前端处理千万级数据的策略
后端一次性传输上千万条数据，前端在可视化展示时面临巨大挑战。对此，以下是一些处理策略：
1. 降采样和预计算
后台可预先计算每隔一段时间的均值或其他指标，前端只展示简化的数据。例如，可每 30 秒或更长时间作为一个刻度展示，用户放大查看特定时间段时再加载详细数据。
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2. 优化数据传输格式
减少数据传输大小至关重要。考虑使用更紧凑的数据格式，如二进制数组，仅包含必要的数据，例如时间戳和浮点值。
3. 分段传输和持续更新
后台可分段传输数据，一次只传输一小部分。前端可以逐段处理，避免一次性加载全部数据。对于实时数据，可以使用 EventSource 实现持续推送更新。
4. 利用 iframe
将数据传输到隔离的 iframe 中，与主页面内存分开。这可以防止大数据量影响页面响应速度。
5. 探索流式处理
考虑使用流式处理库，逐步解析数据，而无需一次性存储在内存中。这有助于应对持续的大数据量。
iframe 问题解决
使用 iframe 传输数据时，如果子页面无法加载数据，可能是跨域限制所致。请确保子页面与主页面具有相同的来源。
