JavaScriptで大量のデータを処理する方法

以前の記事では、JavaScriptの実行とブラウザーの制限、およびタイマーベースの擬似スレッドを使用した「スクリプトのない」警告を解決する方法を検討しました。今日は、ブラウザで大量のデータを処理する方法を検討します。数年前、開発者は複雑なサーバー側の処理に代わるものを考慮したことはありませんでした。この概念は変更され、多くのAJAXアプリケーションはクライアントとサーバーの間に大量のデータを送信します。さらに、コードはDOMを更新する場合があります。これは、特に時間のかかるブラウザプロセスです。ただし、この情報を一度に分析しようとすると、アプリケーションが反応しなくなり、スクリプト警告が発生する可能性があります。 JavaScriptタイマーは、長いデータ分析プロセスをより短いブロックに分割することにより、ブラウザのロック問題を防ぐのに役立ちます。これがJavaScript関数の始まりです：

function ProcessArray(data, handler, callback) {

processArray（）関数は、3つのパラメーターを受け入れます

データ：処理されるアイテムの配列
ハンドラー：単一のデータ項目を処理する関数
コールバック：処理後に呼び出されるすべてのオプション機能が完了しました。

次に、構成変数を定義します：

  var maxtime = 100;        // 每块处理时间（毫秒）
  var delay = 20;       // 处理块之间的延迟（毫秒）
  var queue = data.concat();    // 克隆原始数组

Maxtimeは、処理ブロックごとに許可されるミリ秒の最大数を指定します。遅延は、処理ブロック間の時間（ミリ秒単位）です。最後に、元のデータアレイをクローン化するキュー - すべての場合に必要ではありませんが、配列は参照によって渡され、各アイテムを破棄しているため、これが最も安全なオプションです。 settimeout：

の使用を使用して処理を開始できます

  setTimeout(function() {

    var endtime = +new Date() + maxtime;

    do {
      handler(queue.shift());
    } while (queue.length > 0 && endtime > +new Date());

最初に、エンドタイムを計算します。これは、処理を停止する必要がある将来の時間です。 do…ループがキューに並んで順番に処理され、各アイテムが完了または終了時間に到達するまで続行します。注：なぜ使用するのか… JavaScriptはループ中にサポートします。違いは、do…一方、ループが少なくとも1回は反復が実行されることを保証することです。ループ中に標準を使用すると、開発者は低いまたは負のmaxtimeを設定でき、アレイ処理が開始または完了することはありません。最後に、より多くのプロジェクトを処理する必要があるかどうかを判断し、必要に応じて、短時間の遅延の後に処理機能を呼び出します：

    if (queue.length > 0) {
      setTimeout(arguments.callee, delay);
    }
    else {
      if (callback) callback();
    }

  }, delay);
}
// ProcessArray 函数结束

各プロジェクトが処理された後、コールバック関数が実行されます。小さなテストケースを使用してProcessArray（）をテストできます。

このコードは、すべてのブラウザ（IE6を含む）で実行されます。これは実行可能なクロスブラウザーソリューションですが、HTML5はより良いソリューションを提供します！私の次の投稿では、Webワーカーについて説明します…

// 处理单个数据项
function Process(dataitem) {
  console.log(dataitem);
}

// 处理完成
function Done() {
  console.log("Done");
}

// 测试数据
var data = [];
for (var i = 0; i < 1000; i++) {
  data.push(i);
}

ProcessArray(data, Process, Done);

大規模なデータ処理のためのJavaScriptのFAQ（FAQ）

JavaScriptで大規模なデータセットを処理するためのベストプラクティスは何ですか？

JavaScriptの単一の読み取りの性質により、JavaScriptの大きなデータセットを処理するのは難しい場合があります。ただし、従うことができるベストプラクティスがいくつかあります。まず、Webワーカーの使用を検討してください。これらを使用すると、JavaScriptを別のバックグラウンドスレッドで実行して、大規模なデータ処理がユーザーインターフェイスをブロックするのを防ぎます。第二に、ストリーミングデータ処理テクノロジーを使用します。 oboe.jsのようなライブラリは、データが到着したときにデータを処理するのに役立ち、メモリの使用量を削減します。最後に、データベースの使用を検討してください。 IndexEdDBは、大量の構造化データのクライアント側ストレージの低レベルAPIであり、大きなデータセットで高性能検索を実行するために使用できます。

javaScriptはデータサイエンスで使用できますか？

はい、JavaScriptはデータサイエンスで使用できます。伝統的にデータサイエンスとは関係ありませんが、フルスタックJavaScriptの台頭と、データ分析と視覚化のためのライブラリとフレームワークの開発により、実行可能なオプションになります。 danfo.jsのようなライブラリは、PythonのPandasライブラリと同様のデータ操作ツールを提供し、D3.JSは強力なデータ視覚化ツールです。

大規模なデータ処理のためにJavaScriptを最適化する方法は？

大規模なデータ処理のためにJavaScriptを最適化するには、複数の戦略が含まれます。まず、効率的なデータ構造を使用します。 JavaScriptの組み込みアレイとオブジェクトタイプは、大きなデータセットにとって常に最も効率的なタイプではありません。 Immutable.jsのようなライブラリは、より効率的な代替品を提供します。次に、型付けられた配列を使用して大量のバイナリデータを処理することを検討してください。最後に、非同期プログラミング手法は、データ処理中にメインスレッドのブロックを防ぐために使用されます。

大規模なデータ処理にJavaScriptを使用することの制限は何ですか？

JavaScriptには、大規模なデータ処理にいくつかの制限があります。その単一の読み取りの性質は、大きなデータセットを扱うときにパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。さらに、JavaScriptの数値タイプは、データサイエンスアプリケーションの問題となる可能性のある正確な数値計算には適していません。最後に、JavaScriptには、PythonやRなどの言語で利用可能ないくつかの高度なデータ分析ライブラリがありません

Webワーカーを使用してJavaScriptで大規模なデータ処理を実行するにはどうすればよいですか？

Webワーカーを使用すると、バックグラウンドの個別のスレッドでJavaScriptコードを実行できます。これは、メインスレッドをブロックしてパフォーマンスの問題を引き起こす複雑なデータ処理タスクに特に役立ちます。 Webワーカーを使用するには、新しいワーカーオブジェクトを作成し、ワーカースレッドで実行されるスクリプトのURLを渡します。その後、ポストメッサージメソッドとオンメッセージイベントハンドラーを使用して、ワーカースレッドと通信できます。

JavaScriptのデータ処理のストリーミングとは何ですか？

ストリーミングされたデータ処理は、データセット全体が利用可能になるのを待つのではなく、到着したときにデータを処理する手法です。これは、メモリの使用量を削減し、処理が以前に開始できるため、大規模なデータセットに特に役立ちます。 JavaScriptでは、oboe.jsなどのライブラリを使用して、ストリーミングデータ処理を実装できます。

indexedDBを使用してJavaScriptで大規模なデータ処理を実行する方法は？

indexedDBは、クライアントが大量の構造化データを保存するための低レベルAPIです。これにより、ユーザーのブラウザに大きなデータセットを保存、取得、検索できます。 IndexEdDBを使用するには、最初にデータベースを開き、次にデータベースを作成してデータを保存します。その後、トランザクションを使用してデータを読み書きできます。

JavaScriptで入力された配列とは何ですか？また、大規模なデータ処理にどのように使用されますか？

タイプ付き配列は、バイナリデータを処理する方法を提供するJavaScriptの機能です。これらは、よりメモリを節約する方法でデータを処理できるため、大規模なデータ処理タスクに特に役立ちます。タイプ付き配列を使用するには、最初にArrayBufferを作成してデータを保存し、次に型付けられた配列タイプの1つを使用してバッファを指すビューを作成します。

JavaScriptのデータ視覚化にどのライブラリを使用できますか？

JavaScriptでデータの視覚化に利用できるライブラリがいくつかあります。 D3.JSは、さまざまな視覚効果を作成できる最も強力で柔軟なライブラリの1つです。 Chart.jsはもう1つの一般的な選択肢であり、一般的なチャートタイプを作成するためのよりシンプルなAPIを提供します。その他のオプションには、HighCharts、Google Charts、Plotly.jsが含まれます。

非同期プログラミングは、JavaScriptが大規模なデータ処理を実行するのにどのように役立ちますか？

非同期プログラミングにより、JavaScriptはデータ処理が完了するのを待ちながら他のタスクを実行できます。これは、メインスレッドがブロックされないため、大規模なデータ処理タスクに特に役立ち、ユーザーエクスペリエンスがよりスムーズになります。 JavaScriptは、コールバック、Promise、Async/awaitなど、非同期プログラミングにいくつかの機能を提供します。

以上がJavaScriptで大量のデータを処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。