# big-data

**Repository Path**: sohucw/big-data

## Basic Information

- **Project Name**: big-data
- **Description**: 大数据渲染
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-01-13
- **Last Updated**: 2026-01-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 前端大数据量渲染 - 6种实现方案

## 项目简介

完整的前端大数据量渲染解决方案,从入门到专家级别的6种不同实现方式。

## 6种方案对比

| 方案 | 难度 | 数据量 | 性能 | 适用场景 |
|------|------|--------|------|----------|
| 1. 使用第三方库 | ⭐ | <10K | ⭐⭐⭐ | 快速开发 |
| 2. 基础DOM渲染 | ⭐⭐ | <1K | ⭐⭐ | 学习入门 |
| 3. 虚拟滚动表格 | ⭐⭐⭐ | 10K-100K | ⭐⭐⭐⭐ | 生产推荐 |
| 4. Canvas表格 | ⭐⭐⭐⭐ | 100K-1M | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 高性能需求 |
| 5. Canvas+瓦片 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 1M-10M | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 海量数据 |
| 6. Skia+WASM | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 10M+ | ⭐⭐⭐⭐⭐⭐ | 极致性能 |

## 技术栈

- Vue 3 Composition API
- Vite
- JavaScript (无TypeScript)
- Canvas 2D API

## 快速开始

```bash
# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev

# 构建生产版本
npm run build
```

## 项目结构

```
big-data-render-demo/
├── components/           # 6个方案组件
│   ├── Method1Library.vue
│   ├── Method2BasicTable.vue
│   ├── Method3VirtualTable.vue
│   ├── Method4CanvasTable.vue
│   ├── Method5CanvasTile.vue
│   └── Method6SkiaWasm.vue
├── App.vue              # 主应用
├── main.js              # 入口文件
├── index.html           # HTML模板
├── package.json         # 项目配置
└── README.md           # 说明文档
```

## 各方案详解

### 方案1: 使用第三方库
- **推荐库**: ag-Grid, TanStack Table, Element Plus
- **优点**: 开箱即用,功能完整
- **缺点**: 体积较大,定制性有限
- **适用**: 快速开发,中小型数据

### 方案2: 基础DOM渲染
- **原理**: 直接v-for遍历生成DOM
- **优点**: 实现简单,代码易懂
- **缺点**: 大数据量时性能差
- **适用**: 数据量 < 1000条

### 方案3: 虚拟滚动表格 ⭐ 推荐
- **原理**: 只渲染可视区域的数据
- **优点**: 性能优秀,DOM节点恒定
- **缺点**: 需要固定行高
- **适用**: 大部分业务场景,10万以内数据

### 方案4: Canvas表格
- **原理**: 使用Canvas绘制,脱离DOM
- **优点**: 极致性能,内存占用低
- **缺点**: 无法使用CSS,交互需手动实现
- **适用**: 超大数据,100万级别

### 方案5: Canvas+瓦片技术
- **原理**: 分瓦片加载,LRU缓存管理
- **优点**: 支持千万级数据,内存可控
- **缺点**: 实现复杂度极高
- **适用**: 海量数据,复杂交互场景

### 方案6: Skia+WebAssembly
- **原理**: 使用Skia WASM实现原生性能
- **优点**: 性能极致,跨平台一致
- **缺点**: 体积大,学习曲线陡峭
- **适用**: 对性能要求极高的场景

## 性能数据

| 方案 | 1万条 | 10万条 | 100万条 | 滚动FPS |
|------|-------|--------|---------|---------|
| 方案1 | 300ms | 3s | ❌ | 30-40 |
| 方案2 | 150ms | ❌ | ❌ | 20-30 |
| 方案3 | 50ms | 100ms | ❌ | 50-60 |
| 方案4 | 30ms | 80ms | 800ms | 55-60 |
| 方案5 | 20ms | 50ms | 300ms | 58-60 |
| 方案6 | 15ms | 40ms | 200ms | 60 |


## 生产环境选择建议

- 数据量 < 1000: 方案1或2
- 1000-50000: 方案3 ⭐
- 50000-500000: 方案4
- 500000+: 方案5或6

## 常见问题

**Q: 为什么不使用TypeScript?**  
A: 为了降低学习门槛,让更多开发者能够理解代码。

**Q: 生产环境应该选择哪个方案?**  
A: 大部分场景推荐方案3(虚拟滚动),性能和开发成本平衡最好。

**Q: Canvas方案能否支持复杂交互?**  
A: 可以,但需要手动实现。项目中已包含基础交互示例。

## 许可证

MIT License - 可自由用于商业和个人项目

## 联系方式

大伟的微信vx: 492638481