Optimalizácia spracovania a ukladania veľkých excelových súborov vo webovej aplikácii MERN Stack

Riešenie 1: Uloženie súboru Excel ako JSON v MongoDB (rozhranie a backend)

Toto riešenie využíva základný prístup, kedy konvertujeme excelové dáta do JSON na frontende a ukladáme ich do MongoDB. Tento skript pomáha s malými súbormi, ale pri veľkých súboroch (nad 16 MB) sa nemusí dobre škálovať. Je to dobré pre základné nastavenia, kde škálovateľnosť nie je problémom.

// 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');});

Riešenie 2: Použitie GridFS na ukladanie veľkých súborov programu Excel v MongoDB

V tomto prístupe používame GridFS na ukladanie veľkých súborov programu Excel ako kusov v MongoDB. To nám umožňuje spracovávať súbory väčšie ako 16 MB. Po uložení súboru ho frontend načíta a skonvertuje na JSON na spracovanie.

// 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');});

Riešenie 3: Spracovanie na strane servera na optimalizáciu výkonu

Toto riešenie zlepšuje výkon presunom konverzie JSON z frontendu na backend. To zaisťuje, že frontend netrpí dlhými časmi spracovania súborov a umožňuje rýchlejšiu konverziu súborov pre veľké súbory údajov.

// 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');});

Často kladené otázky o manipulácii s veľkými súbormi Excel v MERN Stack

1. Ako sa môžem vyhnúť obmedzeniu veľkosti BSON v MongoDB pri ukladaní veľkých súborov?
2. Ak chcete obísť limit veľkosti BSON v MongoDB, môžete použiť GridFS, ktorý vám umožňuje ukladať veľké súbory v blokoch a efektívne spracovávať súbory, ktoré presahujú limit veľkosti BSON 16 MB.
3. Aké sú najlepšie postupy na optimalizáciu výkonu frontendu pri spracovaní veľkých súborov programu Excel?
4. Ak chcete optimalizovať výkon frontendu, zvážte presun úloh spracovania súborov a výpočtov na backend. Tým sa zníži zaťaženie prehliadača klienta a zabezpečí sa plynulejší používateľský zážitok.
5. Ako môžem zvýšiť rýchlosť prevodu veľkých súborov programu Excel do formátu JSON?
6. Jedným zo spôsobov, ako urýchliť proces konverzie, je rozdeliť súbor na menšie časti a spracovať ich asynchrónne. Navyše, využitie efektívnych knižníc alebo použitie backendovej služby na konverziu môže výrazne skrátiť čas.
7. Existuje spôsob, ako zvládnuť výpočty v reálnom čase na veľkých súboroch programu Excel?
8. Výpočty v reálnom čase je možné vykonávať pomocou spracovania na strane servera na agregáciu údajov (súčet, priemer, maximum, min). Tým by sa skrátil čas strávený spracovaním údajov na frontende a zlepšila by sa odozva.
9. Aký je najlepší spôsob ukladania veľkých súborov programu Excel, ku ktorým sa často pristupuje?
10. Ak sú vaše excelové súbory veľké a vyžadujú častý prístup, GridFS je výbornou voľbou. Zabezpečuje efektívne ukladanie a vyhľadávanie rozdelením súborov na menšie, spravovateľné časti.
11. Môžem implementovať stránkovanie pre veľké súbory Excel vo svojej webovej aplikácii?
12. Áno, implementácia stránkovania môže pomôcť optimalizovať výkon. Môžete načítať a spracovať menšie podmnožiny údajov, vďaka čomu bude aplikácia citlivejšia a skráti sa počiatočný čas načítania.
13. Ako MongoDB GridFS zlepšuje prácu s veľkými súbormi programu Excel?
14. GridFS ukladá súbory v malých kúskoch, čo umožňuje ukladať súbory, ktoré sú väčšie ako 16 MB limit stanovený MongoDB. Je to užitočné najmä pri práci s veľkými množinami údajov, ako sú súbory programu Excel.
15. Aké kroky by som mal urobiť, aby som predišiel časovým limitom pri spracovaní veľkých súborov programu Excel?
16. Aby ste predišli časovým limitom, môžete spracovanie súboru rozdeliť na menšie úlohy, použiť na spracovanie pracovníkov na pozadí alebo fronty a optimalizovať kód na strane servera, aby ste s údajmi narábali efektívne.
17. Ako môžem znížiť využitie pamäte frontendu pri práci s veľkými súbormi programu Excel?
18. Ak chcete znížiť využitie pamäte frontendu, môžete implementovať streamovanie a chunking pre súbor programu Excel, čím sa spracujú menšie časti súboru naraz, namiesto toho, aby ste všetko načítali do pamäte naraz.

Optimalizácia spracovania veľkých súborov Excel vo vašej aplikácii MERN Stack

Ak chcete efektívne ukladať a získavať veľké súbory programu Excel v aplikácii MERN stack, mali by ste zvážiť použitie GridFS pre MongoDB, ktorý spracováva súbory väčšie ako limit veľkosti 16 MB BSON. Konverzia excelových súborov priamo do JSON a ich ukladanie môže viesť k problémom s výkonom, najmä pri práci s veľkými množinami údajov. Presunutie spracovania súborov a výpočtov na backend zníži zaťaženie frontendu a poskytne používateľovi rýchlejšie časy spracovania.

Okrem toho, implementácia techník, ako je rozdelenie údajov a stránkovanie na frontende, môže zabezpečiť, že sa v danom čase spracuje iba spravovateľná časť údajov. To znižuje spotrebu pamäte a pomáha predchádzať časovým limitom. Optimalizáciou úložného priestoru a spracovania údajov na frontende sa vaša webová aplikácia MERN stack môže efektívne škálovať, aby zvládla veľké súbory Excelu s tisíckami riadkov. 🚀