Оптимизација обраде и складиштења великих Екцел датотека у веб апликацији МЕРН Стацк

Решење 1: Чување Екцел датотеке као ЈСОН у МонгоДБ (Фронтенд и Бацкенд)

Ово решење користи основни приступ где конвертујемо Екцел податке у ЈСОН на фронтенду и чувамо их у МонгоДБ. Ова скрипта помаже са малим датотекама, али можда неће бити добро скалирана са великим датотекама (изнад 16МБ). Добар је за основна подешавања где скалабилност није проблем.

// 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');});

Решење 2: Коришћење ГридФС-а за складиштење великих Екцел датотека у МонгоДБ

У овом приступу користимо ГридФС за складиштење великих Екцел датотека као комада у МонгоДБ. Ово нам омогућава да рукујемо датотекама већим од 16МБ. Након складиштења датотеке, фронтенд је преузима и претвара у ЈСОН за обраду.

// 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');});

Решење 3: Обрада на страни сервера ради оптимизације перформанси

Ово решење побољшава перформансе премештањем ЈСОН конверзије са фронтенда на позадину. Ово осигурава да фронтенд не трпи дуго времена обраде датотека и омогућава бржу конверзију датотека за велике скупове података.

// 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');});

Често постављана питања о руковању великим Екцел датотекама у МЕРН стеку

1. Како могу да избегнем ограничење величине БСОН-а у МонгоДБ-у када чувам велике датотеке?
2. Да бисте заобишли ограничење величине БСОН-а у МонгоДБ-у, можете користити GridFS, који вам омогућава да складиштите велике датотеке у комадима, ефикасно рукујући датотекама које прелазе ограничење величине БСОН-а од 16 МБ.
3. Које су најбоље праксе за оптимизацију перформанси фронтенд-а приликом обраде великих Екцел датотека?
4. Да бисте оптимизовали перформансе фронтенда, размислите о пребацивању задатака обраде датотека и израчунавања на позадину. Ово ће смањити оптерећење клијентовог претраживача, осигуравајући лакше корисничко искуство.
5. Како могу да побољшам брзину претварања великих Екцел датотека у ЈСОН?
6. Један од начина да се убрза процес конверзије је разбијање датотеке на мање делове и њихова асинхрона обрада. Поред тога, коришћење ефикасних библиотека или коришћење позадинске услуге за конверзију може значајно смањити потребно време.
7. Постоји ли начин за руковање прорачунима у реалном времену на великим Екцел датотекама?
8. Прорачуни у реалном времену се могу извршити коришћењем обраде на страни сервера за агрегацију података (збир, просек, максимум, мин). Ово би смањило време утрошено на обраду података на фронтенд-у и побољшало одзив.
9. Који је најбољи метод за чување великих Екцел датотека којима се често приступа?
10. Ако су ваше Екцел датотеке велике и треба им чест приступ, GridFS је одличан избор. Осигурава ефикасно складиштење и преузимање тако што дели датотеке на мање комаде којима се може управљати.
11. Могу ли да применим пагинацију за велике Екцел датотеке у својој веб апликацији?
12. Да, примена пагинације може помоћи у оптимизацији перформанси. Можете да преузимате и обрађујете мање подскупове података, што апликацију чини осетљивијом и смањује почетно време учитавања.
13. Како МонгоДБ ГридФС побољшава руковање великим Екцел датотекама?
14. ГридФС складишти датотеке у малим комадима, што омогућава складиштење датотека које су веће од ограничења од 16 МБ које намеће МонгоДБ. Ово је посебно корисно када се ради са великим скуповима података као што су Екцел датотеке.
15. Које кораке треба да предузмем да спречим временско ограничење приликом обраде великих Екцел датотека?
16. Да бисте спречили временско ограничење, можете да разбијете обраду датотеке на мање задатке, користите раднике у позадини или редове за обраду и оптимизујете код на страни сервера за ефикасно руковање подацима.
17. Како могу да смањим употребу фронтенд меморије при руковању великим Екцел датотекама?
18. Да бисте смањили употребу фронтенд меморије, можете имплементирати стриминг и ломљење за Екцел датотеку, обрађујући мање делове датотеке одједном, уместо да све учитавате у меморију одједном.

Оптимизација руковања великим Екцел датотекама у вашој МЕРН Стацк апликацији

Да бисте ефикасно чували и преузимали велике Екцел датотеке у МЕРН стецк апликацији, требало би да размислите о коришћењу ГридФС за МонгоДБ, који обрађује датотеке веће од ограничења величине БСОН-а од 16 МБ. Конвертовање Екцел датотека директно у ЈСОН и њихово складиштење може довести до уских грла у перформансама, посебно када се ради о великим скуповима података. Пребацивање обраде датотека и прорачуна на позадину ће смањити оптерећење фронтенда и обезбедити брже време обраде за корисника.

Штавише, примена техника као што су груписање података и пагинација на фронтенд-у може да обезбеди да се у било ком тренутку обрађује само део података којим се може управљати. Ово смањује потрошњу меморије и помаже у спречавању временских ограничења. Оптимизацијом позадинског складиштења и руковања подацима на фронтенду, ваша МЕРН стек веб апликација може ефикасно да се скалира да рукује великим Екцел датотекама са хиљадама редова. 🚀