MERN స్టాక్ వెబ్ అప్లికేషన్‌లో పెద్ద ఎక్సెల్ ఫైల్‌ల ప్రాసెసింగ్ మరియు నిల్వను ఆప్టిమైజ్ చేయడం

పరిష్కారం 1: MongoDB (ఫ్రంటెండ్ మరియు బ్యాకెండ్)లో ఎక్సెల్ ఫైల్‌ను JSONగా నిల్వ చేయడం

ఈ పరిష్కారం ప్రాథమిక విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇక్కడ మేము Excel డేటాను ఫ్రంటెండ్‌లో JSONగా మార్చాము మరియు దానిని MongoDBలో నిల్వ చేస్తాము. ఈ స్క్రిప్ట్ చిన్న ఫైల్‌లతో సహాయపడుతుంది కానీ పెద్ద ఫైల్‌లతో (16MB పైన) బాగా స్కేల్ చేయకపోవచ్చు. స్కేలబిలిటీ సమస్య లేని ప్రాథమిక సెటప్‌లకు ఇది మంచిది.

// 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');});

పరిష్కారం 2: MongoDBలో పెద్ద Excel ఫైల్‌లను నిల్వ చేయడానికి GridFSని ఉపయోగించడం

ఈ విధానంలో, మేము MongoDBలో పెద్ద Excel ఫైల్‌లను భాగాలుగా నిల్వ చేయడానికి GridFSని ఉపయోగిస్తాము. ఇది 16MB కంటే పెద్ద ఫైల్‌లను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఫైల్‌ను నిల్వ చేసిన తర్వాత, ఫ్రంటెండ్ దానిని తిరిగి పొందుతుంది మరియు ప్రాసెసింగ్ కోసం JSONగా మారుస్తుంది.

// 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');});

పరిష్కారం 3: పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సర్వర్ వైపు ప్రాసెసింగ్

ఈ పరిష్కారం JSON మార్పిడిని ఫ్రంటెండ్ నుండి బ్యాకెండ్‌కు మార్చడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది. ఇది ఫ్రంటెండ్ పెద్ద ఫైల్ ప్రాసెసింగ్ సమయాలతో బాధపడదని నిర్ధారిస్తుంది మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం వేగంగా ఫైల్ మార్పిడిని అనుమతిస్తుంది.

// 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 స్టాక్‌లో పెద్ద ఎక్సెల్ ఫైల్‌లను నిర్వహించడంపై తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

1. పెద్ద ఫైల్‌లను నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు నేను MongoDBలో BSON పరిమాణ పరిమితిని ఎలా నివారించగలను?
2. MongoDBలో BSON పరిమాణ పరిమితిని దాటవేయడానికి, మీరు ఉపయోగించవచ్చు GridFS, ఇది 16MB BSON పరిమాణ పరిమితిని మించిన ఫైల్‌లను సమర్ధవంతంగా నిర్వహించడం ద్వారా పెద్ద ఫైల్‌లను భాగాలుగా నిల్వ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
3. పెద్ద Excel ఫైల్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు ఫ్రంటెండ్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు ఏమిటి?
4. ఫ్రంటెండ్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, ఫైల్ ప్రాసెసింగ్ మరియు గణన పనులను బ్యాకెండ్‌కు ఆఫ్‌లోడ్ చేయడాన్ని పరిగణించండి. ఇది క్లయింట్ యొక్క బ్రౌజర్‌పై లోడ్‌ను తగ్గిస్తుంది, ఇది సున్నితమైన వినియోగదారు అనుభవాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
5. పెద్ద Excel ఫైల్‌లను JSONకి మార్చే వేగాన్ని నేను ఎలా మెరుగుపరచగలను?
6. మార్పిడి ప్రక్రియను వేగవంతం చేయడానికి ఒక మార్గం ఫైల్‌ను చిన్న భాగాలుగా విభజించడం మరియు వాటిని అసమకాలికంగా ప్రాసెస్ చేయడం. అదనంగా, సమర్థవంతమైన లైబ్రరీలను ప్రభావితం చేయడం లేదా మార్పిడి కోసం బ్యాకెండ్ సేవను ఉపయోగించడం వల్ల తీసుకున్న సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు.
7. పెద్ద ఎక్సెల్ ఫైల్‌లలో నిజ-సమయ గణనలను నిర్వహించడానికి మార్గం ఉందా?
8. డేటా అగ్రిగేషన్ (మొత్తం, సగటు, గరిష్టం, నిమి) కోసం సర్వర్ వైపు ప్రాసెసింగ్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా నిజ-సమయ గణనలను నిర్వహించవచ్చు. ఇది ఫ్రంటెండ్‌లో డేటాను ప్రాసెస్ చేసే సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.
9. తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన పెద్ద Excel ఫైల్‌లను నిల్వ చేయడానికి ఉత్తమమైన పద్ధతి ఏది?
10. మీ Excel ఫైల్‌లు పెద్దవిగా ఉండి, తరచుగా యాక్సెస్ కావాలంటే, GridFS ఒక అద్భుతమైన ఎంపిక. ఇది ఫైళ్లను చిన్న, నిర్వహించదగిన భాగాలుగా విభజించడం ద్వారా సమర్థవంతమైన నిల్వ మరియు తిరిగి పొందడాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
11. నేను నా వెబ్ యాప్‌లో పెద్ద Excel ఫైల్‌ల కోసం పేజీని అమలు చేయవచ్చా?
12. అవును, పేజినేషన్‌ని అమలు చేయడం పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది. మీరు డేటా యొక్క చిన్న ఉపసమితులను పొందవచ్చు మరియు ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, ఇది యాప్‌ను మరింత ప్రతిస్పందించేలా చేస్తుంది మరియు ప్రారంభ లోడ్ సమయాన్ని తగ్గిస్తుంది.
13. మొంగోడిబి గ్రిడ్ఎఫ్ఎస్ పెద్ద ఎక్సెల్ ఫైల్‌ల నిర్వహణను ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది?
14. GridFS ఫైల్‌లను చిన్న భాగాలుగా నిల్వ చేస్తుంది, ఇది MongoDB విధించిన 16MB పరిమితి కంటే పెద్ద ఫైల్‌లను నిల్వ చేయడం సాధ్యపడుతుంది. Excel ఫైల్‌ల వంటి పెద్ద డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
15. పెద్ద Excel ఫైల్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు గడువు ముగియకుండా నిరోధించడానికి నేను ఏ చర్యలు తీసుకోవాలి?
16. గడువు ముగియకుండా నిరోధించడానికి, మీరు ఫైల్ ప్రాసెసింగ్‌ను చిన్న టాస్క్‌లుగా విభజించవచ్చు, ప్రాసెసింగ్ కోసం బ్యాక్‌గ్రౌండ్ వర్కర్లు లేదా క్యూలను ఉపయోగించవచ్చు మరియు డేటాను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి మీ సర్వర్-సైడ్ కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
17. పెద్ద ఎక్సెల్ ఫైల్‌లను హ్యాండిల్ చేస్తున్నప్పుడు ఫ్రంటెండ్ మెమరీ వినియోగాన్ని నేను ఎలా తగ్గించగలను?
18. ఫ్రంటెండ్ మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి, మీరు ఎక్సెల్ ఫైల్ కోసం స్ట్రీమింగ్ మరియు ఛంకింగ్‌ని అమలు చేయవచ్చు, ఫైల్‌లోని చిన్న భాగాలను ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయవచ్చు, ప్రతిదానిని ఒకేసారి మెమరీలోకి లోడ్ చేయడం కంటే.

మీ MERN స్టాక్ యాప్‌లో పెద్ద ఎక్సెల్ ఫైల్ హ్యాండ్లింగ్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం

MERN స్టాక్ యాప్‌లో పెద్ద Excel ఫైల్‌లను సమర్ధవంతంగా నిల్వ చేయడానికి మరియు తిరిగి పొందడానికి, మీరు ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించాలి గ్రిడ్ఎఫ్ఎస్ MongoDB కోసం, ఇది 16MB BSON పరిమాణ పరిమితి కంటే పెద్ద ఫైల్‌లను నిర్వహిస్తుంది. Excel ఫైల్‌లను నేరుగా JSONలోకి మార్చడం మరియు వాటిని నిల్వ చేయడం పనితీరు అడ్డంకులకు దారితీస్తుంది, ప్రత్యేకించి పెద్ద డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు. ఫైల్ ప్రాసెసింగ్ మరియు గణనలను బ్యాకెండ్‌కు ఆఫ్‌లోడ్ చేయడం వలన ఫ్రంటెండ్ లోడ్ తగ్గుతుంది మరియు వినియోగదారుకు వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ సమయాలను అందిస్తుంది.

ఇంకా, ఫ్రంటెండ్‌లో డేటా ఛంకింగ్ మరియు పేజినేషన్ వంటి సాంకేతికతలను అమలు చేయడం వలన ఏ సమయంలోనైనా డేటా నిర్వహించదగిన భాగం మాత్రమే ప్రాసెస్ చేయబడుతుందని నిర్ధారించుకోవచ్చు. ఇది మెమరీ వినియోగాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు సమయం ముగియకుండా నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది. బ్యాకెండ్ స్టోరేజ్ మరియు ఫ్రంటెండ్ డేటా హ్యాండ్లింగ్ రెండింటినీ ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా, మీ MERN స్టాక్ వెబ్ యాప్ వేలాది వరుసలతో కూడిన పెద్ద Excel ఫైల్‌లను నిర్వహించడానికి సమర్థవంతంగా స్కేల్ చేయగలదు. 🚀