Ravnanje z velikimi datotekami Excel v vaši aplikaciji MERN Stack
Izdelava spletne aplikacije s skladom MERN odpira številne možnosti, zlasti pri delu z datotekami, ki jih naložijo uporabniki. Eden od takšnih scenarijev je obravnava velikih Excelovih datotek, kar je običajna zahteva v aplikacijah, kjer je veliko podatkov. Ne glede na to, ali gradite orodje za finančno analizo ali aplikacijo za obdelavo podatkov, morajo uporabniki pogosto naložiti Excelove datoteke za obdelavo in analizo podatkov. Ko pa se te datoteke povečajo – vsebujejo do 100.000 vrstic ali več – lahko stvari postanejo zapletene! 🧐
V tem primeru ravnanje s shranjevanjem in iskanjem datotek postane izziv, zlasti pri uporabi MongoDB. Na začetku se lahko veliko razvijalcev odloči za pretvorbo Excelovih datotek v format JSON z uporabo knjižnic, kot je `xlsx`, in jih shrani neposredno v bazo podatkov. Čeprav bi to lahko delovalo pri manjših datotekah, se težava pojavi pri obravnavanju velikih naborov podatkov. MongoDB nalaga omejitev velikosti BSON na 16 MB, kar pomeni, da lahko vaša datoteka preseže ta prag in povzroči težave. 😓
Za premagovanje te omejitve rešitve, kot je GridFS, ponujajo eleganten način za shranjevanje velikih datotek v MongoDB, ne da bi dosegli to omejitev velikosti. Z razdelitvijo datoteke na manjše dele in njihovim učinkovitim shranjevanjem vam GridFS omogoča učinkovitejše nalaganje, shranjevanje in pridobivanje velikih datotek. Toda pri roki je še ena težava – pretvorba velikih datotek Excel v format JSON na sprednji strani je lahko tudi zamudna, tudi z zmogljivimi knjižnicami, kot je `xlsx`.
Torej, kako lahko optimiziramo ta postopek, da zagotovimo, da lahko uporabniki naložijo in pridobijo velike Excelove datoteke, ne da bi se soočili z ozkimi grli pri delovanju? V tem članku bomo raziskali različne pristope za shranjevanje velikih Excelovih datotek v MongoDB in kako optimizirati del za obdelavo sprednjega dela za izboljšanje zmogljivosti vaše aplikacije sklada MERN. 🚀
| Ukaz | Primer uporabe |
|---|---|
| FileReader | FileReader API se uporablja za branje vsebine datotek, shranjenih na uporabnikovem računalniku. V sprednjem skriptu FileReader.readAsArrayBuffer() prebere Excelovo datoteko v bajtno matriko, ki jo je nato mogoče obdelati in pretvoriti v JSON s pomočjo knjižnice xlsx. |
| GridFSBucket | GridFSBucket je funkcija MongoDB, ki se uporablja za shranjevanje velikih datotek v kosih, pri čemer obide omejitev velikosti BSON 16 MB. Omogoča učinkovito nalaganje in prenašanje datotek. Ukaz bucket.openUploadStream() odpre tok za nalaganje podatkov v GridFS, medtem ko bucket.openDownloadStreamByName() pridobi datoteko po njenem imenu. |
| XLSX.read() | Ta ukaz je del knjižnice xlsx, ki omogoča branje Excelovih datotek. XLSX.read() vzame vmesni pomnilnik ali matriko in ga obdela v predmet delovnega zvezka, s katerim je mogoče nadalje manipulirati. To je bistvenega pomena za pretvorbo Excelovih datotek v podatke JSON tako na sprednji kot zadnji strani. |
| XLSX.utils.sheet_to_json() | Ta pomožna funkcija pretvori list iz Excelovega delovnega zvezka v format JSON. To je ključnega pomena, ko želimo obdelati Excelove podatke vrstico za vrstico in ekstrahirati informacije v objekt JavaScript. |
| multer.memoryStorage() | V ozadju se multer.memoryStorage() uporablja za shranjevanje naloženih datotek v pomnilnik (namesto na disk). To je uporabno za začasno obdelavo datotek, zlasti pri delu z GridFS, ki pričakuje medpomnilnik datotek. |
| upload.single('file') | Ta ukaz, del vmesne programske opreme multer, določa, da bo naenkrat naložena le ena datoteka, in ji dodeli ime 'datoteka'. To je koristno za obdelavo nalaganja datotek na strukturiran način v ozadju. |
| fetch() | fetch() je sodobna metoda JavaScript, ki se uporablja za pošiljanje zahtev HTTP. V tem primeru se uporablja za pošiljanje zahteve POST za nalaganje datoteke in zahteve GET za pridobitev datoteke iz ozadja. Bistvenega pomena je za obravnavanje asinhronih klicev API v aplikacijah sklada MERN. |
| res.status().send() | res.status().send() se uporablja za pošiljanje odziva HTTP nazaj odjemalcu. Metoda status() nastavi kodo statusa odgovora, send() pa pošlje telo odgovora. To je ključnega pomena za zagotavljanje povratnih informacij o tem, ali so bili nalaganji datotek ali operacije uspešni ali neuspešni. |
| Buffer.concat() | Buffer.concat() se uporablja za združevanje več kosov podatkov v en medpomnilnik. Pri prenosu datoteke v kosih iz GridFS so podatki datoteke shranjeni v več objektih medpomnilnika, Buffer.concat() pa jih združi za nadaljnjo obdelavo (kot pretvorba v Excel). |
Optimiziranje ravnanja z velikimi datotekami Excel v skladu MERN
Pri izdelavi spletne aplikacije sklada MERN, ki obdeluje velike Excelove datoteke, zlasti ko se ukvarjate s stotinami tisoč vrstic, lahko postopek shranjevanja in manipuliranja s podatki hitro postane neučinkovit. V našem primeru smo morali naložiti Excelove datoteke in jih pretvoriti v JSONin izvajajte izračune, kot so vsote, povprečja in največje/najmanjše vrednosti za vsako vrstico. Prvotni pristop je bil pretvorba datoteke v objekt JSON z uporabo XLSX knjižnico in jo shranite neposredno v MongoDB. Vendar je ta rešitev povzročila napako omejitve velikosti BSON pri obdelavi velikih datotek z več kot 100.000 vrsticami. Da bi rešili to težavo, smo se odločili uporabiti MongoDB's GridFS, ki omogoča shranjevanje velikih datotek kot kosov, pri čemer obide omejitev velikosti BSON. To je spremenilo igro, saj nam je omogočilo shranjevanje celotne Excelove datoteke brez omejitev velikosti.
Po shranjevanju datoteke v GridFS so bili potrebni dodatni koraki za njeno pridobivanje in obdelavo na sprednjem delu. Sprednji del pošlje zahtevo zaledju, da pridobi datoteko iz GridFS. Ko je datoteka pridobljena, se s knjižnico XLSX pretvori v format JSON. Kljub temu, da je GridFS rešil težavo s shranjevanjem, je bila zamudna naloga pretvorbe velikih datotek v JSON še vedno ozko grlo. Knjižnica XLSX potrebuje precej časa za obdelavo velikih datotek s 100.000 vrsticami, kar lahko upočasni uporabniško izkušnjo. Tu smo ugotovili, da moramo še naprej optimizirati obdelavo sprednjega dela. Lahko bi preučili učinkovitejše načine obravnavanja pretvorbe ali razmislili o prenosu dela obdelave v zaledje, da bi zmanjšali obremenitev na strani odjemalca.
Da bi izboljšali uporabniško izkušnjo in zmanjšali obremenitev sprednjega dela, bi lahko izkoristili asinhrono obdelavo na zadnjem delu. Namesto čakanja, da sprednji del obdela celotno Excelovo datoteko, lahko zadnji del obdela pretvorbo in izvede izračune na strežniku. To bi vrnilo obdelane rezultate neposredno v sprednji del, kar bi izboljšalo hitrost in učinkovitost. Drug pristop bi bila uporaba paginacije, kjer se naenkrat obdeluje samo podnabor vrstic. To bi zmanjšalo obremenitev sprednjega dela in uporabnikom omogočilo hitrejšo interakcijo s podatki. Prav tako bi lahko raziskali razdelitev postopka pretvorbe JSON na kose, da bi se izognili preobremenitvi brskalnika s preveč podatki naenkrat, optimizirali uporabo pomnilnika in izboljšali zmogljivost.
Skratka, optimizacija ravnanja z velikimi datotekami Excel v skladu MERN vključuje obravnavo težav s shranjevanjem in zmogljivostjo. Z izkoriščanjem MongoDB's GridFS za učinkovito shranjevanje in izvajanje obdelave na strežniški strani ali paginacije lahko aplikacija učinkoviteje poveča velikost in obravnava velike datoteke. Še vedno pa je treba posvetiti pozornost ozkim grlom v delovanju v sprednjem delu pri pretvorbi Excela v JSON. S prenosom težkih nalog obdelave na zaledje lahko aplikacija deluje bolj gladko, kar uporabnikom zagotavlja boljšo izkušnjo. Ko nadaljujemo z izpopolnjevanjem tega pristopa, je jasno, da je ravnotežje med odgovornostmi na strani odjemalca in na strani strežnika, skupaj z optimizacijo izvajanja kode, ključno za gradnjo učinkovite in razširljive aplikacije sklada MERN. 🚀
1. rešitev: Shranjevanje Excelove datoteke kot JSON v MongoDB (čelje in zaledje)
Ta rešitev uporablja osnovni pristop, pri katerem Excelove podatke pretvorimo v JSON na sprednji strani in jih shranimo v MongoDB. Ta skript pomaga pri majhnih datotekah, vendar morda ne bo dobro prilagojen velikim datotekam (nad 16 MB). Dober je za osnovne nastavitve, kjer razširljivost ni 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');});Rešitev 2: Uporaba GridFS za shranjevanje velikih datotek Excel v MongoDB
Pri tem pristopu uporabljamo GridFS za shranjevanje velikih Excelovih datotek kot kosov v MongoDB. To nam omogoča obdelavo datotek, večjih od 16 MB. Po shranjevanju datoteke jo vmesnik pridobi in pretvori v JSON za obdelavo.
// 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');});Rešitev 3: Obdelava na strani strežnika za optimizacijo zmogljivosti
Ta rešitev izboljšuje zmogljivost s premikom pretvorbe JSON s sprednjega dela na zadnji del. To zagotavlja, da sprednji del ne trpi zaradi dolgih časov obdelave datotek in omogoča hitrejšo pretvorbo datotek za velike nize podatkov.
// 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');});Razlaga ključnih programskih ukazov, uporabljenih v rešitvah
Optimiziranje obdelave datotek Excel v aplikacijah MERN Stack
Ravnanje z velikimi datotekami Excel v aplikacijah skladov MERN lahko predstavlja velike izzive, zlasti če datoteke vsebujejo več sto tisoč vrstic. V kontekstu vaše spletne aplikacije, ki uporabnikom omogoča nalaganje in izvajanje izračunov Excelovih podatkov, postanejo ti izzivi še bolj izraziti. Običajni pristop pretvorbe Excelovih datotek v JSON format za shranjevanje v MongoDB pogosto povzroči ozka grla v delovanju zaradi Omejitev 16 MB BSON vsilil MongoDB. Pri obdelavi datotek Excel z več kot 100.000 vrsticami je lahko ta omejitev hitro presežena, kar povzroči napake in prepreči uspešno shranjevanje. Za rešitev te težave uporaba MongoDB's GridFS ponuja razširljivo rešitev. GridFS razdeli datoteko na manjše dele in jih učinkovito shrani, tako da obide omejitev velikosti BSON in vaši aplikaciji omogoči obdelavo veliko večjih datotek brez težav.
Vendar pa je shranjevanje datotek v GridFS le en del procesa optimizacije. Ko je datoteka shranjena, lahko njeno pridobivanje in obdelava na sprednji strani še vedno predstavljata izzive glede zmogljivosti, zlasti pri delu z velikimi nabori podatkov. Pretvorba datoteke s 100.000 vrsticami v JSON s knjižnico XLSX je lahko zelo zamudna, zlasti na strani odjemalca. Ker je sprednji del odgovoren za izvajanje izračunov, kot so povprečja, vsote in druge operacije vrstice za vrstico, lahko ta postopek povzroči slabo uporabniško izkušnjo zaradi zamud pri upodabljanju. V takih primerih je pogosto koristno del tega dela preložiti v zaledje. Z obdelavo pretvorbe in izračunov na strani strežnika lahko bistveno zmanjšate delovno obremenitev odjemalca, kar vodi do hitrejše in bolj odzivne aplikacije.
Drug pomemben vidik pri optimiziranju obdelave velikih datotek Excel v aplikacijah skladov MERN je zagotavljanje učinkovite obdelave podatkov. Eden od pristopov bi lahko bil implementacija paginacije podatkov ali razčlenjevanja, kjer se naenkrat pridobi in obdeluje samo podnabor podatkov. Ta metoda bi skrajšala začetni čas nalaganja in uporabnikom omogočila interakcijo s podatki, ko se obdelujejo. Poleg tega lahko izkoriščanje mehanizmov indeksiranja in predpomnjenja na ozadju še izboljša zmogljivost. Skratka, za učinkovito optimizacijo ravnanja z velikimi datotekami v vaši spletni aplikaciji sklada MERN razmislite o kombinaciji uporabe GridFS za shranjevanje, prenosu računanja na strežnik in izvajanju razčlenjevanja podatkov za učinkovite interakcije sprednjega dela. 🚀
Pogosto zastavljena vprašanja o ravnanju z velikimi datotekami Excel v skladu MERN
- Kako se lahko izognem omejitvi velikosti BSON v MongoDB pri shranjevanju velikih datotek?
- Če želite zaobiti omejitev velikosti BSON v MongoDB, lahko uporabite GridFS, ki vam omogoča shranjevanje velikih datotek v kosih, pri čemer učinkovito obravnava datoteke, ki presegajo omejitev velikosti 16 MB BSON.
- Katere so najboljše prakse za optimizacijo delovanja vmesnika pri obdelavi velikih datotek Excel?
- Če želite optimizirati delovanje čelnega vmesnika, razmislite o prenosu nalog za obdelavo datotek in izračuna v zaledje. To bo zmanjšalo obremenitev odjemalčevega brskalnika in zagotovilo bolj gladko uporabniško izkušnjo.
- Kako lahko izboljšam hitrost pretvorbe velikih datotek Excel v JSON?
- Eden od načinov za pospešitev postopka pretvorbe je razdelitev datoteke na manjše dele in njihova asinhrona obdelava. Poleg tega lahko uporaba učinkovitih knjižnic ali uporaba zaledne storitve za pretvorbo znatno skrajša čas.
- Ali obstaja način za obdelavo izračunov v realnem času na velikih datotekah Excel?
- Izračune v realnem času je mogoče izvesti z uporabo obdelave na strani strežnika za združevanje podatkov (vsota, povprečje, največ, najmanj). To bi zmanjšalo čas, porabljen za obdelavo podatkov na sprednji strani, in izboljšalo odzivnost.
- Kateri je najboljši način za shranjevanje velikih Excelovih datotek, do katerih pogosto dostopate?
- Če so vaše datoteke Excel velike in potrebujejo pogost dostop, GridFS je odlična izbira. Zagotavlja učinkovito shranjevanje in iskanje z razdelitvijo datotek na manjše, obvladljive dele.
- Ali lahko v svoji spletni aplikaciji implementiram označevanje strani za velike Excelove datoteke?
- Da, implementacija paginacije lahko pomaga optimizirati delovanje. Pridobite in obdelate lahko manjše podnabore podatkov, zaradi česar je aplikacija bolj odzivna in skrajša začetni čas nalaganja.
- Kako MongoDB GridFS izboljša ravnanje z velikimi datotekami Excel?
- GridFS shranjuje datoteke v majhnih kosih, kar omogoča shranjevanje datotek, ki so večje od omejitve 16 MB, ki jo določa MongoDB. To je še posebej uporabno pri delu z velikimi zbirkami podatkov, kot so datoteke Excel.
- Katere korake naj naredim, da preprečim časovne omejitve pri obdelavi velikih datotek Excel?
- Če želite preprečiti časovne omejitve, lahko obdelavo datoteke razdelite na manjša opravila, za obdelavo uporabite delavce v ozadju ali čakalne vrste in optimizirate kodo na strani strežnika za učinkovito obdelavo podatkov.
- Kako lahko zmanjšam uporabo čelnega pomnilnika pri delu z velikimi datotekami Excel?
- Če želite zmanjšati uporabo čelnega pomnilnika, lahko implementirate pretakanje in razčlenjevanje za datoteko Excel, tako da obdelujete manjše dele datoteke naenkrat, namesto da vse naložite v pomnilnik hkrati.
Optimizacija obdelave velikih datotek Excel v vaši aplikaciji MERN Stack
Če želite učinkovito shraniti in pridobiti velike datoteke Excel v aplikaciji sklada MERN, razmislite o uporabi GridFS za MongoDB, ki obravnava datoteke, večje od omejitve velikosti 16 MB BSON. Pretvarjanje Excelovih datotek neposredno v JSON in njihovo shranjevanje lahko privede do ozkih grl pri delovanju, zlasti pri delu z velikimi nabori podatkov. Prenos obdelave datotek in izračunov v zaledje bo zmanjšal obremenitev sprednjega dela in zagotovil hitrejše čase obdelave za uporabnika.
Poleg tega lahko izvajanje tehnik, kot sta razčlenjevanje podatkov in označevanje strani na sprednjem delu, zagotovi, da se v danem trenutku obdela le obvladljiv del podatkov. To zmanjša porabo pomnilnika in pomaga preprečiti časovne omejitve. Z optimiziranjem zalednega shranjevanja in ravnanja s podatki na sprednjem delu se lahko vaša spletna aplikacija sklada MERN učinkovito prilagaja za obdelavo velikih Excelovih datotek s tisoči vrstic. 🚀
Viri in reference
- Pojasnjuje način uporabe GridFS za shranjevanje velikih datotek v MongoDB: Dokumentacija MongoDB GridFS
- Ponuja vpogled v optimiziranje Pretvorba datoteke Excel v Node.js s knjižnico xlsx: knjižnica xlsx na npm
- Ponuja pregled ravnanja z datotekami v aplikacijah sklada MERN: Vadnice DigitalOcean MERN
- Razpravlja o tehnikah optimizacije delovanja za velike nabore podatkov v čelnih aplikacijah: Blog mojstrov frontenda