Optymalizacja przetwarzania i przechowywania dużych plików Excel w aplikacji internetowej MERN Stack

Rozwiązanie 1: Przechowywanie pliku Excel jako JSON w MongoDB (frontend i backend)

To rozwiązanie wykorzystuje podstawowe podejście, w którym konwertujemy dane Excela do JSON na froncie i przechowujemy je w MongoDB. Ten skrypt pomaga w przypadku małych plików, ale może nie skalować się dobrze w przypadku dużych plików (powyżej 16 MB). Jest dobry w przypadku podstawowych konfiguracji, w których skalowalność nie stanowi problemu.

// 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');});

Rozwiązanie 2: Używanie GridFS do przechowywania dużych plików Excel w MongoDB

W tym podejściu używamy GridFS do przechowywania dużych plików Excel jako fragmentów w MongoDB. Dzięki temu możemy obsługiwać pliki większe niż 16 MB. Po zapisaniu pliku frontend pobiera go i konwertuje do formatu JSON w celu przetworzenia.

// 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');});

Rozwiązanie 3: Przetwarzanie po stronie serwera w celu optymalizacji wydajności

To rozwiązanie poprawia wydajność poprzez przeniesienie konwersji JSON z frontendu na backend. Dzięki temu frontend nie cierpi z powodu dużych czasów przetwarzania plików i pozwala na szybszą konwersję plików w przypadku dużych zbiorów danych.

// 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');});

Często zadawane pytania dotyczące obsługi dużych plików Excel w stosie MERN

1. Jak mogę uniknąć limitu rozmiaru BSON w MongoDB podczas przechowywania dużych plików?
2. Aby ominąć limit rozmiaru BSON w MongoDB, możesz użyć GridFS, który umożliwia przechowywanie dużych plików w porcjach, skutecznie obsługując pliki przekraczające limit rozmiaru BSON 16 MB.
3. Jakie są najlepsze praktyki optymalizacji wydajności frontendu podczas przetwarzania dużych plików Excel?
4. Aby zoptymalizować wydajność frontendu, rozważ przeniesienie zadań przetwarzania plików i obliczeń na backend. Zmniejszy to obciążenie przeglądarki klienta, zapewniając płynniejszą obsługę użytkownika.
5. Jak mogę poprawić szybkość konwersji dużych plików Excel do JSON?
6. Jednym ze sposobów przyspieszenia procesu konwersji jest podzielenie pliku na mniejsze części i przetwarzanie ich asynchronicznie. Ponadto wykorzystanie wydajnych bibliotek lub użycie usługi zaplecza do konwersji może znacznie skrócić czas.
7. Czy istnieje sposób na obsługę obliczeń w czasie rzeczywistym na dużych plikach Excel?
8. Obliczenia w czasie rzeczywistym można wykonywać, korzystając z przetwarzania po stronie serwera w celu agregacji danych (suma, średnia, maks., min.). Skróciłoby to czas przetwarzania danych na interfejsie użytkownika i poprawiło responsywność.
9. Jaka jest najlepsza metoda przechowywania dużych plików Excel, do których często uzyskuje się dostęp?
10. Jeśli Twoje pliki Excel są duże i wymagają częstego dostępu, GridFS to doskonały wybór. Zapewnia wydajne przechowywanie i odzyskiwanie poprzez dzielenie plików na mniejsze, łatwe w zarządzaniu części.
11. Czy mogę zaimplementować podział na strony dla dużych plików Excel w mojej aplikacji internetowej?
12. Tak, wdrożenie paginacji może pomóc zoptymalizować wydajność. Możesz pobierać i przetwarzać mniejsze podzbiory danych, co sprawia, że ​​aplikacja jest bardziej responsywna i skraca początkowy czas ładowania.
13. W jaki sposób MongoDB GridFS poprawia obsługę dużych plików Excel?
14. GridFS przechowuje pliki w małych porcjach, umożliwiając przechowywanie plików większych niż limit 16 MB narzucony przez MongoDB. Jest to szczególnie przydatne w przypadku dużych zbiorów danych, takich jak pliki Excel.
15. Jakie kroki powinienem podjąć, aby zapobiec przekroczeniu limitu czasu podczas przetwarzania dużych plików Excel?
16. Aby zapobiec przekroczeniu limitu czasu, możesz podzielić przetwarzanie plików na mniejsze zadania, wykorzystać do przetwarzania procesy działające w tle lub kolejki i zoptymalizować kod po stronie serwera, aby efektywnie obsługiwać dane.
17. Jak mogę zmniejszyć zużycie pamięci frontonu podczas obsługi dużych plików Excel?
18. Aby zmniejszyć zużycie pamięci frontonu, możesz zaimplementować przesyłanie strumieniowe i dzielenie pliku Excel, przetwarzając mniejsze części pliku na raz, zamiast ładować wszystko do pamięci na raz.

Optymalizacja obsługi dużych plików Excel w aplikacji MERN Stack

Aby efektywnie przechowywać i pobierać duże pliki Excel w aplikacji stosowej MERN, powinieneś rozważyć użycie SiatkaFS dla MongoDB, który obsługuje pliki większe niż limit rozmiaru BSON 16MB. Konwertowanie plików Excel bezpośrednio do formatu JSON i przechowywanie ich może prowadzić do wąskich gardeł wydajności, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych. Przeniesienie przetwarzania plików i obliczeń na backend zmniejszy obciążenie frontendu i zapewni użytkownikowi krótszy czas przetwarzania.

Co więcej, wdrożenie technik, takich jak fragmentowanie danych i paginacja na interfejsie użytkownika, może zapewnić, że w danym momencie przetwarzana będzie tylko możliwa do zarządzania część danych. Zmniejsza to zużycie pamięci i pomaga zapobiegać przekroczeniu limitu czasu. Optymalizując zarówno pamięć zaplecza, jak i obsługę danych frontonu, aplikacja internetowa stosu MERN może efektywnie skalować się w celu obsługi dużych plików Excel zawierających tysiące wierszy. 🚀