ストレージからストリームへ: MongoDB データをユーザーに直接配信
ステップ 1: MongoDB カーソル
カーソルの設定方法は次のとおりです (スニペットを再利用)。
const cursor = userObject?.data?.serviceProviderName === 'ZYRO' ? zyroTransactionModel.find(query).cursor() : finoTransactionModel.find(query).cursor(); console.log("Cursor created successfully");
ステップ 2: ZIP ファイルのセットアップ
yazl ライブラリを使用して、CSV データを ZIP ファイルにストリーミングします:
const yazl = require('yazl'); const zipfile = new yazl.ZipFile(); reply.raw.writeHead(200, { "Content-Type": "application/zip", "Content-Disposition": "attachment; filename=transactions.zip", }); zipfile.outputStream.pipe(reply.raw); const cleanup = async () => { console.log("Cleaning up resources..."); zipfile.end(); // Finalize ZIP await cursor.close(); }; reply.raw.on("close", cleanup); reply.raw.on("error", cleanup);
ステップ 3: 動的 CSV ストリームの作成
CSV データを動的に生成し、ZIP ファイルにストリーミングします:
const createNewCSVStream = (headers) => { const csvStream = new Readable({ read() {} }); csvStream.push(headers.join(",") + "\n"); // Add headers return csvStream; }; const filteredHeaders = getHeaders(transactionDownloadFields, userObject?.state?.auth?.role); const currentCSVStream = createNewCSVStream(filteredHeaders); zipfile.addReadStream(currentCSVStream, "transactions_part_1.csv");
ステップ 4: MongoDB データを CSV にストリーミングする
データを MongoDB から CSV に直接ストリーミングします:
cursor.on('data', (doc) => { const csvRow = filteredHeaders.map(header => doc[header.key] || '').join(','); currentCSVStream.push(csvRow + '\n'); // Write row }); cursor.on('end', () => { currentCSVStream.push(null); // End the stream zipfile.end(); // Finalize the ZIP });
ステップ 5: MongoDB カーソルからのデータの処理
MongoDB カーソルからドキュメントをストリーミングし、必要に応じて変換し、動的に CSV ストリームに行を書き込みます:
try { for await (const doc of cursor) { if (clientDisconnected) { console.log("Client disconnected. Stopping processing..."); break; } streamedCount++; rowCount++; let row = ""; const filteredHeaders = getHeaders( transactionDownloadFields, userObject?.state?.auth?.role ); for (let i = 0; i < filteredHeaders.length; i++) { const field = filteredHeaders[i]; // Fetch the corresponding field configuration from transactionDownloadFields const originalField = transactionDownloadFields.find((f) => f.value === field.value); // Get the value from the transaction document let value = getValueFromTransaction(doc, field.value); // Apply transformation if the field has a transform function if (originalField?.transform) { value = originalField.transform(value); } // Enclose the value in double quotes value = value !== undefined ? `"${value}"` : '"N/A"'; row += (i > 0 ? "," : "") + value; } row += "\n"; currentCSVStream.push(row); // Check if the row count has reached the threshold for the current CSV file if (rowCount >= MAX_ROWS_PER_FILE) { console.log(`Threshold reached for file ${fileIndex - 1}. Starting new file...`); currentCSVStream.push(null); // End the current CSV stream currentCSVStream = createNewCSVStream(); // Start a new stream rowCount = 0; // Reset the row count } } // Finalize the current CSV stream if it has data if (currentCSVStream) { currentCSVStream.push(null); } // Finalize the ZIP file zipfile.end(); console.log(`Successfully streamed ${streamedCount} rows across ${fileIndex - 1} files.`); } catch (error) { console.error("Error during processing:", error); if (!headersSent) reply.status(500).send({ error: "Failed to generate ZIP file" }); } finally { // Cleanup: Close the MongoDB cursor await cursor.close().catch((err) => console.error("Error closing cursor:", err)); }
概要
for await...of を使用したドキュメントの反復:
MongoDB カーソルからドキュメントを 1 つずつ効率的にストリーミングします。
すべてのデータをメモリにロードせずにリアルタイム処理を可能にします。
- 動的 CSV 行の生成:
filteredHeaders を反復処理することで各行を動的に構築します。
transactionDownloadFields.
で定義されている場合、変換関数を使用して変換を適用します。
行のしきい値とファイルの分割:
しきい値 (MAX_ROWS_PER_FILE) に対して行数を監視します。
しきい値に達すると、現在の CSV ストリームを終了し、新しい CSV ストリームを開始します。
- エラー処理:
処理中に問題が発生した場合は、ログを記録し、エラー応答を送信します。
Finally ブロックで MongoDB カーソルを閉じることで、適切なクリーンアップを確保します。
- ストリームを終了中:
null をプッシュして現在の CSV ストリームを終了します。
すべての行が処理されると ZIP ファイルが完成します。
以上がストレージからストリームへ: MongoDB データをユーザーに直接配信の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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さまざまなJavaScriptエンジンは、各エンジンの実装原則と最適化戦略が異なるため、JavaScriptコードを解析および実行するときに異なる効果をもたらします。 1。語彙分析:ソースコードを語彙ユニットに変換します。 2。文法分析:抽象的な構文ツリーを生成します。 3。最適化とコンパイル:JITコンパイラを介してマシンコードを生成します。 4。実行:マシンコードを実行します。 V8エンジンはインスタントコンピレーションと非表示クラスを通じて最適化され、Spidermonkeyはタイプ推論システムを使用して、同じコードで異なるパフォーマンスパフォーマンスをもたらします。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

C/CからJavaScriptへのシフトには、動的なタイピング、ゴミ収集、非同期プログラミングへの適応が必要です。 1)C/Cは、手動メモリ管理を必要とする静的に型付けられた言語であり、JavaScriptは動的に型付けされ、ごみ収集が自動的に処理されます。 2)C/Cはマシンコードにコンパイルする必要がありますが、JavaScriptは解釈言語です。 3)JavaScriptは、閉鎖、プロトタイプチェーン、約束などの概念を導入します。これにより、柔軟性と非同期プログラミング機能が向上します。

Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
