Tối ưu hóa việc xử lý và lưu trữ các tệp Excel lớn trong ứng dụng web ngăn xếp MERN

Giải pháp 1: Lưu trữ tệp Excel dưới dạng JSON trong MongoDB (Frontend và Backend)

Giải pháp này sử dụng phương pháp cơ bản trong đó chúng tôi chuyển đổi dữ liệu Excel thành JSON trên giao diện người dùng và lưu trữ dữ liệu đó trong MongoDB. Tập lệnh này hỗ trợ các tệp nhỏ nhưng có thể không mở rộng tốt với các tệp lớn (trên 16MB). Điều này tốt cho các thiết lập cơ bản trong đó khả năng mở rộng không phải là vấn đề.

// 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');});

Giải pháp 2: Sử dụng GridFS để lưu trữ các tệp Excel lớn trong MongoDB

Theo phương pháp này, chúng tôi sử dụng GridFS để lưu trữ các tệp Excel lớn dưới dạng các đoạn trong MongoDB. Điều này cho phép chúng tôi xử lý các tệp lớn hơn 16MB. Sau khi lưu trữ tệp, giao diện người dùng sẽ truy xuất tệp đó và chuyển đổi nó thành JSON để xử lý.

// 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');});

Giải pháp 3: Xử lý phía máy chủ để tối ưu hóa hiệu suất

Giải pháp này cải thiện hiệu suất bằng cách chuyển chuyển đổi JSON từ giao diện người dùng sang phụ trợ. Điều này đảm bảo giao diện người dùng không bị ảnh hưởng bởi thời gian xử lý tệp lớn và cho phép chuyển đổi tệp nhanh hơn cho các tập dữ liệu lớn.

// 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');});

Câu hỏi thường gặp về xử lý tệp Excel lớn trong ngăn xếp MERN

1. Làm cách nào để tránh giới hạn kích thước BSON trong MongoDB khi lưu trữ các tệp lớn?
2. Để bỏ qua giới hạn kích thước BSON trong MongoDB, bạn có thể sử dụng GridFS, cho phép bạn lưu trữ các tệp lớn theo từng khối, xử lý hiệu quả các tệp vượt quá giới hạn kích thước BSON 16MB.
3. Các phương pháp hay nhất để tối ưu hóa hiệu suất giao diện người dùng khi xử lý các tệp Excel lớn là gì?
4. Để tối ưu hóa hiệu suất của giao diện người dùng, hãy cân nhắc việc giảm tải các tác vụ tính toán và xử lý tệp sang phần phụ trợ. Điều này sẽ giảm tải cho trình duyệt của khách hàng, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà hơn.
5. Làm cách nào để cải thiện tốc độ chuyển đổi các tệp Excel lớn sang JSON?
6. Một cách để tăng tốc quá trình chuyển đổi là chia tệp thành các phần nhỏ hơn và xử lý chúng không đồng bộ. Ngoài ra, việc tận dụng các thư viện hiệu quả hoặc sử dụng dịch vụ phụ trợ để chuyển đổi có thể giảm đáng kể thời gian thực hiện.
7. Có cách nào để xử lý các phép tính theo thời gian thực trên các tệp Excel lớn không?
8. Tính toán thời gian thực có thể được thực hiện bằng cách sử dụng xử lý phía máy chủ để tổng hợp dữ liệu (tổng, trung bình, tối đa, tối thiểu). Điều này sẽ giảm thời gian xử lý dữ liệu ở giao diện người dùng và cải thiện khả năng phản hồi.
9. Phương pháp tốt nhất để lưu trữ các tệp Excel lớn thường xuyên được truy cập là gì?
10. Nếu tệp Excel của bạn lớn và cần truy cập thường xuyên, GridFS là một sự lựa chọn tuyệt vời. Nó đảm bảo việc lưu trữ và truy xuất hiệu quả bằng cách chia các tệp thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.
11. Tôi có thể triển khai phân trang cho các tệp Excel lớn trong ứng dụng web của mình không?
12. Có, việc triển khai phân trang có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất. Bạn có thể tìm nạp và xử lý các tập hợp con dữ liệu nhỏ hơn, điều này giúp ứng dụng phản hồi nhanh hơn và giảm thời gian tải ban đầu.
13. MongoDB GridFS cải thiện việc xử lý các tệp Excel lớn như thế nào?
14. GridFS lưu trữ các tệp theo từng phần nhỏ, giúp có thể lưu trữ các tệp lớn hơn giới hạn 16MB do MongoDB áp đặt. Điều này đặc biệt hữu ích khi xử lý các tập dữ liệu lớn như tệp Excel.
15. Tôi nên thực hiện những bước nào để tránh hết thời gian chờ khi xử lý tệp Excel lớn?
16. Để tránh hết thời gian chờ, bạn có thể chia quá trình xử lý tệp thành các tác vụ nhỏ hơn, sử dụng nhân viên nền hoặc hàng đợi để xử lý và tối ưu hóa mã phía máy chủ để xử lý dữ liệu hiệu quả.
17. Làm cách nào để giảm mức sử dụng bộ nhớ giao diện người dùng khi xử lý các tệp Excel lớn?
18. Để giảm mức sử dụng bộ nhớ giao diện người dùng, bạn có thể triển khai tính năng truyền trực tuyến và phân chia tệp Excel, xử lý các phần nhỏ hơn của tệp cùng lúc thay vì tải mọi thứ vào bộ nhớ cùng một lúc.

Tối ưu hóa việc xử lý tệp Excel lớn trong ứng dụng ngăn xếp MERN của bạn

Để lưu trữ và truy xuất hiệu quả các tệp Excel lớn trong ứng dụng ngăn xếp MERN, bạn nên cân nhắc sử dụng GridFS dành cho MongoDB, xử lý các tệp lớn hơn giới hạn kích thước BSON 16 MB. Việc chuyển đổi trực tiếp các tệp Excel thành JSON và lưu trữ chúng có thể dẫn đến tắc nghẽn hiệu suất, đặc biệt là khi xử lý các tập dữ liệu lớn. Việc giảm tải việc xử lý và tính toán tệp xuống phần phụ trợ sẽ giảm tải giao diện người dùng và cung cấp thời gian xử lý nhanh hơn cho người dùng.

Hơn nữa, việc triển khai các kỹ thuật như phân chia dữ liệu và phân trang trên giao diện người dùng có thể đảm bảo rằng chỉ một phần dữ liệu có thể quản lý được mới được xử lý tại bất kỳ thời điểm nào. Điều này làm giảm mức tiêu thụ bộ nhớ và giúp ngăn ngừa thời gian chờ. Bằng cách tối ưu hóa cả bộ nhớ phụ trợ và xử lý dữ liệu giao diện người dùng, ứng dụng web ngăn xếp MERN của bạn có thể mở rộng quy mô một cách hiệu quả để xử lý các tệp Excel lớn với hàng nghìn hàng. 🚀