MERN ஸ்டாக் வலை பயன்பாட்டில் பெரிய எக்செல் கோப்புகளின் செயலாக்கம் மற்றும் சேமிப்பை மேம்படுத்துதல்

தீர்வு 1: எக்செல் கோப்பை மோங்கோடிபியில் JSON ஆக சேமித்தல் (முன் மற்றும் பின்பகுதி)

இந்தத் தீர்வு ஒரு அடிப்படை அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது, அங்கு எக்செல் தரவை முன்பகுதியில் உள்ள JSON ஆக மாற்றி அதை மோங்கோடிபியில் சேமிக்கிறோம். இந்த ஸ்கிரிப்ட் சிறிய கோப்புகளுக்கு உதவுகிறது, ஆனால் பெரிய கோப்புகளுடன் (16MBக்கு மேல்) அளவிட முடியாது. அளவிடுதல் பிரச்சனை இல்லாத அடிப்படை அமைப்புகளுக்கு இது நல்லது.

// 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');});

தீர்வு 2: மோங்கோடிபியில் பெரிய எக்செல் கோப்புகளை சேமிக்க GridFS ஐப் பயன்படுத்துதல்

இந்த அணுகுமுறையில், பெரிய எக்செல் கோப்புகளை மொங்கோடிபியில் துகள்களாகச் சேமிக்க கிரிட்எஃப்எஸ்ஸைப் பயன்படுத்துகிறோம். இதன் மூலம் 16எம்பிக்கும் அதிகமான கோப்புகளை கையாள முடியும். கோப்பைச் சேமித்த பிறகு, முன்பக்கம் அதை மீட்டெடுத்து செயலாக்கத்திற்காக JSON ஆக மாற்றுகிறது.

// 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');});

தீர்வு 3: செயல்திறனை மேம்படுத்த சர்வர் பக்க செயலாக்கம்

இந்த தீர்வு JSON மாற்றத்தை முன்பக்கம் இருந்து பின்தளத்திற்கு மாற்றுவதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. இது பெரிய கோப்பு செயலாக்க நேரங்களால் ஃபிரண்ட்எண்ட் பாதிக்கப்படாமல் இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, மேலும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு வேகமாக கோப்பு மாற்றத்தை அனுமதிக்கிறது.

// 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 ஸ்டேக்கில் பெரிய எக்செல் கோப்புகளை கையாள்வதில் அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

1. பெரிய கோப்புகளை சேமிக்கும் போது MongoDB இல் BSON அளவு வரம்பை நான் எவ்வாறு தவிர்க்கலாம்?
2. மோங்கோடிபியில் BSON அளவு வரம்பை மீற, நீங்கள் பயன்படுத்தலாம் GridFS, இது 16MB BSON அளவு வரம்பை மீறும் கோப்புகளை திறம்பட கையாளும், பெரிய கோப்புகளை துண்டுகளாக சேமிக்க அனுமதிக்கிறது.
3. பெரிய எக்செல் கோப்புகளை செயலாக்கும் போது முன்னோக்கி செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள் யாவை?
4. முன்பக்க செயல்திறனை மேம்படுத்த, பின்தளத்தில் கோப்பு செயலாக்கம் மற்றும் கணக்கீடு பணிகளை ஆஃப்லோடு செய்ய வேண்டும். இது வாடிக்கையாளரின் உலாவியில் சுமையைக் குறைக்கும், மேலும் மென்மையான பயனர் அனுபவத்தை உறுதி செய்யும்.
5. பெரிய எக்செல் கோப்புகளை JSON ஆக மாற்றும் வேகத்தை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது?
6. மாற்றும் செயல்முறையை விரைவுபடுத்துவதற்கான ஒரு வழி, கோப்பை சிறிய துண்டுகளாக உடைத்து, ஒத்திசைவற்ற முறையில் செயலாக்குவது. கூடுதலாக, திறமையான நூலகங்களை மேம்படுத்துதல் அல்லது மாற்றத்திற்கான பின்தள சேவையைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவை எடுத்துக் கொள்ளும் நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கலாம்.
7. பெரிய எக்செல் கோப்புகளில் நிகழ்நேர கணக்கீடுகளைக் கையாள வழி உள்ளதா?
8. நிகழ்நேர கணக்கீடுகளை, தரவுத் திரட்டலுக்கான சர்வர் பக்கச் செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்திச் செய்ய முடியும் (தொகை, சராசரி, அதிகபட்சம், நிமிடம்). இது முகப்பில் தரவைச் செயலாக்கும் நேரத்தைக் குறைத்து, மறுமொழியை மேம்படுத்தும்.
9. அடிக்கடி அணுகப்படும் பெரிய எக்செல் கோப்புகளை சேமிப்பதற்கான சிறந்த முறை எது?
10. உங்கள் எக்செல் கோப்புகள் பெரியதாக இருந்தால் மற்றும் அடிக்கடி அணுகல் தேவைப்பட்டால், GridFS ஒரு சிறந்த தேர்வாகும். கோப்புகளை சிறிய, நிர்வகிக்கக்கூடிய பகுதிகளாகப் பிரிப்பதன் மூலம் திறமையான சேமிப்பகத்தையும் மீட்டெடுப்பையும் இது உறுதி செய்கிறது.
11. எனது வலைப் பயன்பாட்டில் பெரிய எக்செல் கோப்புகளுக்கு பேஜினேஷனைச் செயல்படுத்த முடியுமா?
12. ஆம், பேஜினேஷனைச் செயல்படுத்துவது செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவும். நீங்கள் தரவின் சிறிய துணைக்குழுக்களைப் பெறலாம் மற்றும் செயலாக்கலாம், இது பயன்பாட்டை மிகவும் பதிலளிக்கக்கூடியதாக ஆக்குகிறது மற்றும் ஆரம்ப ஏற்றுதல் நேரத்தை குறைக்கிறது.
13. MongoDB GridFS பெரிய எக்செல் கோப்புகளைக் கையாளுவதை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
14. GridFS கோப்புகளை சிறிய துண்டுகளாக சேமிக்கிறது, இது MongoDB விதித்துள்ள 16MB வரம்பை விட பெரிய கோப்புகளை சேமிப்பதை சாத்தியமாக்குகிறது. Excel கோப்புகள் போன்ற பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
15. பெரிய எக்செல் கோப்புகளைச் செயலாக்கும் போது காலக்கெடுவைத் தடுக்க நான் என்ன நடவடிக்கைகளை எடுக்க வேண்டும்?
16. நேரம் முடிவடைவதைத் தடுக்க, நீங்கள் கோப்பு செயலாக்கத்தை சிறிய பணிகளாகப் பிரிக்கலாம், பின்னணி பணியாளர்கள் அல்லது செயலாக்க வரிசைகளைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் தரவை திறமையாகக் கையாள உங்கள் சேவையகக் குறியீட்டை மேம்படுத்தலாம்.
17. பெரிய எக்செல் கோப்புகளைக் கையாளும் போது முன்பக்க நினைவகப் பயன்பாட்டை எவ்வாறு குறைக்கலாம்?
18. ஃப்ரண்ட்எண்ட் மெமரி பயன்பாட்டைக் குறைக்க, எக்செல் கோப்பிற்கான ஸ்ட்ரீமிங் மற்றும் துண்டிங்கைச் செயல்படுத்தலாம், ஒரே நேரத்தில் எல்லாவற்றையும் நினைவகத்தில் ஏற்றுவதற்குப் பதிலாக, கோப்பின் சிறிய பகுதிகளை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்கலாம்.

உங்கள் MERN ஸ்டாக் பயன்பாட்டில் பெரிய எக்செல் கோப்பு கையாளுதலை மேம்படுத்துதல்

MERN ஸ்டாக் பயன்பாட்டில் பெரிய எக்செல் கோப்புகளை திறம்பட சேமித்து மீட்டெடுக்க, நீங்கள் இதைப் பயன்படுத்த வேண்டும் கிரிட்எஃப்எஸ் மோங்கோடிபிக்கு, இது 16MB BSON அளவு வரம்பை விட பெரிய கோப்புகளைக் கையாளுகிறது. எக்செல் கோப்புகளை நேரடியாக JSON ஆக மாற்றி அவற்றை சேமிப்பது செயல்திறன் தடைகளுக்கு வழிவகுக்கும், குறிப்பாக பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது. பின்தளத்தில் கோப்பு செயலாக்கம் மற்றும் கணக்கீடுகளை ஆஃப்லோட் செய்வது முன்பக்க சுமையை குறைக்கும் மற்றும் பயனருக்கு வேகமான செயலாக்க நேரத்தை வழங்கும்.

மேலும், டேட்டா துண்டிங் மற்றும் பேஜினேஷன் போன்ற நுட்பங்களை முன்பக்கத்தில் செயல்படுத்துவது, எந்த நேரத்திலும் தரவின் நிர்வகிக்கக்கூடிய பகுதி மட்டுமே செயலாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்யும். இது நினைவக நுகர்வு குறைக்கிறது மற்றும் நேரம் முடிவடைவதை தடுக்க உதவுகிறது. பின்தள சேமிப்பகம் மற்றும் முன்நிலை தரவு கையாளுதல் இரண்டையும் மேம்படுத்துவதன் மூலம், ஆயிரக்கணக்கான வரிசைகள் கொண்ட பெரிய எக்செல் கோப்புகளை கையாள உங்கள் MERN ஸ்டேக் வலை பயன்பாடு திறமையாக அளவிட முடியும். 🚀