Оптимізація обробки та зберігання великих файлів Excel у веб-додатку MERN Stack

Рішення 1. Зберігання файлу Excel як JSON у MongoDB (інтерфейс і сервер)

Це рішення використовує базовий підхід, коли ми перетворюємо дані Excel у JSON на інтерфейсі та зберігаємо їх у MongoDB. Цей сценарій допомагає з невеликими файлами, але може погано масштабуватися з великими файлами (понад 16 МБ). Це добре для базових налаштувань, де масштабованість не є проблемою.

// 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');});

Рішення 2. Використання GridFS для зберігання великих файлів Excel у MongoDB

У цьому підході ми використовуємо GridFS для зберігання великих файлів Excel у вигляді фрагментів у MongoDB. Це дозволяє обробляти файли розміром понад 16 Мб. Після збереження файлу інтерфейс отримує його та перетворює на JSON для обробки.

// 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');});

Рішення 3: Обробка на стороні сервера для оптимізації продуктивності

Це рішення покращує продуктивність, переміщуючи перетворення JSON із інтерфейсу на сервер. Це гарантує, що інтерфейс не страждає від великого часу обробки файлів і дозволяє швидше конвертувати файли для великих наборів даних.

// 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');});

Часті запитання щодо роботи з великими файлами Excel у стеку MERN

1. Як я можу уникнути обмеження розміру BSON у MongoDB під час зберігання великих файлів?
2. Щоб обійти обмеження розміру BSON у MongoDB, ви можете використовувати GridFS, що дозволяє зберігати великі файли частинами, ефективно обробляючи файли, які перевищують ліміт розміру BSON у 16 ​​МБ.
3. Які найкращі методи оптимізації продуктивності інтерфейсу під час обробки великих файлів Excel?
4. Щоб оптимізувати продуктивність зовнішнього інтерфейсу, подумайте про перенесення завдань обробки файлів і обчислень на серверний інтерфейс. Це зменшить навантаження на браузер клієнта, забезпечуючи більш плавну роботу користувача.
5. Як я можу покращити швидкість перетворення великих файлів Excel у JSON?
6. Один із способів прискорити процес перетворення — розбити файл на менші частини та асинхронно їх обробити. Крім того, використання ефективних бібліотек або серверної служби для перетворення може значно скоротити час.
7. Чи є спосіб обробки обчислень у реальному часі для великих файлів Excel?
8. Обчислення в режимі реального часу можна виконувати за допомогою серверної обробки для агрегації даних (сума, середнє, максимальне, мінімальне). Це зменшить час, витрачений на обробку даних у інтерфейсі, і покращить швидкість реагування.
9. Який найкращий спосіб зберігання великих файлів Excel, до яких часто звертаються?
10. Якщо ваші файли Excel великі і потребують частого доступу, GridFS є відмінним вибором. Він забезпечує ефективне зберігання та пошук, розділяючи файли на менші, керовані частини.
11. Чи можу я застосувати розбиття на сторінки для великих файлів Excel у своїй веб-програмі?
12. Так, впровадження розбиття сторінок може допомогти оптимізувати продуктивність. Ви можете отримувати та обробляти менші підмножини даних, що робить додаток більш чутливим і скорочує час початкового завантаження.
13. Як MongoDB GridFS покращує обробку великих файлів Excel?
14. GridFS зберігає файли невеликими фрагментами, що дає змогу зберігати файли, розмір яких перевищує обмеження в 16 МБ, встановлене MongoDB. Це особливо корисно під час роботи з великими наборами даних, як-от файли Excel.
15. Які кроки слід зробити, щоб запобігти тайм-аутам під час обробки великих файлів Excel?
16. Щоб запобігти тайм-аутам, ви можете розбити обробку файлів на менші завдання, використовувати фонові робочі або черги для обробки та оптимізувати свій серверний код для ефективної обробки даних.
17. Як я можу зменшити використання зовнішньої пам’яті під час обробки великих файлів Excel?
18. Щоб зменшити використання зовнішньої пам’яті, ви можете реалізувати потокове передавання та поділ на фрагменти для файлу Excel, обробляючи менші частини файлу за раз, а не завантажувати все в пам’ять одночасно.

Оптимізація обробки великих файлів Excel у вашій програмі MERN Stack

Щоб ефективно зберігати та отримувати великі файли Excel у стековій програмі MERN, вам слід розглянути можливість використання GridFS для MongoDB, який обробляє файли розміром більше 16 МБ BSON. Перетворення файлів Excel безпосередньо в JSON і їх зберігання може призвести до зниження продуктивності, особливо під час роботи з великими наборами даних. Перенесення обробки файлів і обчислень на бекенд зменшить навантаження на зовнішній інтерфейс і забезпечить швидший час обробки для користувача.

Крім того, впровадження таких методів, як фрагментація даних і розбивка на сторінки, може гарантувати, що в будь-який момент часу оброблятиметься лише керована частина даних. Це зменшує споживання пам’яті та допомагає запобігти тайм-аутам. Завдяки оптимізації внутрішнього сховища та обробки зовнішніх даних веб-програма стеку MERN може ефективно масштабуватися для обробки великих файлів Excel із тисячами рядків. 🚀