如上图所示的效果反应，用户体验效果非常不好，网络请求10秒以上，图表渲染至少要5秒以上，渲染成功后用户操作卡顿、延迟还特别严重。
但是这并不能说明ECharts图表渲染性能不好，而是有些时候ECharts有提供的方案，但是我们并没有按照官方策略去执行，去优化。图中面对的数据量才是十万级，相比较而言，在目前大数据的时代，百万级、千万级的数据量也会经常出现在我们的日常项目开发中，那么试想一下，如果还是以上这种方式渲染，我相信只有崩溃一条路可以走。
因此，在ECharts图表渲染这种场景下，面对庞大的数据量时，我们应该如何进行优化？提升用户体验呢？接下来我们就聊一下在实际项目中ECharts渲染海量数据的几个优化方案。
随着数据量的增加，直接一次性加载所有数据可能导致页面性能下降和用户体验变差，因此考虑将数据分段加载也是一种常见的性能优化方案。
dataZoom组件提供了几个属性，利用这几个属性可以控制图表渲染时的性能问题，如下所示：
具体方案是使用start和end控制ECharts图表初次渲染时滑块所处的位置以及数据窗口范围，使用minSpan和maxSpan用于限制窗口大小的最小值和最大值，最终限制的图表的可视区域显示范围，如下代码所示：
varoption={dataZoom:[{type:"slider",xAxisIndex:[0],start:0,end:1,minSpan:0,maxSpan:10,},],};以上代码表示ECharts图表初始化时，数据窗口从x轴0~1%范围内显示，最大的窗口显示范围为10%
最终实现效果图如下图所示：
以上的这种方案，优缺点很明显，如下几点总结：
可以很好的解决ECharts首次进行大数据量渲染造成的卡顿体验问题，不需要额外的数据处理，只需要通过简单的配置dataZoom缩放组件就可以实现
ECharts还提供了另一种提高渲染性能的方式，那就是降采样策略series-line.sampling，通过配置sampling采样参数可以告诉ECharts按照哪一种采样策略，可以有效的优化图表的绘制效率。
折线图在数据量远大于像素点时候的降采样策略，开启后可以有效的优化图表的绘制效率，默认关闭，也就是全部绘制不过滤数据点。
sampling属性提供了几个可选值，配置不同的值可以有效的优化图表的绘制效率，如下所示：
sampling的可选值有以下几个：
具体方案是配置series的sampling，最终表示使用的是ECharts的哪一种采样策略，ECharts内部机制实现优化策略：
varoption={series:{type:"line",sampling:"lttb",//最大程度保证采样后线条的趋势，形状和极值。},};以上代码表示使用'lttb'降采样策略，实现降低性能消耗的效果。
通过配置series的sampling为lttb模式，对比之前的曲线，可以最大程度保证采样后线条的趋势，形状和极值，如下图所示：
对比之前的效果，可以说是体验效果有质的飞跃，最终实现效果图如下图所示：
说明：本项目只使用了lttb和minmax这两种采样策略，相对比来说lttb有更流程的性能体验，但是测试中发现在一些情况下，极值出现偏差，也就是最大值最小值显示失误，但是使用minmax正常，原因未排查，如下图所示：
其他的降采样策略并不适合本项目，因此没有进行详细测试，感兴趣的同学可以按需进行研究！
在实际应用中，通过数据分段渲染和官方降采样的实现方案，可以看到在优化渲染海量数据时，它们是有效的策略之一。除了以上介绍的方式外，其实还可以结合数据聚合处理、延迟渲染、硬件加速、WebWorker等多种优化手段，综合运用以实现更高效的海量数据可视化展示。
渲染十万级+的数据量是一个挑战性的任务，但通过合理的优化方案和技巧，可以提升页面性能，改善用户体验，实现数据可视化的更好展示效果。