teruggestuurd, waardoor de snelheid en efficiëntie worden verbeterd. Een andere benadering zou het gebruik van paginering zijn, waarbij slechts een subset van rijen tegelijk wordt verwerkt. Dit zou de frontend-belasting verminderen en gebruikers in staat stellen sneller met de gegevens te communiceren. We kunnen ook onderzoeken hoe we het JSON-conversieproces kunnen opsplitsen om te voorkomen dat de browser wordt overspoeld met te veel gegevens tegelijk, waardoor het geheugengebruik wordt geoptimaliseerd en de prestaties worden verbeterd.
Concluderend betekent het optimaliseren van de verwerking van grote Excel-bestanden in een MERN-stack het aanpakken van zowel opslag- als prestatieproblemen. Door gebruik te maken van MongoDB's GridFS voor efficiënte opslag en server-side verwerking of paginering te implementeren, kan de applicatie grote bestanden effectiever schalen en verwerken. Prestatieknelpunten in de frontend bij het converteren van Excel naar JSON behoeven echter nog steeds aandacht. Door zware verwerkingstaken naar de backend te verplaatsen, kan de applicatie soepeler draaien, wat een betere ervaring voor gebruikers oplevert. Terwijl we deze aanpak blijven verfijnen, wordt het duidelijk dat het balanceren van de verantwoordelijkheden aan de client- en serverzijde, samen met het optimaliseren van de code-uitvoering, de sleutel is tot het bouwen van een efficiënte en schaalbare MERN-stack-applicatie. 🚀
Oplossing 1: Excel-bestand opslaan als JSON in MongoDB (frontend en backend)
Deze oplossing maakt gebruik van een basisaanpak waarbij we Excel-gegevens op de frontend naar JSON converteren en deze opslaan in MongoDB. Dit script helpt bij kleine bestanden, maar schaalt mogelijk niet goed bij grote bestanden (meer dan 16 MB). Het is goed voor basisconfiguraties waarbij schaalbaarheid geen probleem is.
// 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');});Oplossing 2: GridFS gebruiken om grote Excel-bestanden op te slaan in MongoDB
Bij deze aanpak gebruiken we GridFS om grote Excel-bestanden als chunks op te slaan in MongoDB. Hierdoor kunnen wij bestanden groter dan 16MB verwerken. Nadat het bestand is opgeslagen, haalt de frontend het op en converteert het naar JSON voor verwerking.
// 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');});Oplossing 3: verwerking aan de serverzijde om de prestaties te optimaliseren
Deze oplossing verbetert de prestaties door de JSON-conversie van de frontend naar de backend te verschuiven. Dit zorgt ervoor dat de frontend geen last heeft van grote bestandsverwerkingstijden en zorgt voor een snellere bestandsconversie voor grote datasets.
// 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');});Uitleg van de belangrijkste programmeeropdrachten die in de oplossingen worden gebruikt
Optimalisatie van de verwerking van Excel-bestanden in MERN Stack-applicaties
Het verwerken van grote Excel-bestanden in MERN-stacktoepassingen kan aanzienlijke uitdagingen opleveren, vooral wanneer de bestanden honderdduizenden rijen bevatten. In de context van uw webapp, waarmee gebruikers Excel-gegevens kunnen uploaden en er berekeningen op kunnen uitvoeren, worden deze uitdagingen nog groter. De gebruikelijke aanpak voor het converteren van Excel-bestanden naar JSON formaat voor opslag in MongoDB leidt vaak tot prestatieknelpunten vanwege de BSON-limiet van 16 MB opgelegd door MongoDB. Bij het verwerken van Excel-bestanden met meer dan 100.000 rijen kan deze limiet snel worden overschreden, wat fouten veroorzaakt en een succesvolle opslag verhindert. Om dit probleem op te lossen, biedt het gebruik van MongoDB's GridFS een schaalbare oplossing. GridFS verdeelt het bestand in kleinere delen en slaat deze efficiënt op, waarbij de groottebeperking van BSON wordt omzeild en uw app in staat wordt gesteld om veel grotere bestanden te verwerken zonder problemen tegen te komen.
Het opslaan van bestanden in GridFS is echter slechts een deel van het optimalisatieproces. Als het bestand eenmaal is opgeslagen, kan het ophalen en verwerken ervan op de frontend nog steeds prestatieproblemen opleveren, vooral als het om grote datasets gaat. Het converteren van een bestand met 100.000 rijen naar JSON met behulp van de XLSX-bibliotheek kan erg tijdrovend zijn, vooral aan de clientzijde. Omdat de frontend verantwoordelijk is voor het uitvoeren van berekeningen zoals gemiddelden, sommen en andere rij-voor-rij-bewerkingen, kan dit proces leiden tot een slechte gebruikerservaring als gevolg van vertragingen bij de weergave. In dergelijke gevallen is het vaak nuttig om een deel van dit werk naar de backend te verplaatsen. Door de conversie en berekeningen aan de serverzijde uit te voeren, kunt u de werklast op de client aanzienlijk verminderen, wat leidt tot een snellere en responsievere applicatie.
Een andere belangrijke overweging bij het optimaliseren van de verwerking van grote Excel-bestanden in MERN-stacktoepassingen is het garanderen van efficiënte gegevensverwerking. Eén benadering zou kunnen zijn om gegevenspaginering of chunking te implementeren, waarbij slechts een subset van de gegevens tegelijk wordt opgehaald en verwerkt. Deze methode zou de initiële laadtijd verkorten, waardoor gebruikers kunnen communiceren met de gegevens terwijl deze worden verwerkt. Bovendien kan het gebruik van indexerings- en cachingmechanismen op de backend de prestaties verder verbeteren. Kortom, om de verwerking van grote bestanden in uw MERN-stack-webapp effectief te optimaliseren, kunt u een combinatie overwegen van het gebruik van GridFS voor opslag, het overbrengen van berekeningen naar de server en het implementeren van data chunking voor efficiënte frontend-interacties. 🚀
Veelgestelde vragen over het omgaan met grote Excel-bestanden in MERN Stack
- Hoe kan ik de BSON-groottelimiet in MongoDB vermijden bij het opslaan van grote bestanden?
- Om de BSON-groottelimiet in MongoDB te omzeilen, kunt u gebruiken GridFS, waarmee u grote bestanden in delen kunt opslaan, waardoor bestanden die de limiet van 16 MB BSON-grootte overschrijden, efficiënt worden verwerkt.
- Wat zijn de best practices voor het optimaliseren van de frontend-prestaties bij het verwerken van grote Excel-bestanden?
- Om de prestaties van de frontend te optimaliseren, kunt u overwegen de bestandsverwerkings- en berekeningstaken naar de backend te verplaatsen. Dit vermindert de belasting van de browser van de klant, waardoor een soepelere gebruikerservaring wordt gegarandeerd.
- Hoe kan ik de snelheid van het converteren van grote Excel-bestanden naar JSON verbeteren?
- Eén manier om het conversieproces te versnellen is door het bestand in kleinere delen op te delen en deze asynchroon te verwerken. Bovendien kan het gebruik van efficiënte bibliotheken of het gebruik van een backend-service voor conversie de tijd die nodig is aanzienlijk verkorten.
- Is er een manier om realtime berekeningen op grote Excel-bestanden uit te voeren?
- Real-time berekeningen kunnen worden uitgevoerd door verwerking aan de serverzijde te gebruiken voor gegevensaggregatie (som, gemiddelde, max, min). Dit zou de tijd die wordt besteed aan het verwerken van gegevens op de frontend verminderen en de responsiviteit verbeteren.
- Wat is de beste methode voor het opslaan van grote Excel-bestanden die vaak worden gebruikt?
- Als uw Excel-bestanden groot zijn en regelmatig moeten worden geopend, GridFS is een uitstekende keuze. Het zorgt voor efficiënte opslag en ophalen door bestanden in kleinere, beheersbare stukken te splitsen.
- Kan ik paginering voor grote Excel-bestanden in mijn webapp implementeren?
- Ja, het implementeren van paginering kan de prestaties helpen optimaliseren. U kunt kleinere subsets van de gegevens ophalen en verwerken, waardoor de app sneller reageert en de initiële laadtijd wordt verkort.
- Hoe verbetert MongoDB GridFS de verwerking van grote Excel-bestanden?
- GridFS slaat bestanden in kleine stukjes op, waardoor het mogelijk wordt bestanden op te slaan die groter zijn dan de limiet van 16 MB die door MongoDB is opgelegd. Dit is vooral handig bij het omgaan met grote gegevenssets zoals Excel-bestanden.
- Welke stappen moet ik ondernemen om time-outs te voorkomen bij het verwerken van grote Excel-bestanden?
- Om time-outs te voorkomen, kunt u de bestandsverwerking opsplitsen in kleinere taken, achtergrondwerkers of wachtrijen gebruiken voor verwerking, en uw server-side code optimaliseren om de gegevens efficiënt te verwerken.
- Hoe kan ik het frontend-geheugengebruik verminderen bij het verwerken van grote Excel-bestanden?
- Om het geheugengebruik van de frontend te verminderen, kunt u streaming en chunking voor het Excel-bestand implementeren, waarbij u kleinere delen van het bestand tegelijk verwerkt, in plaats van alles in één keer in het geheugen te laden.
Optimalisatie van de verwerking van grote Excel-bestanden in uw MERN Stack-app
Om grote Excel-bestanden efficiënt op te slaan en op te halen in een MERN-stack-app, kunt u overwegen om GridFS voor MongoDB, dat bestanden verwerkt die groter zijn dan de BSON-groottelimiet van 16 MB. Het rechtstreeks converteren van Excel-bestanden naar JSON en het opslaan ervan kan tot prestatieknelpunten leiden, vooral als het om grote datasets gaat. Het overbrengen van bestandsverwerking en berekeningen naar de backend vermindert de frontendbelasting en zorgt voor snellere verwerkingstijden voor de gebruiker.
Bovendien kan het implementeren van technieken zoals data chunking en paginering op de frontend ervoor zorgen dat slechts een beheersbaar deel van de data op een bepaald moment wordt verwerkt. Dit vermindert het geheugengebruik en helpt time-outs te voorkomen. Door zowel de backend-opslag als de frontend-gegevensverwerking te optimaliseren, kan uw MERN-stack-webapp efficiënt worden geschaald om grote Excel-bestanden met duizenden rijen te verwerken. 🚀
Bronnen en referenties
- Legt de gebruikswijze uit GridFS om grote bestanden in MongoDB op te slaan: MongoDB GridFS-documentatie
- Biedt inzichten in optimaliseren Excel-bestandsconversie in Node.js met behulp van de xlsx-bibliotheek: xlsx-bibliotheek op npm
- Biedt een overzicht van de bestandsverwerking in MERN-stacktoepassingen: DigitalOcean MERN-tutorials
- Bespreekt prestatie-optimalisatietechnieken voor grote datasets in frontend-applicaties: Frontend Masters-blog