这期内容当中小编将会给大家带来有关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是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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Echarts官方提供分片加载数据和增量渲染的方法appendData，但是目前的资料比较少。现结合Echarts官方和面向CSDN编程的方法，整理解决方案如下：
echartsInstance. appendData(opts: {
// 要增加数据的系列序号。seriesIndex?: string,// 增加的数据。data?: Array|TypedArray}) => string此接口用于，在大数据量（百万以上）的渲染场景，分片加载数据和增量渲染。在大数据量的场景下（例如地理数的打点），就算数据使用二进制格式，也会有几十或上百兆，在互联网环境下，往往需要分片加载。appendData接口提供了分片加载后增量渲染的能力，渲染新加入的数据块时不会清除原有已经渲染的部分。 注意： 现在不支持 系列（series） 使用dataset 同时使用 appendData，只支持系列使用自己的 series.data 时使用 appendData。 目前并非所有的图表都支持分片加载时的增量渲染。目前支持的图有：ECharts 基础版本的 散点图（scatter） 和线图（lines）。ECharts GL 的 散点图（scatterGL）、线图（linesGL） 和可视化建筑群（polygons3D）。
对"在大数据量（百万以上）的渲染场景，分片加载数据和增量渲染"的理解：
这个是Echarts对外宣传的非常具有诱惑力的口号，也是当初我下定决心学习Echarts的理由之一。但是在实际开发中，该场景的实现需要多种条件的配合才可以的：
大数据量的文件生成时间；
API接口大数据量的读取时间；
ajax获取数据后，数据格式的处理时间；
DOM的渲染时间；
在纯实验模式下，如果无需额外加载UI界面、其他图表的渲染等；
测试目的
Echarts折线图，appendData异步加载大数据量时，分片加载数据和增量渲染的解决方案
测试环境
本地json，28006条数据
ajax异步加载
success: function (res) {
var exData = res.data;//console.log(exData);var lineData = [], LineName = [];if (exData.length > 0) {
for (var i = 0; i < exData.length; i++) {
lineData.push([exData[i].time.slice(11, 19), exData[i].value]);LineName.push(exData[i].time.slice(11, 19));}}//console.log(lineData);//调用封装函数;getLine(LineName, lineData);}方案代码
series: [{
data: [],type: 'line'}] //渲染图表，并监听浏览器大小变化进行自适应;myChart.setOption(option, true);window.addEventListener("resize", function () {
myChart.resize();}); //分片加载数据和增量渲染;myChart.appendData({
seriesIndex: 0,data: lineData})myChart.resize();data数据格式为数组：[["08:16:44", "28.1"],["08:16:40", "28.1"]]
结论说明
加载28000条数据时，和常规的加载时间差不多；
67ms的加载速度，是非常能够接受的；
加载200000条数据时；
大胆的测试
目前测试结果来看，Echarts的宣传和性能基本上是一致的。但是在项目的开发中，加载慢的很大部分的原因，应该是API接口获取数据和DOM渲染导致的。
appendData对折线图起作用吗？：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
上述就是小编为大家分享的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是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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