后端一次传过来2000万条数据，前端如何处理？
面对如此庞大的数据集，前端处理时需要采取一些策略来优化性能和用户体验。
数据预处理：
- 数据采样：无法在页面中展示如此庞大的数据集。可以考虑按时间间隔对数据进行采样，仅保留关键数据点。
- 数据转换：从JSON转换为更紧凑的格式，例如二进制或二进制JSON。
分步加载：
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- 流式处理：将数据分批次传输到前端，而不是一次性传输。
- 范围查询：允许用户指定时间范围，仅加载该范围内的数据。
渐进式渲染：
- 虚拟列表：创建包含所有数据的虚拟列表，但仅渲染当前可视区域内的内容。
- 延迟渲染：仅在数据完全加载后才渲染图表。
技术选择：
- WebAssembly：利用WebAssembly可以更有效地处理大量数据。
- Worker：将数据处理任务分派给Web Worker，从而避免阻塞主线程。
其他策略：
- Iframe：将图表渲染移至另一个Iframe，以隔离内存开销。
- EventSource：建立实时的服务器端推送连接，以更新数据。
具体实现示例：
通过30秒平均并以30秒的刻度显示数据，可以显著减少需要处理的数据量。此外，采用更紧凑的数据格式，如二进制，可以进一步优化传输和处理时间。
使用虚拟列表和渐进式渲染技术，可以在用户滚动页面时动态加载和渲染数据，从而提高响应能力。
