Візуалізація великих наборів даних за допомогою Leaflet

Використовуючи Leaflet для візуалізації великого набору даних (GeoJSON з 10 000 точковими функціями), не дивно, що браузер виходить з ладу або зависає. Підвибірка з 1000 функцій з одного набору даних працює бездоганно. На жаль, я не можу поділитися набором даних для інших, щоб спробувати.

Хтось має кращі рішення для візуалізації таких великих наборів даних? (Кінцевою метою є масштабування цього рівня до 2 мільйонів функцій) Я навіть готовий розглянути рамки візуалізації в режимі офлайн у випадку, якщо альтернативи на базі браузера, такі як Polymaps або d3.js тощо, вважаються недіючими .

Редагувати: забути згадати, користувач повинен мати можливість фільтрувати набір даних за атрибутами. Таким чином, з N функцій, динамічно потрібно відображати лише відповідні n <= N ознаки.

Я автор листівки. Для цього існує дивовижний кластерний плагін, Leaflet.markercluster . Це дуже швидко і ефективно (подивіться на прикладі маркерів 50k), виглядає і працює дуже гладко з приємною анімацією, і має безліч варіантів, що відповідають вашим потребам.

Ви можете використовувати TileMill і відображати точки як растрові зображення з швидкою інтерактивністю від UTFGrid . Він масштабується до мільйонів пунктів і полігонів, як ця карта перепису , оскільки він інтелектуально надсилає лише ті дані, необхідні для конкретних областей, саме тоді, коли це потрібно.

Наскільки я знаю, немає інших швидких методів для цього, крім наявності дуже швидкого сервера WFS, який досить важко підтримувати / масштабувати для багатьох глядачів.

Розкриття: працюйте для MapBox , написав зовсім небагато коду. Але TileMill є безкоштовним / відкритим кодом тощо.

Ви заглядали в кластерів з листівками? Автор статті в блозі описує його тут

Інший варіант , варто подивитися , може бути використання листівка в поєднанні з ГІС - Клу . Погляньте на цю демонстрацію, щоб побачити, що вона дуже швидко обробляє багато геометрій. Дуже вражає. Я жодним чином не пов'язаний з GISCloud.

Ніколи не слід відображати мільйони точок на карті. Не тільки через основні проблеми з продуктивністю, але і з точки зору користувача, оскільки для них, безумовно, буде важко інтерпретувати ці дані. Використовуйте деякі засоби агрегування даних (кластеризація, агрегація до полігонових областей тощо) у поєднанні з різними типами відображення на різних рівнях масштабування (наприклад, показуйте "необроблені" дані точок лише на дуже високих рівнях масштабування та використовуйте зведені дані скрізь в іншому місці). Прикладом може бути сайт нерухомості, такий як zillow.com .

Я пропоную вам зменшити відображену кількість точкових особливостей: людське око не зможе побачити 10000 балів, не кажучи вже про 2 000 000.

Що ви можете спробувати, це динамічно запитувати набір даних на користувальницький сервер (який вам доведеться налаштувати), наприклад

    map = ...
    map.on('moveend', function(e) {
        getGeoJson(e);
    });
    map.on('zoomend', function(e) {
        getGeoJson(e);
    });
    map.setView([2,3], 2);

    function getGeoJson(event) {
        // todo determine current viewport
        $http.get('someGeoJsonDataProvider.someLanguage?currentView=[lat0,lon0,lat1,lon1]').then(function (resp) {
            // todo clear layers
            // new layer
            map.addLayer(
                L.geoJson(resp.data)
            );
        });
    }

Потім ваш сервер обчислить, які точки повертати, залежно від того, що користувач хоче бачити зараз. Залежно від коефіцієнта масштабування і відсікання, вам потрібно буде повернути дуже невеликий відсоток балів, не погіршуючи користувальницький досвід.

Недоліки: Налаштування сервера (ви повинні знайти бібліотеки для фільтрації геоточок) і повільніше надання (після кожного масштабування або перетягування потрібно зробити запит сервера)

У мене були рішення, щоб намалювати від 50 до 100 мільйонів записів, вам потрібно використовувати серверні рішення, щоб робити сіткові та динамічні основи. Ви не можете відповідати на API веб-карт (Google чи інших), щоб робити візуалізацію на стороні клієнта ....

[http://96.231.36.9:8080/rbgis/google_map.html обвинувачений1] спробуйте наведені вище посилання та подивіться, як