Optimalisering av behandling og lagring av store Excel-filer i en MERN Stack Web Application

Optimalisering av behandling og lagring av store Excel-filer i en MERN Stack Web Application
Optimalisering av behandling og lagring av store Excel-filer i en MERN Stack Web Application
Gerald Girard
Mandag 23. desember 2024 12:18:15

Håndtering av store Excel-filer i din MERN Stack-app

Å bygge en nettapp med MERN-stabelen åpner for mange muligheter, spesielt når du arbeider med brukeropplastede filer. Et slikt scenario er å håndtere store Excel-filer, et vanlig krav i datatunge applikasjoner. Enten du bygger et økonomisk analyseverktøy eller en databehandlingsapp, må brukere ofte laste opp Excel-filer for å behandle og analysere data. Men når disse filene vokser i størrelse – som inneholder opptil 100 000 rader eller mer – kan ting bli vanskelig! 🧐

I dette tilfellet blir håndtering av fillagring og henting en utfordring, spesielt når du bruker MongoDB. I utgangspunktet kan mange utviklere velge å konvertere Excel-filer til JSON-format ved å bruke biblioteker som `xlsx` og lagre dem direkte i databasen. Selv om dette kan fungere for mindre filer, oppstår problemet når du arbeider med store datasett. MongoDB pålegger en BSON-størrelsesgrense på 16 MB, noe som betyr at filen din kan overskride denne terskelen og forårsake problemer. 😓

For å overvinne denne begrensningen tilbyr løsninger som GridFS en elegant måte å lagre store filer i MongoDB uten å treffe den størrelsesbegrensningen. Ved å dele opp filen i mindre biter og lagre dem effektivt, lar GridFS deg laste opp, lagre og hente store filer mer effektivt. Men det er et annet problem - å konvertere store Excel-filer til JSON-format på frontend kan også være tidkrevende, selv med kraftige biblioteker som "xlsx".

Så hvordan kan vi optimalisere denne prosessen for å sikre at brukere kan laste opp og hente store Excel-filer uten å møte flaskehalser? I denne artikkelen vil vi utforske ulike tilnærminger for å lagre store Excel-filer i MongoDB og hvordan du kan optimalisere frontend-behandlingsdelen for å forbedre ytelsen for din MERN-stabelapplikasjon. 🚀

Kommando Eksempel på bruk
FileReader FileReader API brukes til å lese innholdet i filer som er lagret på brukerens datamaskin. I frontend-skriptet leser FileReader.readAsArrayBuffer() Excel-filen til en byte-array, som deretter kan behandles og konverteres til JSON ved hjelp av xlsx-biblioteket.
GridFSBucket GridFSBucket er en MongoDB-funksjon som brukes til å lagre store filer i biter, og omgå 16 MB BSON-størrelsesgrensen. Det gir mulighet for effektiv filopplasting og nedlasting. Kommandoen bucket.openUploadStream() åpner en strøm for å laste opp data til GridFS, mens bucket.openDownloadStreamByName() henter filen ved navn.
XLSX.read() Denne kommandoen er en del av xlsx-biblioteket, som tillater lesing av Excel-filer. XLSX.read() tar en buffer eller en matrise og behandler den til et arbeidsbokobjekt som kan manipuleres ytterligere. Det er viktig for å konvertere Excel-filer til JSON-data på både frontend og backend.
XLSX.utils.sheet_to_json() Denne verktøyfunksjonen konverterer et ark fra en Excel-arbeidsbok til et JSON-format. Det er avgjørende når vi ønsker å behandle Excel-data rad-for-rad, og trekke ut informasjon til et JavaScript-objekt.
multer.memoryStorage() I backend brukes multer.memoryStorage() til å lagre filopplastinger i minnet (i stedet for disk). Dette er nyttig for midlertidig filhåndtering, spesielt når du arbeider med GridFS, som forventer en filbuffer.
upload.single('file') Denne kommandoen, en del av multer-mellomvaren, spesifiserer at bare en enkelt fil vil bli lastet opp om gangen, og tildeler den navnet 'fil'. Dette er nyttig for å håndtere filopplastinger på en strukturert måte på backend.
fetch() fetch() er en moderne JavaScript-metode som brukes til å sende HTTP-forespørsler. I dette eksemplet brukes den til å sende en POST-forespørsel om å laste opp filen og en GET-forespørsel for å hente filen fra backend. Det er viktig for å håndtere asynkrone API-anrop i MERN stack-applikasjoner.
res.status().send() res.status().send() brukes til å sende et HTTP-svar tilbake til klienten. Status()-metoden setter svarstatuskoden, og send() sender svarteksten. Dette er avgjørende for å gi tilbakemelding om hvorvidt filopplastinger eller operasjoner var vellykket eller mislyktes.
Buffer.concat() Buffer.concat() brukes til å kombinere flere databiter til en enkelt buffer. Når du laster ned en fil i biter fra GridFS, lagres filens data i flere Buffer-objekter, og Buffer.concat() slår dem sammen for videre behandling (som Excel-konvertering).

Optimalisering av stor Excel-filhåndtering i MERN Stack

Når du bygger en MERN stack-webapplikasjon som håndterer store Excel-filer, spesielt når du har å gjøre med hundretusenvis av rader, kan prosessen med å lagre og manipulere data raskt bli ineffektiv. I vårt tilfelle trengte vi å laste opp Excel-filer, konvertere dem til JSON, og utføre beregninger som summer, gjennomsnitt og maksimums-/minimumsverdier for hver rad. Den første tilnærmingen var å konvertere filen til et JSON-objekt ved å bruke XLSX biblioteket og lagre det direkte i MongoDB. Denne løsningen resulterte imidlertid i BSON-størrelsesgrensefeilen ved behandling av store filer med over 100 000 rader. For å løse dette bestemte vi oss for å bruke MongoDBs GridFS, som gjør det mulig å lagre store filer som biter, og omgå BSON-størrelsesgrensen. Dette var en game-changer, slik at vi kunne lagre hele Excel-filen uten å gå inn i størrelsesbegrensninger.

Etter å ha lagret filen i GridFS, krevde det ytterligere trinn å hente og behandle den på frontend. Frontend sender en forespørsel til backend om å hente filen fra GridFS. Når filen er hentet, konverteres den til et JSON-format ved hjelp av XLSX-biblioteket. Men selv om GridFS løste lagringsproblemet, var den tidkrevende oppgaven med å konvertere store filer til JSON fortsatt en flaskehals. XLSX-biblioteket bruker mye tid på å behandle store filer med 100 000 rader, noe som kan redusere brukeropplevelsen. Her innså vi at vi trengte å optimalisere frontend-behandlingen ytterligere. Vi kan se på mer effektive måter å håndtere konverteringen på eller vurdere å flytte noe av behandlingen til backend for å lette belastningen på klientsiden.

For å forbedre brukeropplevelsen og redusere belastningen på frontend, kunne vi dra nytte av asynkron prosessering på backend. I stedet for å vente på at frontend skal behandle hele Excel-filen, kunne backend håndtere konverteringen og utføre beregninger på serveren. Dette vil returnere behandlede resultater direkte til frontend, og forbedre hastigheten og effektiviteten. En annen tilnærming ville være å bruke paginering, der bare et undersett av rader behandles om gangen. Dette vil redusere grensesnittbelastningen og tillate brukere å samhandle med dataene raskere. Vi kan også utforske chunking av JSON-konverteringsprosessen for å unngå å overvelde nettleseren med for mye data på en gang, optimalisere minnebruken og forbedre ytelsen.

Som konklusjon, optimering av håndtering av store Excel-filer i en MERN-stabel innebærer å ta opp både lagrings- og ytelsesproblemer. Ved å utnytte MongoDBs GridFS for effektiv lagring og implementere serversidebehandling eller paginering, kan applikasjonen skalere og håndtere store filer mer effektivt. Ytelsesflaskehalser i frontend ved konvertering av Excel til JSON trenger imidlertid fortsatt oppmerksomhet. Ved å avlaste tunge prosesseringsoppgaver til backend, kan applikasjonen kjøre mer jevnt, og gi en bedre opplevelse for brukerne. Når vi fortsetter å avgrense denne tilnærmingen, er det klart at balansering av klient- og serveransvar, sammen med optimalisering av kodekjøring, er nøkkelen til å bygge en effektiv og skalerbar MERN-stabelapplikasjon. 🚀

Løsning 1: Lagre Excel-fil som JSON i MongoDB (Frontend og Backend)

Denne løsningen bruker en grunnleggende tilnærming der vi konverterer Excel-data til JSON på frontend og lagrer dem i MongoDB. Dette skriptet hjelper med små filer, men kan ikke skaleres godt med store filer (over 16 MB). Det er bra for grunnleggende oppsett der skalerbarhet ikke er et problem.

// 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');});

Løsning 2: Bruk GridFS til å lagre store Excel-filer i MongoDB

I denne tilnærmingen bruker vi GridFS til å lagre store Excel-filer som biter i MongoDB. Dette lar oss håndtere filer større enn 16MB. Etter å ha lagret filen, henter frontend den og konverterer den til JSON for behandling.

// 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');});

Løsning 3: Behandling på serversiden for å optimalisere ytelsen

Denne løsningen forbedrer ytelsen ved å flytte JSON-konverteringen fra frontend til backend. Dette sikrer at frontend ikke lider av store filbehandlingstider, og muliggjør raskere filkonvertering for store datasett.

// 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');});

Forklaring av nøkkelprogrammeringskommandoer som brukes i løsningene

Optimalisering av Excel-filbehandling i MERN Stack-applikasjoner

Håndtering av store Excel-filer i MERN stackapplikasjoner kan by på betydelige utfordringer, spesielt når filene inneholder hundretusenvis av rader. I sammenheng med nettappen din, som lar brukere laste opp og utføre beregninger på Excel-data, blir disse utfordringene enda mer uttalte. Den vanlige tilnærmingen til å konvertere Excel-filer til JSON format for lagring i MongoDB fører ofte til ytelsesflaskehalser på grunn av 16 MB BSON-grense pålagt av MongoDB. Når du behandler Excel-filer med over 100 000 rader, kan denne grensen raskt overskrides, noe som forårsaker feil og forhindrer vellykket lagring. For å løse dette problemet tilbyr bruk av MongoDBs GridFS en skalerbar løsning. GridFS deler filen opp i mindre biter og lagrer dem effektivt, og omgår størrelsesbegrensningen til BSON og gjør at appen din kan håndtere mye større filer uten problemer.

Lagring av filer i GridFS er imidlertid bare en del av optimaliseringsprosessen. Når filen er lagret, kan gjenoppretting og behandling av den på frontend fortsatt utgjøre ytelsesutfordringer, spesielt når du arbeider med store datasett. Konvertering av en fil med 100 000 rader til JSON ved å bruke XLSX-biblioteket kan være svært tidkrevende, spesielt på klientsiden. Siden grensesnittet er ansvarlig for å utføre beregninger som gjennomsnitt, summer og andre rad-for-rad-operasjoner, kan denne prosessen føre til dårlig brukeropplevelse på grunn av forsinkelser i gjengivelsen. I slike tilfeller er det ofte fordelaktig å avlaste noe av dette arbeidet til backend. Ved å håndtere konverteringen og beregningene på serversiden kan du redusere arbeidsbelastningen på klienten betydelig, noe som fører til en raskere og mer responsiv applikasjon.

En annen viktig faktor ved optimalisering av håndtering av store Excel-filer i MERN stackapplikasjoner er å sikre effektiv databehandling. En tilnærming kan være å implementere datapaginering eller chunking, der bare en delmengde av dataene hentes og behandles om gangen. Denne metoden vil redusere den første lastetiden, slik at brukerne kan samhandle med dataene mens de behandles. I tillegg kan utnyttelse av indekserings- og hurtigbuffermekanismer på backend forbedre ytelsen ytterligere. Avslutningsvis, for effektivt å optimalisere håndtering av store filer i MERN stack-webappen din, bør du vurdere en kombinasjon av å bruke GridFS for lagring, laste ned beregninger til serveren og implementere datachunking for effektiv frontend-interaksjon. 🚀

Ofte stilte spørsmål om håndtering av store Excel-filer i MERN Stack

  1. Hvordan kan jeg unngå BSON-størrelsesgrensen i MongoDB når jeg lagrer store filer?
  2. For å omgå BSON-størrelsesgrensen i MongoDB, kan du bruke GridFS, som lar deg lagre store filer i biter, og effektivt håndtere filer som overskrider BSON-størrelsesgrensen på 16 MB.
  3. Hva er de beste fremgangsmåtene for å optimalisere frontend-ytelsen ved behandling av store Excel-filer?
  4. For å optimalisere frontend-ytelsen bør du vurdere å laste ned filbehandlings- og beregningsoppgavene til backend. Dette vil redusere belastningen på klientens nettleser, og sikre en jevnere brukeropplevelse.
  5. Hvordan kan jeg forbedre hastigheten på konvertering av store Excel-filer til JSON?
  6. En måte å fremskynde konverteringsprosessen er ved å dele filen i mindre biter og behandle dem asynkront. I tillegg kan bruk av effektive biblioteker eller bruk av en backend-tjeneste for konvertering redusere tiden det tar betydelig.
  7. Er det en måte å håndtere sanntidsberegninger på store Excel-filer?
  8. Sanntidsberegninger kan utføres ved å bruke serversidebehandling for dataaggregering (sum, gjennomsnitt, maks, min). Dette vil redusere tiden brukt på å behandle data på frontend og forbedre responsen.
  9. Hva er den beste metoden for å lagre store Excel-filer som brukes ofte?
  10. Hvis Excel-filene dine er store og trenger hyppig tilgang, GridFS er et utmerket valg. Det sikrer effektiv lagring og henting ved å dele opp filer i mindre, håndterbare biter.
  11. Kan jeg implementere paginering for store Excel-filer i nettappen min?
  12. Ja, implementering av paginering kan bidra til å optimalisere ytelsen. Du kan hente og behandle mindre delsett av dataene, noe som gjør appen mer responsiv og reduserer innledende lastetid.
  13. Hvordan forbedrer MongoDB GridFS håndteringen av store Excel-filer?
  14. GridFS lagrer filer i små biter, noe som gjør det mulig å lagre filer som er større enn grensen på 16 MB som er pålagt av MongoDB. Dette er spesielt nyttig når du arbeider med store datasett som Excel-filer.
  15. Hvilke skritt bør jeg ta for å forhindre tidsavbrudd ved behandling av store Excel-filer?
  16. For å forhindre tidsavbrudd kan du dele opp filbehandlingen i mindre oppgaver, bruke bakgrunnsarbeidere eller køer for behandling, og optimalisere koden på serversiden for å håndtere dataene effektivt.
  17. Hvordan kan jeg redusere bruken av frontend-minne når jeg håndterer store Excel-filer?
  18. For å redusere bruken av frontend-minne kan du implementere streaming og chunking for Excel-filen, behandle mindre deler av filen om gangen, i stedet for å laste alt inn i minnet på en gang.

Optimalisering av stor Excel-filhåndtering i din MERN Stack-app

For å effektivt lagre og hente store Excel-filer i en MERN stack-app, bør du vurdere å bruke GridFS for MongoDB, som håndterer filer større enn 16 MB BSON-størrelsesgrensen. Konvertering av Excel-filer direkte til JSON og lagring av dem kan føre til ytelsesflaskehalser, spesielt når du arbeider med store datasett. Avlasting av filbehandling og beregninger til backend vil redusere frontend-belastningen og gi raskere behandlingstider for brukeren.

Videre kan implementering av teknikker som datachunking og paginering på frontend sikre at kun en håndterbar del av data blir behandlet til enhver tid. Dette reduserer minneforbruket og bidrar til å forhindre tidsavbrudd. Ved å optimalisere både backend-lagring og frontend-datahåndtering, kan din MERN stack-webapp skalere effektivt for å håndtere store Excel-filer med tusenvis av rader. 🚀

Kilder og referanser
  1. Forklarer metoden for bruk GridFS for å lagre store filer i MongoDB: MongoDB GridFS-dokumentasjon
  2. Gir innsikt i optimalisere Excel-filkonvertering i Node.js ved hjelp av xlsx-biblioteket: xlsx-bibliotek på npm
  3. Gir en oversikt over filhåndtering i MERN stackapplikasjoner: DigitalOcean MERN-veiledninger
  4. Diskuterer ytelsesoptimaliseringsteknikker for store datasett i frontend-applikasjoner: Frontend Masters-blogg