Echarts中圖表渲染大數據量導致卡頓加載時間慢等問題的解決方案是什么

這期內容當中小編將會給大家帶來有關Echarts中圖表渲染大數據量導致卡頓加載時間慢等問題的解決方案是什么，文章內容豐富且以專業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。

數據可視化從流程上來說，從數據采集→數據清洗→數據儲存→數據讀取→數據展示→數據篩選（分析）→數據報表，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，只需要關心結果即可。
而對于數據可視化的開發人員來說，要出一個完美的結果，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，如何優化大數據量下的數據可視化展示技術和手段（基于echarts和php）。

項目需求

定義何為大量數據

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

產生的現象

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小時以上的數據時，加載數據過慢；

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監聽myChart.resize()導致的重新加載，卡頓；

總之，在大數據量的數據可視化，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，卡頓等現象表明的原因都是由于數據量大導致的，因此大數據量加載時，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. 軟件環境：web服務器的配置，如gzip；

3. 開發語言：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獲取數據和處理數據的方法；

測試環境

Echarts高級進階教程(測試教程非結論，僅供參考)

Echarts高級進階教程(1)：異步加載大量數據導致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異步加載大數據量分片加載數據和增量渲染的解決方案
Echarts高級進階教程(3)：appendData大數據量分片加載數據增量渲染和常規思路異步加載數據的對比，對折線圖是無效的

上述就是小編為大家分享的Echarts中圖表渲染大數據量導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知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。