ECharts海量数据渲染解决卡顿

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freeflydom

2024年4月23日 17:8 本文热度 560

发现的问题

我们发现渲染时间非常久(需要10多秒)，而且页面卡顿；

有没有好的办法来解决这个问题呢;

是有的，最好的使用echarts的dataZoom用于区域缩放；

通过滑块看指定区域的数据，我们来尝试一下

dataZoom的常见属性介绍

type: "slider" || "inside",

slider:这种类型会在图表的一侧添加一个滑动条，

用户可以通过拖动滑动条来改变数据窗口的范围，从而实现数据的缩放。

inside:这种类型缩放组件是内置于坐标系中的，

用户可以通过鼠标滚轮、触屏手指滑动等方式来操作数据的缩放。

简单点说:slider会产生一个滚动条，inside不会

xAxisIndex: 可以是一个数字，表示特定的X轴索引；

也可以是一个数组，表示同时控制多个X轴。

xAxisIndex: 0, 控制第1条数据开始

start: 0, 数据窗口范围的起始百分比。范围是：0 ~ 100。表示 0% ~ 100%。

end: 1, 数据窗口范围的结束百分比。范围是：0 ~ 100。

minSpan: 0, 用于限制窗口大小的最小值（百分比值），取值范围是 0 ~ 100。

maxSpan: 10, 用于限制窗口大小的最大值（百分比值），取值范围是 0 ~ 100。

特别提醒：start: 设置为0；说明是从第1条数据开始的；

那么xAxisIndex就必须是0;

因为xAxisIndex不是0，他们就互相矛盾了；

minSpan 和 maxSpan一般配合使用；主要是用于只展示某一个区间；

无论用户怎么缩放；都会在这个区间

我们使用 dataZoom 来处理海量的数据

dataZoom: [
  {
    type: "slider", // 滑块类型 值有slider和inside
    xAxisIndex: [0],
    start: 0,
    end: 1,
    minSpan: 0, // 用于限制窗口大小的最小值（百分比值），取值范围是 0 ~ 100。
    maxSpan: 10,
  },
],
series: [
  {
    data:backData.map(v=>v.value),
    type: 'line',
    smooth: true
  }
]

配置之后，我们发现渲染非常流畅

复制代码通过配置前和配置后的图的对比

我们发现配置之后；页面渲染速度非常快；

打开页面就渲染完成，压根想不到是10万条数据；

说明通过 dataZoom 是非常有效的

dataZoom处理海量数据的优缺点

优点：配置简单；

缺点：只能看指定局部的数据；无法看整体数据

其他办法 sampling 降采样策略 sampling: 'average'

series: [
  {
    data:backData.map(v=>v.value),
    type: 'line',
    smooth: true,
    sampling: 'average',//' 表示采用平均值采样策略
  }
]

sampling的几个值

lttb: 采用 Largest-Triangle-Three-Bucket 算法，

可以最大程度保证采样后线条的趋势，形状和极值。

不过有可能会造成页面渲染时间长

average: 取过滤点的平均值

min: 取过滤点的最小值

max: 取过滤点的最大值

minmax: 取过滤点绝对值的最大极值 (从 v5.5.0 开始支持)

sum: 取过滤点的和

sampling 降采样策略 sampling: 'lttb'

series: [
  {
    data:backData.map(v=>v.value),
    type: 'line',
    smooth: true,
    // 采用 Largest-Triangle-Three-Bucket 算法，
    // 可以最大程度保证采样后线条的趋势，形状和极值。
    // 不过有可能会造成页面渲染时间长
    sampling: 'lttb'
  }
]

降采样策略 sampling 的优缺点

优点：可以看见整体的趋势；

缺点：部分数据丢失；tooltip功能可能实现不了

使用 large 属性

series: [
  {
    data:backData.map(v=>v.value),
    type: 'line',
    smooth: true,
    //开启大数据量优化，在数据特别多而出现图形卡顿时候开启
    large:true, 
  }
]

发现使用large属性没有效果

bash复制代码为什么我们使用large没有效果呢？

我们去官网看看怎么说的；

https://echarts.apache.org/zh/option.html#series-bar.type

在上面这个文档中心，我发现折线图[type: 'line']没有 large 属性

large支持的图表:柱状图(bar), K 线图 (candlestick), 路径图(lines),散点图(scatter)

其他类型的图表暂时不支持；

所以我们可以把折线图更改为柱状图看下是否可以解决卡顿问题；

series: [
  {
    data:backData.map(v=>v.value),
    type:'bar',
    //开启大数据量优化，在数据特别多而出现图形卡顿时候开启
    large:true,
  }
]

large 属性的介绍以及优缺点

large:是否开启大数据量优化；

在【数据图形】特别多而出现卡顿时候可以开启。

开启后配合 largeThreshold 在数据量大于指定阈值的时候对绘制进行优化。

优点：解决图形卡数据量大而产生的卡顿问题。

缺点：优化后不能自定义设置单个数据项的样式；

【特别提醒】:

large支持的图表:柱状图(bar), K 线图 (candlestick), 路径图(lines),散点图(scatter)

"辅助"large属性最佳配角 largeThreshold

有些时候；数据量并不是一开始就是大量；

而是经过时间的变化；数据才变成了海量数据；

如果我们一开始就使用large开启优化；这显然是不适合的；

这个时候；我们的最佳配角 largeThreshold 就闪亮登场了；

largeThreshold：开启绘制优化的阈值。

当数据量(即data长度)大于这个阀值的时候，会开启高性能模式。

低于这个阀值；不会开启高性能模式；

比如我们希望:数据量(即data长度)大于1万时开启高性能模式，你可以这样设置：

series: [
  {
    data:backData.map(v=>v.value),
    type:'bar',
    //开启大数据量优化，在数据特别多而出现图形卡顿时候开启
    large:true,
    // 数据量大于1万时开启高性能模式,如果没有大于1万;不会开启
    // 此时我们的数据是10万；会开启；渲染非常快
    largeThreshold: 10000,
  }
]