


Pengoptimuman carta ECharts: cara meningkatkan prestasi pemaparan
Pengoptimuman Carta ECharts: Cara Meningkatkan Prestasi Rendering
Pengenalan:
ECharts ialah perpustakaan visualisasi data yang berkuasa yang boleh membantu pembangun mencipta pelbagai carta yang cantik. Walau bagaimanapun, apabila jumlah data adalah besar, prestasi pemaparan carta boleh menjadi satu cabaran. Artikel ini akan memberikan contoh kod khusus dan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman untuk membantu anda meningkatkan prestasi pemaparan carta ECharts.
1. Pengoptimuman pemprosesan data:
- Penapisan data: Jika jumlah data dalam carta terlalu besar, anda boleh menapisnya melalui data untuk memaparkan hanya data yang diperlukan. Sebagai contoh, mengikut keperluan pengguna, sekatan bersyarat boleh ditambah pada pertanyaan data untuk mendapatkan hanya data yang perlu dipaparkan dan mengurangkan jumlah data.
- Penggabungan data: Apabila jumlah data sangat besar, jumlah data boleh dikurangkan melalui pengagregatan data. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan fungsi agregat dalam pangkalan data anda untuk mengagregat sejumlah besar data ke dalam data ringkasan, dan kemudian memaparkan data ringkasan dalam carta.
2. Pengoptimuman konfigurasi carta:
- Pemilihan jenis carta: Dalam ECharts, terdapat pelbagai jenis carta untuk dipilih. Carta yang berbeza memproses data dan memberikan kesan secara berbeza. Menggunakan jenis carta yang sesuai boleh meningkatkan prestasi pemaparan. Sebagai contoh, jika data adalah besar dan diskret, anda mungkin memilih plot taburan dan bukannya carta garis.
- Pemudahan gaya carta: Dalam carta, tetapan gaya yang tidak perlu boleh menyebabkan prestasi pemaparan menurun. Anda boleh mengurangkan atau memudahkan tetapan gaya carta dengan sewajarnya dan mengekalkan hanya tetapan yang diperlukan untuk meningkatkan prestasi.
3. Pengoptimuman pemprosesan acara:
- Pemuatan malas: Untuk sesetengah acara yang memerlukan banyak pengiraan atau operasi IO, pemuatan malas boleh digunakan untuk mengelak daripada menyekat proses pemaparan carta. Contohnya, muatkan hanya peristiwa yang diperlukan apabila carta dimulakan, dan kemudian gunakan fungsi setTimeout untuk menangguhkan pemuatan acara lain.
- Delegasi acara: Untuk beberapa acara yang sangat berulang, delegasi acara boleh digunakan. Sebagai contoh, jika terdapat sebilangan besar elemen dalam carta yang perlu diikat untuk mengklik peristiwa, peristiwa itu boleh diikat ke elemen induk dan diproses melalui mekanisme menggelegak acara untuk mengurangkan bilangan pengikatan peristiwa.
4. Ujian dan pemantauan prestasi:
- Ujian prestasi: Semasa proses pembangunan, anda boleh menggunakan alat ujian prestasi untuk menilai prestasi pemaparan carta. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan alat pembangun yang disertakan dengan penyemak imbas Chrome untuk menganalisis, mengenal pasti kesesakan prestasi dan mengoptimumkannya.
- Pemantauan prestasi: Selepas pergi ke dalam talian, anda boleh menggunakan alat pemantauan prestasi untuk memantau prestasi pemaparan carta dalam masa nyata. Sebagai contoh, anda boleh menggunakan platform pemantauan prestasi bahagian hadapan Alibaba, Kualiti Aplikasi Web dan Perkhidmatan Pemantauan Prestasi (APM) untuk pemantauan bagi menemui dan menyelesaikan masalah prestasi tepat pada masanya.
Kesimpulan:
Dengan teknik pengoptimuman di atas, kami boleh meningkatkan prestasi pemaparan carta ECharts dan menjadikannya lebih cekap apabila memproses sejumlah besar data. Walau bagaimanapun, strategi pengoptimuman yang sesuai perlu dipilih berdasarkan senario dan keperluan perniagaan tertentu. Di samping itu, proses pengoptimuman juga perlu memberi perhatian kepada keseimbangan, dan pengoptimuman yang berlebihan tidak boleh menyebabkan penurunan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod. Saya harap petua pengoptimuman yang disediakan dalam artikel ini dapat membantu semua orang meningkatkan prestasi pemaparan carta ECharts.
Contoh Kod:
Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara untuk meningkatkan prestasi pemaparan carta ECharts melalui pengagregatan data dan pemudahan gaya carta.
// 原始数据 let rawData = [ { date: '2021-01-01', value: 100 }, { date: '2021-01-02', value: 200 }, // ... 其他大量数据 ]; // 数据聚合 let aggregatedData = []; for (let i = 0; i < rawData.length; i += 10) { let sum = 0; for (let j = 0; j < 10; j++) { if (i + j < rawData.length) { sum += rawData[i + j].value; } } let average = sum / 10; aggregatedData.push({ date: rawData[i].date, value: average }); } // 图表配置 let chartOption = { title: {}, tooltip: {}, xAxis: { type: 'category' }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ type: 'line', data: aggregatedData, }] }; // 渲染图表 let chart = echarts.init(document.getElementById('chart')); chart.setOption(chartOption);
Dalam contoh di atas, kami mengurangkan jumlah data dengan mengagregatkan sejumlah besar data mentah kepada lebih sedikit data terkumpul. Pada masa yang sama, kami juga telah memudahkan tetapan gaya carta, mengekalkan hanya konfigurasi yang diperlukan dan meningkatkan prestasi pemaparan. Melalui pengoptimuman ini, kami boleh meningkatkan kecekapan pemaparan carta apabila memproses sejumlah besar data.
Rujukan:
- Dokumentasi ECharts: https://echarts.apache.org/zh/index.html
- Alat Pembangun Chrome: https://developers.google.com/web/tools/chrome-devtools
- Perkhidmatan Pemantauan Kualiti dan Prestasi Aplikasi Web Alibaba (APM): https://www.aliyun.com/product/apm
Atas ialah kandungan terperinci Pengoptimuman carta ECharts: cara meningkatkan prestasi pemaparan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dengan perkembangan teknologi komputer dan peningkatan prestasi perkakasan, teknologi multi-threading telah menjadi kemahiran penting untuk pengaturcaraan moden. C++ ialah bahasa pengaturcaraan klasik yang turut menyediakan banyak teknologi multi-threading yang berkuasa. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman berbilang benang dalam C++ untuk membantu pembaca menggunakan teknologi berbilang benang dengan lebih baik. 1. Gunakan std::thread C++11 memperkenalkan std::thread, yang secara langsung menyepadukan teknologi multi-threading ke dalam perpustakaan standard. Buat utas baharu menggunakan std::thread

Untuk mengoptimumkan prestasi fungsi rekursif, anda boleh menggunakan teknik berikut: Gunakan rekursif ekor: Buat panggilan rekursif pada penghujung fungsi untuk mengelakkan overhed rekursif. Memoisasi: Simpan hasil pengiraan untuk mengelakkan pengiraan berulang. Kaedah bahagi dan takluk: menguraikan masalah dan menyelesaikan sub-masalah secara rekursif untuk meningkatkan kecekapan.

Pengoptimuman carta ECharts: Cara meningkatkan prestasi pemaparan Pengenalan: ECharts ialah perpustakaan visualisasi data yang berkuasa yang boleh membantu pembangun mencipta pelbagai carta yang cantik. Walau bagaimanapun, apabila jumlah data adalah besar, prestasi pemaparan carta boleh menjadi satu cabaran. Artikel ini akan memberikan contoh kod khusus dan memperkenalkan beberapa teknik pengoptimuman untuk membantu anda meningkatkan prestasi pemaparan carta ECharts. 1. Pengoptimuman pemprosesan data: Penapisan data: Jika jumlah data dalam carta terlalu besar, anda boleh menapis data untuk memaparkan hanya data yang diperlukan. Sebagai contoh, anda boleh

MySQL dan PostgreSQL: Perbandingan Prestasi dan Petua Pengoptimuman Semasa membangunkan aplikasi web, pangkalan data adalah komponen yang sangat diperlukan. Apabila memilih sistem pengurusan pangkalan data, MySQL dan PostgreSQL adalah dua pilihan biasa. Kedua-duanya ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka (RDBMS), tetapi terdapat beberapa perbezaan dalam prestasi dan pengoptimuman. Artikel ini akan membandingkan prestasi MySQL dan PostgreSQL dan memberikan beberapa petua pengoptimuman. Perbandingan prestasi membandingkan dua pengurusan pangkalan data

Kemahiran pengoptimuman dan perkongsian pengalaman untuk pelaksanaan baris gilir Golang Di Golang, baris gilir ialah struktur data yang biasa digunakan yang boleh melaksanakan pengurusan data dahulu masuk dahulu (FIFO). Walaupun Golang telah menyediakan pelaksanaan perpustakaan standard bagi baris gilir (bekas/senarai), dalam beberapa kes, kami mungkin perlu membuat beberapa pengoptimuman pada baris gilir berdasarkan keperluan sebenar. Artikel ini akan berkongsi beberapa petua dan pengalaman pengoptimuman untuk membantu anda menggunakan baris gilir Golang dengan lebih baik. 1. Pilih baris gilir yang sesuai untuk senario dan laksanakan dalam Gol

http.Transport in Go ialah pakej berkuasa untuk mengurus penggunaan semula sambungan oleh klien HTTP dan mengawal tingkah laku permintaan. Apabila memproses permintaan HTTP secara serentak, melaraskan konfigurasi konkurensi maksimum http.Transport ialah bahagian penting dalam meningkatkan prestasi. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengkonfigurasi dan mengoptimumkan bilangan maksimum konkurensi http.Transport, supaya program Go boleh mengendalikan permintaan HTTP berskala besar dengan lebih cekap. 1.http.Pengangkutan lalai

MyBatis ialah rangka kerja lapisan ketekunan Java yang popular yang melaksanakan pemetaan kaedah SQL dan Java melalui XML atau anotasi, dan menyediakan banyak fungsi yang mudah untuk mengendalikan pangkalan data. Dalam pembangunan sebenar, kadangkala sejumlah besar data perlu dimasukkan ke dalam pangkalan data secara berkelompok Oleh itu, cara mengoptimumkan penyata Sisipan kelompok dalam MyBatis telah menjadi isu penting. Artikel ini akan berkongsi beberapa petua pengoptimuman dan memberikan contoh kod khusus. 1.Gunakan BatchExecu

Cara menggunakan PHP untuk membangunkan cache dan mengoptimumkan kelajuan memuatkan imej Dengan perkembangan pesat Internet, kelajuan memuatkan halaman web telah menjadi salah satu faktor penting dalam pengalaman pengguna. Kelajuan memuatkan imej adalah salah satu faktor penting yang mempengaruhi kelajuan memuatkan halaman web. Untuk mempercepatkan pemuatan imej, kita boleh menggunakan cache pembangunan PHP untuk mengoptimumkan kelajuan pemuatan imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk membangunkan cache untuk mengoptimumkan kelajuan pemuatan imej dan memberikan contoh kod khusus. 1. Prinsip cache Cache ialah teknologi untuk menyimpan data dengan menyimpan data sementara dalam memori berkelajuan tinggi.
