Incubator-echarts: 10台车，每350ms每台车就会进来一个轨迹点，当轨迹点达到一定数量时，页面很卡

[dandeXiong]

One-line summary [问题简述]

10台车，每350ms每台车就会进来一个轨迹点，当轨迹点达到一定数量时，页面很卡。
数据来的比较快，过不了几分钟就会卡死，目前的做法是shift 一些旧的点。但是希望能保留比较多的轨迹数据。 加入数据 用的setOption 。 是否有别的方法可以解决这个性能问题，我看到api 里有一个appendData的方法，不知道是否适合，能否提供一些思路。非常感谢！

Version & Environment [版本及环境]

• ECharts version [ECharts 版本]:

• Browser version [浏览器类型和版本]:

• OS Version [操作系统类型和版本]:

Expected behaviour [期望结果]

ECharts option [ECharts配置项]

option = {

}

Other comments [其他信息]

[shadowzeng]

我也在做类似的功能，也是清除旧的数据:joy:

[dandeXiong]

如果你找到更好的办法，一定要分享一下啊
我目前改用散点采用了appendData，large, largeThreshold ,情况要好了不少，但是很有局限性，比如我的热力图就不能这么用，因为appendData，large, largeThreshold ,不能对单个的数据进行设置，从而无法变更每个点的颜色，除非把数据来进行分组，每一组一个颜色值。

[dandeXiong]

我单独.setOption,一个指定的series,echart居然把整个series里所有的系列全都重绘一遍，这不是浪费性能吗？就不能只单独的绘制我指定的series，其他的保持不变吗？ 还是有什么设置API 是我没有找到的。
setOption({
series: {
name: "实时"
data:.......
}）

[shadowzeng]

@dandeXiong 那个setOption就是全量更新的，绘制指定的series可以用appendData吧，有seriesIndex参数来确定更新哪个，但这个方法是追加数据

[dandeXiong]

@Shadowzeng 采用appendData 确实能大大提高效率，但是很有局限性啊，像我的散点图，要配合visualMap来做颜色变更，就无法使用appendData。他无法对单独的数据项进行设置。large, largeThreshold ,的开启后也是无法配合使用visualmap的

[Ovilia]

试试采样 http://echarts.baidu.com/option.html#series-line.sampling

[LIHAO520]

老铁，这个问题你解决了吗

[dandeXiong]

老铁，这个问题你解决了吗

时间隔得有点久了，我当时的做法，1.轨迹点的设置：showSymbol:false （刚开始是需求需要，后来阉割），这个设置就提高了不少的性能。 2. 每隔两个小时彻底清理一次数据点（这个时间点是根据自己项目监控服务内存峰值来设定的），清空完一般不到半分钟内存就降下来了。 期间也尝试过分层，比如过去多长时间累积的点，就分出一个图表绘制好静置不动放哪里，与用来动态绘点的图表进行联动

[qierkang]

在绘制行为轨迹点的时候 数据量 图层过多，可以采用 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 ，或者清理历史数据点，定时清空这样内存压力会小很多 希望有用 查看帮助   💪💪
例如：

option = {
    dataset: {
        source: [
            // 有了上面 dimensions 定义后，下面这五个维度的名称分别为：
            // 'date', 'open', 'close', 'highest', 'lowest'
            [12, 44, 55, 66, 2],
            [23, 6, 16, 23, 1],
            ...
        ]
    },
    series: {
        type: 'xxx',
        // 定义了每个维度的名称。这个名称会被显示到默认的 tooltip 中。
        dimensions: ['date', 'open', 'close', 'highest', 'lowest']
    }
}
series: {
    type: 'xxx',
    dimensions: [
        null,                // 如果此维度不想给出定义，则使用 null 即可
        {type: 'ordinal'},   // 只定义此维度的类型。
                             // 'ordinal' 表示离散型，一般文本使用这种类型。
                             // 如果类型没有被定义，会自动猜测类型。
        {name: 'good', type: 'number'},
        'bad'                // 等同于 {name: 'bad'}
    ]
}