优化MapLibre性能: 大型GeoJSON数据集的技巧

性能是为用户提供流畅响应体验的关键方面；本指南重点介绍改善MapLibre性能的技术，特别是处理GeoJSON格式的大型数据集时；我们将策略分为两个关键领域:

加载数据
可视化数据

加载数据

减小文件大小

处理大型GeoJSON数据集时，提高加载性能最有效的方法之一是减少数据的大小；您可以使用Turf等包或Reduce GeoJSON和Mapshaper等网络工具实现以下方法;

移除未使用的属性

GeoJSON文件通常包含许多对地图功能不必要的属性；通过消除任何未使用或冗余的属性，可以显著减少文件大小，从而缩短加载时间;

减少坐标精度

GeoJSON坐标通常默认为极高精度，通常有15-17位小数，这已达到原子尺度；对于大多数实际应用，您可以将坐标精度降低到约6位小数，大约相当于1厘米左右的比例；这可以减小文件大小而不影响可用性;

简化几何形状

如果您的GeoJSON包含几何形状(不仅仅是点)，请考虑使用各种算法来简化几何形状；像Mapshaper这样的工具提供了用户友好的界面来完成此任务;

压缩

通过移除不必要的空白来压缩GeoJSON数据可以进一步减小文件大小，有助于更快的数据传输;

数据压缩

另一种方法是压缩GeoJSON数据并将压缩文件发送到用户的浏览器；虽然这在处理和文件大小之间引入了轻微的权衡，但考虑到现代JavaScript的效率，这通常是可以接受的;

数据分块

如果您的GeoJSON数据集在减小大小后仍然相当大，请考虑将其拆分为更小的、可管理的块；即使只有2或3个也是有益的；这些拆分的数据集可以使用addSource()和addLayer()正常添加到地图中;

当数据集的不同部分具有不同属性时，这种技术特别有用；例如，如果地图开始时缩放到某个地理区域，该地理区域内的数据可以作为一个块，其余部分可以作为另一个块；类似地，如果数据集的一部分有实时更新，而其余部分基本静态，那么将这两部分放入单独的块可能是有意义的;

数据分块在桌面浏览器上比移动浏览器产生更大的影响;

数据流式传输

实施数据流式传输技术可以进一步提高加载性能；与一次加载整个数据集不同，数据流式传输允许您在用户与地图交互时加载较小的部分；这种方法最小化了初始加载时间并提供了更响应的体验；数据流式传输的模板可以在"实时更新功能"示例中找到;

将GeoJSON存储在URL

为了提高MapLibre中的性能，建议从数据URL加载GeoJSON数据，而不是直接嵌入到JavaScript代码中；这种做法有助于减少客户端的内存开销;

矢量切片

考虑将GeoJSON数据转换为矢量切片，这些切片专为高效渲染而设计；有关如何添加矢量切片源的示例可用;

服务器端切片

对于更大的数据集，您可以使用Martin等工具在服务器端将数据库转换为切片；然后可以直接向用户显示这些切片；Martin演示显示它能轻松处理13GB的数据库；然而，这种方法比其他方法需要更多的设置;

可视化数据

一旦数据加载完成，为确保流畅的用户体验，优化地图上的数据可视化方式至关重要;

聚类

一种简单的方法是可视化更少的点；如果我们使用GeoJSON源(而不是矢量切片)，我们可以使用"聚类"将附近的点分组在一起；这种方法减少了地图上显示的要素数量，提高了渲染性能并保持了地图的可读性;

为此，当我们添加数据时，我们可以调整聚类选项；例如:

map.addSource('earthquakes', {
    type: 'geojson',
    data: 'https://maplibre.org/maplibre-gl-js/docs/assets/earthquakes.geojson',
    cluster: true,
    clusterMaxZoom: 14, // 聚类点的最大缩放级别
    clusterRadius: 50 // 聚类点时每个聚类的半径(默认为50)
});

您可以在这里查看完整示例: 创建和样式化聚类;

let map = new maplibregl.Map({
  container: 'map',
  maxZoom: 12,
  minZoom: 5
});