后端一次传过来2000万条数据，前端如何处理
要可视化显示设备数据，但数据量非常大，一小时即可产生上百万条，传过来的JSON 文件更是高达几百兆。
尝试原生HTML、JS、ECharts
原生HTML、JS、ECharts 方法直接将JSON 文件引入渲染，但发现加载时间长达20 秒，并且浏览器会爆内存。
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优化建议
1. 策略优化
- 降低采样频率，减少数据量。
- 仅展示 30 秒甚至几分钟内的均值数据，用户放大时再返回 detalle 数据。
2. 优化传输格式
-
使用更具效率的数据传输格式，例如：
- 将long 保存时间戳，double 保存浮点值（2000 万条数据约为30MB）。
- 使用 float 和 int 提高精度，2000 万条数据约为 15MB。
- 利用 ArrayBuffer 和 DataView 对象提取数据。
3. 时间连续性优化
- 如果数据时间连续，则仅需要传输一个起始时间和时间间隔。
- 如果数据不连续，则使用时间间隔和一组起始时间和结束时间来表示。
4. 持续推送更新
- 使用 EventSource 进行持续推送更新。
- 数据格式采用 base64 编码，传输量为原来的 1.33 倍。
其他尝试方案
- iframe：允许数据跨域传输，但可能会出现加载失败的情况。
- 流式处理：一次处理一部分数据，避免内存爆表。
- 流式传输：根据显示范围逐步拉取数据，类似地图瓦片渲染。
综合上述建议，可优化数据处理，提升可视化性能。
