Echarts中圖表渲染大數(shù)據(jù)量導(dǎo)致卡頓加載時間慢等問題的解決方案是什么

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會給大家?guī)碛嘘P(guān)Echarts中圖表渲染大數(shù)據(jù)量導(dǎo)致卡頓加載時間慢等問題的解決方案是什么，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

數(shù)據(jù)可視化從流程上來說，從數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)儲存→數(shù)據(jù)讀取→數(shù)據(jù)展示→數(shù)據(jù)篩選（分析）→數(shù)據(jù)報表，7個過程是一個比較完整的過程。每個過程都可能使用不同的技術(shù)和不同的工具，但是對于受眾來說，這些都是計算機在處理的事情，只需要關(guān)心結(jié)果即可。
而對于數(shù)據(jù)可視化的開發(fā)人員來說，要出一個完美的結(jié)果，要有一個滿意的展示速度，要有一個賞心悅目的UI界面…本次討論，如何優(yōu)化大數(shù)據(jù)量下的數(shù)據(jù)可視化展示技術(shù)和手段（基于echarts和php）。

項目需求

定義何為大量數(shù)據(jù)

在近期的Echarts數(shù)據(jù)可視化大屏的開發(fā)中，遇見了大量數(shù)據(jù)加載的情況。首先，定義何為大量數(shù)據(jù)？本文的大量數(shù)據(jù)是指10000+條數(shù)據(jù)或者10M+文件容積大小的數(shù)據(jù)。對于日常的Echarts渲染圖表，無非是對接api接口→ajax獲取數(shù)據(jù)→Echarts渲染圖表，這樣的流程。但是這么簡單地過程中，遇見大量數(shù)據(jù)加載時，問題就變得復(fù)雜起來了。

產(chǎn)生的現(xiàn)象

1. 首次加載時間過慢，友好性和體驗性極差；

2. 篩選條件，如默認1個小時，篩選24小時以上的數(shù)據(jù)時，加載數(shù)據(jù)過慢；

3. 折線圖拖動時，dataZoom組件使用時的卡頓；

4. 瀏覽器大小變化時，windows監(jiān)聽myChart.resize()導(dǎo)致的重新加載，卡頓；

總之，在大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)可視化，原本一切都很美好的事情，都變得“拖拖拉拉”了。如何解決呢？

問題分析

加載時間慢，卡頓等現(xiàn)象表明的原因都是由于數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致的，因此大數(shù)據(jù)量加載時，需要進行層次分析，只有逐層分析，才能對癥下藥。

解決思路

1. 硬件環(huán)境：客觀條件是解決問題的最佳方案，但不在本解決方案的討論范圍。畢竟，改變客觀條件，不是每個人都能做到的。

2. 軟件環(huán)境：web服務(wù)器的配置，如gzip；

3. 開發(fā)語言：流加載/分頁懶加載方式；post/get請求方式；

4. Echarts自身加載大量屬性的使用和掌握；

5. API接口的讀取速度：mySql讀取/Redis緩存讀取；

6. ajax獲取數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的方法；

測試環(huán)境

Echarts高級進階教程(測試教程非結(jié)論，僅供參考)

Echarts高級進階教程(1)：異步加載大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致dataZoom組件拖動縮放時間軸卡頓的sampling降采樣策略解決方案
Echarts高級進階教程(2)：appendData異步加載大數(shù)據(jù)量分片加載數(shù)據(jù)和增量渲染的解決方案
Echarts高級進階教程(3)：appendData大數(shù)據(jù)量分片加載數(shù)據(jù)增量渲染和常規(guī)思路異步加載數(shù)據(jù)的對比，對折線圖是無效的

上述就是小編為大家分享的Echarts中圖表渲染大數(shù)據(jù)量導(dǎo)致卡頓加載時間慢等問題的解決方案是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。