技术标签： echarts php javascript
数据可视化从流程上来说，从数据采集→数据清洗→数据储存→数据读取→数据展示→数据筛选（分析）→数据报表，7个过程是一个比较完整的过程。每个过程都可能使用不同的技术和不同的工具，但是对于受众来说，这些都是计算机在处理的事情，只需要关心结果即可。
而对于数据可视化的开发人员来说，要出一个完美的结果，要有一个满意的展示速度，要有一个赏心悦目的UI界面…本次讨论，如何优化大数据量下的数据可视化展示技术和手段（基于echarts和php）。
在近期的Echarts数据可视化大屏的开发中，遇见了大量数据加载的情况。首先，定义何为大量数据？本文的大量数据是指10000+条数据或者10M+文件容积大小的数据。对于日常的Echarts渲染图表，无非是对接api接口→ajax获取数据→Echarts渲染图表，这样的流程。但是这么简单地过程中，遇见大量数据加载时，问题就变得复杂起来了。
总之，在大数据量的数据可视化，原本一切都很美好的事情，都变得“拖拖拉拉”了。如何解决呢？
加载时间慢，卡顿等现象表明的原因都是由于数据量大导致的，因此大数据量加载时，需要进行层次分析，只有逐层分析，才能对症下药。
| 开发语言 | 环境部署 | 说明 |
|---|---|---|
| 后端 | php | phpstudy集成开发环境，php5.6+，MySql 5.6+，主要用于api数据接口的调用和调试 |
| 前端 | html/jquery/echarts | ajax异步获取数据，在echarts中进行加载渲染 |
| 硬件环境 | win7操作系统 | 8G DDR，Chrome浏览器 |
Echarts高级进阶教程(测试教程非结论，仅供参考)
Echarts高级进阶教程(1)：异步加载大量数据导致dataZoom组件拖动缩放时间轴卡顿的sampling降采样策略解决方案
Echarts高级进阶教程(2)：appendData异步加载大数据量分片加载数据和增量渲染的解决方案
Echarts高级进阶教程(3)：appendData大数据量分片加载数据增量渲染和常规思路异步加载数据的对比，对折线图是无效的
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