Как оптимизировать производительность работы с большими данными при создании диаграмм?

Для оптимизации производительности работы с большими данными при создании диаграмм можно предпринять следующие шаги:

• Выбрать подходящий формат диаграмм. sky.pro Для статичных визуализаций данных подойдёт SVG, а для высокоскоростной отрисовки с частыми обновлениями или работы с большим объёмом данных — Canvas. sky.pro
• Переключить основную часть работы по перерисовке на внутреннюю обработку данных в Canvas. sky.pro Библиотеки, например CanvasJS, отличаются небольшим потреблением памяти. sky.pro
• Предварительно обработать данные. sky.pro Методы определения диапазона и уровня детализации (LOD) позволяют улучшить производительность, отображая только те данные, с которыми взаимодействует пользователь. sky.pro
• Использовать функцию «Обработка данных в фоновом режиме». dzen.ru Она позволяет Excel выполнять вычисления без блокировки интерфейса. dzen.ru
• Удалить ненужные данные и формулы. dzen.ru Также можно использовать функцию «Управление памятью», чтобы освободить память и предотвратить её переполнение. dzen.ru
• Применить аппаратное ускорение. learn.microsoft.com Например, в Excel 2010 реализовано кэширование изображения диаграммы, что позволяет избежать ненужных вычислений. learn.microsoft.com
• Использовать вычисления с ускорением на GPU. libeldoc.bsuir.by Графические процессоры могут обрабатывать большое количество данных параллельно, что позволяет сократить время выполнения задачи в несколько раз по сравнению с использованием только центрального процессора. libeldoc.bsuir.by

Выбор методов оптимизации производительности зависит от конкретных условий и задач.