ਇੱਕ MERN ਸਟੈਕ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਹੱਲ 1: ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ (ਫਰੰਟਐਂਡ ਅਤੇ ਬੈਕਐਂਡ) ਵਿੱਚ JSON ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ

ਇਹ ਹੱਲ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਐਕਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਰੰਟਐਂਡ 'ਤੇ JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ MongoDB ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਛੋਟੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ (16MB ਤੋਂ ਉੱਪਰ) ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਕੋਈ ਮੁੱਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

// 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');});

ਹੱਲ 2: ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗਰਿੱਡਐਫਐਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਗਰਿੱਡਐਫਐਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ 16MB ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਫਰੰਟਐਂਡ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

// 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');});

ਹੱਲ 3: ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

ਇਹ ਹੱਲ JSON ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਫਰੰਟਐਂਡ ਤੋਂ ਬੈਕਐਂਡ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫਰੰਟਐਂਡ ਵੱਡੇ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਫਾਈਲ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

// 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 ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਬਾਰੇ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

1. ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਮੈਂ MongoDB ਵਿੱਚ BSON ਆਕਾਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
2. MongoDB ਵਿੱਚ BSON ਆਕਾਰ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ GridFS, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਜੋ 16MB BSON ਆਕਾਰ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ।
3. ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਫਰੰਟਐਂਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ ਕੀ ਹਨ?
4. ਫਰੰਟਐਂਡ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇਹ ਗਾਹਕ ਦੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ 'ਤੇ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਏਗਾ, ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. ਮੈਂ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
6. ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਸ਼ਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਜਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਬੈਕਐਂਡ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
7. ਕੀ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਹੈ?
8. ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ (ਜੋੜ, ਔਸਤ, ਅਧਿਕਤਮ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ) ਲਈ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੰਟਐਂਡ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਏ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਏਗਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ।
9. ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ?
10. ਜੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, GridFS ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਚੋਣ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
11. ਕੀ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਵੈਬ ਐਪ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਪੰਨਾ ਕ੍ਰਮ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
12. ਹਾਂ, ਪੰਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਛੋਟੇ ਸਬਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਐਪ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਲੋਡ ਹੋਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
13. MongoDB GridFS ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ?
14. GridFS ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੋਂਗੋਡੀਬੀ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਈ ਗਈ 16MB ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ।
15. ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਟਾਈਮਆਉਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
16. ਟਾਈਮਆਊਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਰਕਰ ਜਾਂ ਕਤਾਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
17. ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਮੈਂ ਫਰੰਟਐਂਡ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
18. ਫਰੰਟਐਂਡ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਲਈ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਚੰਕਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲ ਦੇ ਛੋਟੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਤੁਹਾਡੀ MERN ਸਟੈਕ ਐਪ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ

ਇੱਕ MERN ਸਟੈਕ ਐਪ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਰਤਣ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ GridFS MongoDB ਲਈ, ਜੋ 16MB BSON ਆਕਾਰ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ JSON ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ। ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਫਲੋਡ ਕਰਨਾ ਫਰੰਟਐਂਡ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾਏਗਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਫਰੰਟਐਂਡ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਚੰਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪੇਜਿਨੇਸ਼ਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਿਰਫ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟਾਈਮਆਊਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬੈਕਐਂਡ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਫਰੰਟਐਂਡ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਤੁਹਾਡੀ MERN ਸਟੈਕ ਵੈੱਬ ਐਪ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਐਕਸਲ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। 🚀