前言
在大数据的背景下, 随着信息技术的提高, 大量的数据只有通过可视化能力失去所须要的法则。传统的表格展现在大数据量背后显得会很有力, 而数据可视化呈现目标就是让用户能从数据中更高效，精确提取要害信息。
数据可视化局部曾经成为数据分析的外围局部。
目前笔者涉猎可视化方面, 覆盖面比拟广,chart 图表,realtionGraph 关系图,GIS 地图,3d 等等。秉着循序渐进的过程, 本篇文章先介绍关系图。
本篇文章能为你带来什么?
- 关系图概念的理解
- 可视化的整体设计
- 可视化笼罩性能和外围拓展
- 如何赋能你的产品 / 我的项目
一: 什么是图?
从数据库来说
图的存储并非是存储图片的数据库
图数据的存储是俩个根本元素节点和边
- 节点 node: 代表的是实体, 能够是人, 发生地, 产生事件等等
- 边 edge: 代表俩俩实体之间的关系, 关系能够是有向或者无向。
从用户交互界面来说
图能够更清晰的表白实体与实体的关系, 也能更间接体现多实体是否存在关系
图能够体现更多重维度, 更多类型实体间关系, 并不像表格那样死板.
请看示意图:
从表格可能须要从多类型表格查看, 而从图能够很直观的看到须要的信息
二: 可视化的整体设计
可视化现成的技术库很多,D3,Echarts,G6等等, 然而它们仅仅是根底, 或者能够比方说是盖房子的砖头, 房子须要你去盖，如何盖呢?
- 须要满足各大企业, 各类业务数据的对接展现, 能够了解为不 care 任何数据起源, 做到足够灵便即可。
- 如上一条所表白意思, 为满足传统企业需要, 须要一个数据映射的过程, 并不是每一个企业都是用到图数据库, 或者说在数据采集整顿部份曾经很欠缺了, 那么就须要配置 schema(数据转换的规定)
- 丰盛的图交互性能, 简略易用的 API 去凭借业务拓展欠缺. 图展现算法的弱小, 可提供定制化布局算法(例如 FR 算法, 能够依靠业务规定赋予每个实体不同比例的电荷来展现不同的成果)
- 图资源的提供, 可视化作为剖析中的一个模块, 那么就须要反馈可视化的剖析后果 (图片, 图数据) 进行报告的定制, 给到客户一个称心回答.
从上述几点角度登程, 就能够打造一个关系可视化中间件利器!
三: 可视化笼罩性能和外围拓展
- 根底渲染实体齐备, 关系图中次要是节点 & 边, 那么就须要提供不同几何形体的表白 节点(圆形, 正方形, 菱形等等) 边(实线, 曲线, 虚线等等), 为满足期业二次开发那么就须要反对节点和边的定制化拓展.
- 布局算法(
layout algorithm) 关系图罕用算法蕴含 circularlayout(环形布局),forcedirectedlayout(力导向布局),gridlayout,(网状布局)，treelayout(树形布局),sankey(桑基布局),Dagre (流程) 等等, 布局算法类也须要齐备, 当然也须要反对定制化算法接入 - 数据源对接和外部算法,
数据源: 如下面所提到的数据源能够是不同业务的数据, 可视化这边只是暂存的一个过程, 平台给到可视化什么数据, 可视化须要还给平台什么.算法: 根底图算法的反对, 路径分析算法如: 最短门路, 链路, 环路。社区散布算法等等 - 事件监听与 error 捕捉。作为通用性可视化中间件, 那么图下面的交互应该有事件的监听, 并且监听事件的灵便登记注册来管制性能的开销
. 给到平台及时的用户行为反馈.error 捕捉, 图异样的解决(try,catch 的机制) 当出现异常行为 异样数据 应该有对应的解决计划。
四: 如何赋能你的产品 / 我的项目
作为中间件的研发, 那么就须要集成的产品 / 我的项目中, 体现它的价值。
- 如果你的公司技术栈对立, 那么采取对立技术栈, 组件化注入计划去开发你的可视化中间件, 而后组件援用就能够达到, 偏理想化
- 采纳通用型技术计划, 前端架构来说 选取
<iframe> 接入 +window.postmessage 消息传递计划也是不错的. 从兼容性, 技术难度来说都是齐全能够胜任的.
写在最初
目前笔者从事大数据分析畛域 (侧重于可视化方向), 近期也会把一些技术计划和一些技术细节在此分享。(保障更新效率和文章品质) 心愿对大家有所帮忙。
最初有大数据分析需要的企业 (老板) 能够分割一下笔者. 目前这边有较欠缺的团队，前沿的技术. 有信念服务好每一个客户!