在处理百度地图中大量点位数据时，卡顿现象极大影响了使用感受，因此提升打点效率变得尤为关键。接下来，我们将详细探讨关于百度地图打点性能提升（特别是针对海量点和mapv技术）的必要性。
数据庞大压力大
在使用百度地图数据时，我们常遇到数据量极大的问题。以大型交通监控系统为例，它们需要实时展示城市中数千辆车的位置。通常，我们会分批次调用数据，通过异步方式及await调用接口，以减轻服务器一次性处理大量数据的负担。这样可以将大量数据分批返回，从而减轻服务器的压力。
这种做法对服务端情况有所改善，却给前端带来了新的难题。毕竟，后续需要将大量数据在地图上展示，这对前端性能提出了较高的要求。
DOM 操作致卡顿
百度地图的API中，默认显示的点是以红色标记的，这些点实际上是由DOM元素构成的。在处理大量数据并同步显示时，会涉及到众多DOM元素的变动。以人口众多的地区为例，可能需要展示数千甚至数万个这样的点，这样的频繁操作很可能会引起页面的重绘或重排。从技术层面分析，重绘和重排会使得浏览器持续重新计算元素的位置和外观，这会大量占用系统资源，进而引发页面运行缓慢，极大地影响了用户的操作体验。
因此，要想提升性能，核心是要减少对DOM的操作。为此，我们必须探索新的技术途径，以取代旧的DOM渲染方法。
canvas 操作优势多
将地图信息转换成画布形式，这确实是一种高效手段。在画布上，绘制操作直接针对像素进行，无需经过浏览器的解析和渲染步骤。与DOM操作相比，它显著减少了资源的使用。以大量地理信息的标注为例，使用画布绘制可以避免频繁的重绘和重排问题。
百度地图在 JavaScript API 的第三个版本中，通过 PointCollection 属性实现了这一功能。该属性支持大量点的集合，可在地图上同时展示数万个点。但现阶段，它只支持 HTML5 浏览器。使用时，需要配置点的坐标集合“points”和点的绘制选项“opts”。
海量点 API 有局限
尽管通过海量点API可以将百度地图转换成canvas，并解决卡顿问题，但这种方法也存在不足。首先，部分浏览器不支持canvas的绘制功能，我们需要进行判断以确保地图能正常显示。其次，海量点API提供的样式选项有限，只能通过PointCollectionOptions中的ShapeType属性来设定形状类型。水滴形状的设计，没有尺寸和颜色的属性设定，这使得它在需要多样化展示时显得不够灵活，难以满足某些个性化的需求。
这时候，就需要寻找一种更具扩展性和兼容性的解决方案。
document.createElement("canvas").getContext("2d")
Mapv 登场显身手
Mapv是一款开源的地理信息展示工具，能够呈现众多地理数据，涵盖点、线、面等多种类型。它提供了多种展示手段，比如直接标记点、使用热力图、网格布局以及数据聚合等。此外，Mapv还能将地图绘制在画布上，并支持用户自定义图标。比如在旅游地图上，用户可以自己设计景点图标，使地图更加个性化。
使用Mapv时，需在数据中加入一个名为geometry的字段。该字段的内容需遵循Geojson的标准。其实操作并不复杂，只需参照官方提供的文档进行设置即可。
综合对比选方案
整体来看，在使用百度地图处理大量点位数据时，海量点API和Mapv各有特点。海量点API适合处理数据量庞大且对样式要求不高的场合，操作简便，但需留意浏览器的兼容性问题。而Mapv则更为灵活，能够满足各种需求，不过设置起来相对复杂。
在使用过程中，大家需依据实际情况挑选恰当的改进措施。比如，当用百度地图处理大量数据点时，你遇到了什么难题？请记得为这篇文章点赞并转发。
