MERN اسٹیک ویب ایپلیکیشن میں بڑی ایکسل فائلوں کی پروسیسنگ اور اسٹوریج کو بہتر بنانا

حل 1: ایکسل فائل کو JSON کے بطور MongoDB میں اسٹور کرنا (فرنٹ اینڈ اور بیک اینڈ)

یہ حل ایک بنیادی نقطہ نظر کا استعمال کرتا ہے جہاں ہم ایکسل ڈیٹا کو فرنٹ اینڈ پر JSON میں تبدیل کرتے ہیں اور اسے MongoDB میں اسٹور کرتے ہیں۔ یہ اسکرپٹ چھوٹی فائلوں میں مدد کرتا ہے لیکن بڑی فائلوں (16MB سے اوپر) کے ساتھ اچھی طرح سے پیمانہ نہیں ہوسکتا ہے۔ یہ بنیادی سیٹ اپ کے لیے اچھا ہے جہاں اسکیل ایبلٹی کوئی مسئلہ نہیں ہے۔

// 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');});

حل 2: MongoDB میں بڑی ایکسل فائلوں کو اسٹور کرنے کے لیے GridFS کا استعمال

اس نقطہ نظر میں، ہم بڑی ایکسل فائلوں کو MongoDB میں ٹکڑوں کے طور پر ذخیرہ کرنے کے لیے GridFS استعمال کرتے ہیں۔ یہ ہمیں 16MB سے بڑی فائلوں کو ہینڈل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ فائل کو اسٹور کرنے کے بعد، فرنٹ اینڈ اسے بازیافت کرتا ہے اور پروسیسنگ کے لیے اسے JSON میں تبدیل کرتا ہے۔

// 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');});

حل 3: کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے سرور سائیڈ پروسیسنگ

یہ حل JSON کی تبدیلی کو فرنٹ اینڈ سے بیک اینڈ میں منتقل کرکے کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ فرنٹ اینڈ بڑے فائل پروسیسنگ کے اوقات کا شکار نہیں ہوتا ہے، اور بڑے ڈیٹا سیٹس کے لیے فائل کی تیز تر تبدیلی کی اجازت دیتا ہے۔

// 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 اسٹیک میں بڑی ایکسل فائلوں کو سنبھالنے کے بارے میں اکثر پوچھے گئے سوالات

1. بڑی فائلوں کو اسٹور کرتے وقت میں MongoDB میں BSON سائز کی حد سے کیسے بچ سکتا ہوں؟
2. MongoDB میں BSON سائز کی حد کو نظرانداز کرنے کے لیے، آپ استعمال کر سکتے ہیں۔ GridFS، جو آپ کو بڑی فائلوں کو ٹکڑوں میں ذخیرہ کرنے کی اجازت دیتا ہے، مؤثر طریقے سے ان فائلوں کو سنبھالتا ہے جو 16MB BSON سائز کی حد سے زیادہ ہیں۔
3. بڑی ایکسل فائلوں پر کارروائی کرتے وقت فرنٹ اینڈ پرفارمنس کو بہتر بنانے کے بہترین طریقے کیا ہیں؟
4. فرنٹ اینڈ پرفارمنس کو بہتر بنانے کے لیے، فائل پروسیسنگ اور حساب کتاب کے کاموں کو بیک اینڈ پر آف لوڈ کرنے پر غور کریں۔ اس سے کلائنٹ کے براؤزر پر بوجھ کم ہو جائے گا، اور صارف کے بہتر تجربے کو یقینی بنایا جائے گا۔
5. میں بڑی ایکسل فائلوں کو JSON میں تبدیل کرنے کی رفتار کو کیسے بہتر بنا سکتا ہوں؟
6. تبادلوں کے عمل کو تیز کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ فائل کو چھوٹے ٹکڑوں میں توڑ کر ان پر غیر مطابقت پذیری سے کارروائی کی جائے۔ مزید برآں، موثر لائبریریوں کا فائدہ اٹھانا یا تبادلوں کے لیے بیک اینڈ سروس استعمال کرنے سے لگنے والے وقت کو نمایاں طور پر کم کیا جا سکتا ہے۔
7. کیا بڑی ایکسل فائلوں پر ریئل ٹائم حسابات کو سنبھالنے کا کوئی طریقہ ہے؟
8. ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے سرور سائیڈ پروسیسنگ کا استعمال کرتے ہوئے حقیقی وقت کا حساب لگایا جا سکتا ہے (رقم، اوسط، زیادہ سے زیادہ، کم سے کم)۔ اس سے فرنٹ اینڈ پر ڈیٹا کی پروسیسنگ میں خرچ ہونے والے وقت کو کم کیا جائے گا اور ردعمل میں بہتری آئے گی۔
9. بڑی ایکسل فائلوں کو ذخیرہ کرنے کا بہترین طریقہ کیا ہے جن تک اکثر رسائی حاصل کی جاتی ہے؟
10. اگر آپ کی ایکسل فائلیں بڑی ہیں اور انہیں بار بار رسائی کی ضرورت ہے، GridFS ایک بہترین انتخاب ہے. یہ فائلوں کو چھوٹے، قابل انتظام حصوں میں تقسیم کرکے موثر اسٹوریج اور بازیافت کو یقینی بناتا ہے۔
11. کیا میں اپنی ویب ایپ میں بڑی ایکسل فائلوں کے لیے صفحہ بندی نافذ کر سکتا ہوں؟
12. ہاں، صفحہ بندی کو لاگو کرنے سے کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔ آپ ڈیٹا کے چھوٹے ذیلی سیٹوں کو بازیافت اور اس پر کارروائی کر سکتے ہیں، جو ایپ کو زیادہ ذمہ دار بناتا ہے اور ابتدائی لوڈنگ کا وقت کم کرتا ہے۔
13. MongoDB GridFS بڑی ایکسل فائلوں کی ہینڈلنگ کو کیسے بہتر بناتا ہے؟
14. GridFS فائلوں کو چھوٹے ٹکڑوں میں اسٹور کرتا ہے، جس سے ان فائلوں کو اسٹور کرنا ممکن ہو جاتا ہے جو MongoDB کی طرف سے عائد کردہ 16MB کی حد سے بڑی ہیں۔ یہ خاص طور پر مفید ہے جب ایکسل فائلوں جیسے بڑے ڈیٹاسیٹس سے نمٹنے کے لیے۔
15. بڑی ایکسل فائلوں پر کارروائی کرتے وقت ٹائم آؤٹ کو روکنے کے لیے مجھے کیا اقدامات کرنے چاہئیں؟
16. ٹائم آؤٹ کو روکنے کے لیے، آپ فائل پروسیسنگ کو چھوٹے کاموں میں توڑ سکتے ہیں، بیک گراؤنڈ ورکرز یا پروسیسنگ کے لیے قطاروں کا استعمال کر سکتے ہیں، اور ڈیٹا کو موثر طریقے سے ہینڈل کرنے کے لیے اپنے سرور سائیڈ کوڈ کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
17. بڑی ایکسل فائلوں کو سنبھالتے وقت میں فرنٹ اینڈ میموری کے استعمال کو کیسے کم کرسکتا ہوں؟
18. فرنٹ اینڈ میموری کے استعمال کو کم کرنے کے لیے، آپ ایکسل فائل کے لیے سٹریمنگ اور چنکنگ کو لاگو کر سکتے ہیں، ایک وقت میں فائل کے چھوٹے حصوں پر کارروائی کر سکتے ہیں، بجائے اس کے کہ ہر چیز کو ایک ساتھ میموری میں لوڈ کریں۔

آپ کے MERN اسٹیک ایپ میں بڑی ایکسل فائل ہینڈلنگ کو بہتر بنانا

MERN اسٹیک ایپ میں بڑی ایکسل فائلوں کو مؤثر طریقے سے اسٹور اور بازیافت کرنے کے لیے، آپ کو استعمال کرنے پر غور کرنا چاہیے۔ گرڈ ایف ایس MongoDB کے لیے، جو 16MB BSON سائز کی حد سے بڑی فائلوں کو ہینڈل کرتا ہے۔ ایکسل فائلوں کو براہ راست JSON میں تبدیل کرنا اور انہیں ذخیرہ کرنا کارکردگی میں رکاوٹوں کا باعث بن سکتا ہے، خاص طور پر جب بڑے ڈیٹا سیٹس سے نمٹ رہے ہوں۔ فائل پروسیسنگ اور حسابات کو بیک اینڈ پر آف لوڈ کرنے سے فرنٹ اینڈ کا بوجھ کم ہو جائے گا اور صارف کے لیے تیز تر پروسیسنگ کا وقت ملے گا۔

مزید برآں، فرنٹ اینڈ پر ڈیٹا چنکنگ اور صفحہ بندی جیسی تکنیکوں کو نافذ کرنا اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ کسی بھی وقت ڈیٹا کے صرف ایک قابل انتظام حصے پر کارروائی کی جائے۔ یہ میموری کی کھپت کو کم کرتا ہے اور ٹائم آؤٹ کو روکنے میں مدد کرتا ہے۔ بیک اینڈ اسٹوریج اور فرنٹ اینڈ ڈیٹا ہینڈلنگ دونوں کو بہتر بنا کر، آپ کی MERN اسٹیک ویب ایپ ہزاروں قطاروں والی بڑی Excel فائلوں کو ہینڈل کرنے کے لیے مؤثر طریقے سے پیمانہ بنا سکتی ہے۔ 🚀