Dane Leaflet.js i JSON: optymalizacja i wydajność

Question

Obecnie pracuję nad moim pierwszym prawdziwym wyjazdem, używając Javascript do budowy interaktywnej mapy naszych danych klientów.

Do tej pory mam podstawy działa, ale wydajność zaczyna spadać, gdy zaczynam wychodzić ponad 500 poi ze znacznikami lub 10 000 z markerami kół ... jeśli ktoś mógłby zaoferować radę, jak zoptymalizować to, co ja już mam, a może najlepiej przenieść do odpowiedniego DB jak mongo dla danych json lub może po stronie serwera pracy z Node Js może?

Wszelkie porady będą mile widziane :)

var apiKey = 'BC9A493B41014CAABB98F0471D759707', 
      styleID = '108219'; 
    // styleID = '997'; 


    // var map = L.map('map').setView([54.550, -4.433], 7); 

     var southWest = new L.LatLng(61.029031, 4.746094), 
      northEast = new L.LatLng(48.786962 ,-13.183594), 
      bounds  = new L.LatLngBounds(southWest, northEast); 

     var mapcenter  = new L.LatLng(53.457393,-2.900391); 
     var map   = new L.Map('map', 
           { 
            center: mapcenter, 
            zoom: 7, 
            // maxBounds: bounds, 
            zoomControl: false 
           }); 

     var cloudmadeUrl = generateTileURL(apiKey, styleID), 
      attribution = 'Map data © OpenStreetMap contributors.', 
      tileLayer = new L.TileLayer(
           cloudmadeUrl, 
           { 
            maxZoom: 18, 
            attribution: attribution, 
           }); 

      tileLayer.addTo(map); 

     var zoomControl  = new L.Control.Zoom({ position: 'topleft'}); 
      zoomControl.addTo(map); 
     var scaleControl = new L.Control.Scale({ position: 'bottomleft' }); 
      scaleControl.addTo(map); 




     geojsonLayer = L.geoJson(geojson, { 
      pointToLayer: function(feature, latlng) { 
      return new L.CircleMarker(latlng, {fillColor: feature.properties.MarkerColour, fillOpacity: 0.5, stroke: false, radius: 6}); 
      // return new L.Marker(latlng, {icon: L.AwesomeMarkers.icon({icon: feature.properties.MarkerIcon, color: feature.properties.MarkerColour, iconColor: 'white'}) }); 
      }, 
     onEachFeature: function (feature, layer) { 
      layer.bindPopup('<strong><b>Customer Data</b></strong><br />' + '<b>Result : </b>' + feature.properties.Result + '<br />' + '<b>Postcode : </b>' + feature.properties.Postcode + '<br />'); 
      } 
     }); 

      console.log('starting: ' + window.performance.now()); 

     map.addLayer(geojsonLayer); 

      console.log('ending: ' + window.performance.now()); 




    function generateTileURL(apiKey, styleID) { 
     return 'http://{s}.tile.cloudmade.com/' + apiKey + '/' + styleID + '/256/{z}/{x}/{y}.png'; 
    } 

a niektóre przykładowe dane:

{ 
    "type": "Feature", 
    "geometry": { 
     "type": "Point", 
     "coordinates": [ 
      -0.213467, 
      51.494815 
     ] 
    }, 
    "properties": { 
     "DateTime": "1372719435.39", 
     "Result": "Cable Serviceable", 
     "MarkerIcon": "ok-sign", 
     "MarkerColour": "green", 
     "Postcode": "W14 8UD"  
    } 
}, 
{ 
    "type": "Feature", 
    "geometry": { 
     "type": "Point", 
     "coordinates": [ 
      -0.389445, 
      51.512121 
     ] 
    }, 
    "properties": { 
     "DateTime": "1372719402.083", 
     "Result": "Refer for National Serviceability", 
     "MarkerIcon": "minus-sign", 
     "MarkerColour": "red", 
     "Postcode": "UB1 1NJ", 

    } 
}, 
{ 
    "type": "Feature", 
    "geometry": { 
     "type": "Point", 
     "coordinates": [ 
      -0.411291, 
      51.508012 
     ] 
    }, 
     "properties": { 
     "DateTime": "1372719375.725", 
     "Result": "Cable Serviceable", 
     "MarkerIcon": "ok-sign", 
     "MarkerColour": "green", 
     "Postcode": "UB3 3JJ" 
    } 
}, 
{ 
    "type": "Feature", 
    "geometry": { 
     "type": "Point", 
     "coordinates": [ 
      -2.11054, 
      53.500752 
     ] 
    }, 
    "properties": { 
     "DateTime": "1372719299.088", 
     "Result": "Cable Serviceable", 
     "MarkerIcon": "ok-sign", 
     "MarkerColour": "green", 
     "Postcode": "OL7 9LR", 

    } 
} 

Answer 1

Istnieje kilka Leaflet plugins, które pomagają radzić sobie z renderowania duża ilość punktów w przeglądarce klienta.

Najprostszym sposobem jest użycie wtyczki, która grupuje markery, takie jak Marker Clusterer. Clusterer pomaga w renderowaniu po stronie klienta, ponieważ oznacza to, że komputer kliencki nie musi pobierać 10 000 punktów, a jedynie 10-40.

Można również zrobić termiczna - Istnieją dwie wtyczki za to zarówno w oparciu o HTML5 Canvas:

• HeatCanvas
• Heatmap.js