MERN Stack Web Uygulamasında Büyük Excel Dosyalarının İşlenmesini ve Saklanmasını Optimize Etme

Çözüm 1: Excel Dosyasını MongoDB'de JSON olarak Depolama (Ön Uç ve Arka Uç)

Bu çözüm, Excel verilerini ön uçta JSON'a dönüştürdüğümüz ve MongoDB'de sakladığımız temel bir yaklaşımı kullanır. Bu komut dosyası küçük dosyalarda yardımcı olur ancak büyük dosyalarda (16 MB'ın üzerinde) iyi ölçeklenemeyebilir. Ölçeklenebilirliğin sorun olmadığı temel kurulumlar için iyidir.

// 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');});

Çözüm 2: Büyük Excel Dosyalarını MongoDB'de Depolamak için GridFS'yi Kullanma

Bu yaklaşımda, büyük Excel dosyalarını MongoDB'de parçalar halinde depolamak için GridFS'yi kullanıyoruz. Bu, 16 MB'tan büyük dosyaları işlememize olanak tanır. Dosyayı kaydettikten sonra ön uç onu alır ve işlenmek üzere JSON'a dönüştürür.

// 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');});

3. Çözüm: Performansı Optimize Etmek için Sunucu Tarafı İşleme

Bu çözüm, JSON dönüşümünü ön uçtan arka uca kaydırarak performansı artırır. Bu, ön ucun büyük dosya işleme sürelerinden etkilenmemesini sağlar ve büyük veri kümeleri için daha hızlı dosya dönüşümüne olanak tanır.

// 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 Yığınında Büyük Excel Dosyalarının Kullanımı Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

1. Büyük dosyaları depolarken MongoDB'deki BSON boyut sınırını nasıl önleyebilirim?
2. MongoDB'deki BSON boyut sınırını atlamak için şunları kullanabilirsiniz: GridFSBu, büyük dosyaları parçalar halinde saklamanıza ve 16 MB BSON boyut sınırını aşan dosyaları verimli bir şekilde işlemenize olanak tanır.
3. Büyük Excel dosyalarını işlerken ön uç performansını optimize etmeye yönelik en iyi uygulamalar nelerdir?
4. Ön uç performansını optimize etmek için dosya işleme ve hesaplama görevlerini arka uca boşaltmayı düşünün. Bu, müşterinin tarayıcısındaki yükü azaltarak daha sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlayacaktır.
5. Büyük Excel dosyalarını JSON'a dönüştürme hızını nasıl artırabilirim?
6. Dönüştürme sürecini hızlandırmanın bir yolu, dosyayı daha küçük parçalara bölerek bunları eşzamansız olarak işlemektir. Ek olarak, verimli kitaplıklardan yararlanmak veya dönüştürme için bir arka uç hizmeti kullanmak, harcanan süreyi önemli ölçüde azaltabilir.
7. Büyük Excel dosyalarında gerçek zamanlı hesaplamaları gerçekleştirmenin bir yolu var mı?
8. Veri toplama (toplam, ortalama, maksimum, minimum) için sunucu tarafı işleme kullanılarak gerçek zamanlı hesaplamalar yapılabilir. Bu, ön uçta verileri işlemek için harcanan süreyi azaltacak ve yanıt verme hızını artıracaktır.
9. Sık erişilen büyük Excel dosyalarını depolamanın en iyi yöntemi nedir?
10. Excel dosyalarınız büyükse ve sık erişime ihtiyaç duyuyorsa, GridFS mükemmel bir seçimdir. Dosyaları daha küçük, yönetilebilir parçalara bölerek verimli depolama ve alma sağlar.
11. Web uygulamamda büyük Excel dosyaları için sayfalandırma uygulayabilir miyim?
12. Evet, sayfalandırmanın uygulanması performansın optimize edilmesine yardımcı olabilir. Verilerin daha küçük alt kümelerini alıp işleyebilirsiniz; bu, uygulamayı daha duyarlı hale getirir ve ilk yükleme süresini azaltır.
13. MongoDB GridFS büyük Excel dosyalarının işlenmesini nasıl geliştirir?
14. GridFS, dosyaları küçük parçalar halinde saklayarak MongoDB tarafından uygulanan 16MB sınırından daha büyük dosyaların depolanmasını mümkün kılar. Bu, özellikle Excel dosyaları gibi büyük veri kümeleriyle uğraşırken kullanışlıdır.
15. Büyük Excel dosyalarını işlerken zaman aşımlarını önlemek için hangi adımları atmalıyım?
16. Zaman aşımlarını önlemek için dosya işlemeyi daha küçük görevlere bölebilir, işleme için arka plan çalışanlarını veya kuyrukları kullanabilir ve verileri verimli bir şekilde işlemek için sunucu tarafı kodunuzu optimize edebilirsiniz.
17. Büyük Excel dosyalarını işlerken ön uç bellek kullanımını nasıl azaltabilirim?
18. Ön uç bellek kullanımını azaltmak için, her şeyi belleğe aynı anda yüklemek yerine, Excel dosyası için akış ve parçalama uygulayabilir, dosyanın daha küçük bölümlerini aynı anda işleyebilirsiniz.

MERN Stack Uygulamanızda Büyük Excel Dosya İşlemeyi Optimize Etme

Büyük Excel dosyalarını bir MERN yığın uygulamasında verimli bir şekilde depolamak ve almak için şunu kullanmayı düşünmelisiniz: IzgaraFS 16 MB BSON boyut sınırından daha büyük dosyaları işleyen MongoDB için. Excel dosyalarını doğrudan JSON'a dönüştürmek ve depolamak, özellikle büyük veri kümeleriyle uğraşırken performans darboğazlarına yol açabilir. Dosya işleme ve hesaplamaların arka uca aktarılması, ön uç yükünü azaltacak ve kullanıcıya daha hızlı işlem süreleri sağlayacaktır.

Ayrıca ön uçta veri yığınlama ve sayfalandırma gibi tekniklerin uygulanması, herhangi bir zamanda verilerin yalnızca yönetilebilir bir kısmının işlenmesini sağlayabilir. Bu, bellek tüketimini azaltır ve zaman aşımlarının önlenmesine yardımcı olur. MERN yığın web uygulamanız, hem arka uç depolamayı hem de ön uç veri işlemeyi optimize ederek binlerce satırdan oluşan büyük Excel dosyalarını işleyecek şekilde verimli bir şekilde ölçeklenebilir. 🚀