Javascript 为数以百万计的点生成热图层

我正在使用谷歌地图的热图图层来显示热图，然而，我现在有太多的点，它停止了工作，因为浏览器无法再处理它了。我发现它们提供了融合表，但它们也受到限制：只有10万行，这太低了。我需要渲染百万分之一或更多点的热图。如果我的服务器可以有一些PHP脚本来渲染热图，例如，每天一次，那我就太完美了。然后js的一个客户端只需下载一个预装的热图（在地图上就像谷歌地图一样，但也可能是不同的地图）。使用某些现有技术（可以商业化）是否可能实现这一点？

我用于可视化。它速度非常快，可以处理很多积分。但不确定1.5 mil点是否有效

我可以想象的是，使用一个带有node.js的Javascript解决方案来预渲染。在谷歌上快速搜索“heatmap js nodejs prerender”，我发现了这个

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而这

您所需要的只是将您的点预聚为较小数量的点，并将这些组传递给Google地图，就像它是您的原始点一样。所以，如果附近有3个值为3、5和10的点，则在其坐标的加权平均值处创建一个值为18的点。对所有数据集执行此操作，将使其减少3倍。将3更改为任何适当的值以进一步减少数据集

对数据进行集群的简单方法是使用地理哈希[1]。这是一个很好的PHP地理哈希库[2]。添加时，您可以只为每个点计算一次不同精度的地理哈希集，然后使用所需精度，使用simple

GROUP BY

减少数据集。示例（元）：

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您真的需要始终显示所有点吗？你能不能不要只加载视口中的点，可能会限制最小缩放级别、地图容器尺寸等？是和否。现在，所有点都在一个城市周围，我想看到整个城市（今天大约150万点）。稍后，它将在其他城市提供，这样我就可以考虑它，但正如我所说的，对于一个城市来说，它仍然太多。我需要预渲染的热图：）Mapbox假装你可以在地图上加载数百万个点。看看他们的博客。我找到了，找到了。可能值得一试。您可以添加图像覆盖。这里有一个指向GoogleMaps开发者文档的链接：预生成热图并作为覆盖添加到javascript中。在长时间的加载后，它几乎不能在10万点的情况下工作。未来可能会有几千万点。它可以在php服务器上的cron任务上运行吗？nodejs可以安装在linux服务器上，当然可以通过cron任务运行。我发现的唯一PHP热图服务器端呈现是fusion表，您已经提到的fusion表不符合您的要求。因此，设置一个小的nodejs脚本并尝试生成一个热图，这可能是您的最佳选择。我现在无法测试这个答案，但它似乎是解决我问题的最佳解决方案：）请注意，这是一种让您了解情况的伪代码，实际实现将根据您的数据库而有所不同，ORM和框架。请随时提出其他问题。

use Lvht\GeoHash;

class DataPoint extends ActiveRecord {
    public geo_hash_precision4, geo_hash_precision5, geo_hash_precision6;
    public function save() {
        $this->geo_hash_precision4 = GeoHash::encode($this->lat,$this->lon, 0.0001);
        $this->geo_hash_precision5 = GeoHash::encode($this->lat,$this->lon, 0.00001);
        $this->geo_hash_precision6 = GeoHash::encode($this->lat,$this->lon, 0.000001);
        parent::save();
    }
}

class DataSet extends ActiveQuery {
    /**
     * @param int $p Desired precision
     */
    public function getValues($p = 6) {
        $data = $this->rawQuery("SELECT geo_hash_precision{$p}, SUM(value) FROM {$this->table} GROUP BY geo_hash_precision{$p}");
        // Add bounding box WHERE to reduce set for map size
        foreach ($data as $row) {
            list($minLon, $maxLon, $minLat, $maxLat) = GeoHash::decode($row["geo_hash_precision{$p}"]);
            $row['lat'] = ($maxLat - $minLat) / 2;
            $row['lon'] = ($maxLon - $minLon) / 2;
            unset($row["geo_hash_precision{$p}"]);
        }
    }
}