常在前端業務應用中，圖形視覺化方案大都是基於基本的幾種圖形型別，比如line, bar/column, area, pie, scatter, heatmap, histogram 等等開發， 輔以使用者可自定義的選項，來實現目的和功能比較明確和單一的圖形化需求。
當單一的圖形化應用過於笨重，或者難以組合來達到更多的資料表現目的時，dashboard可能在一定程度上提供了圖形資料的拼裝組合化實現方式。
如果資料量較大，資料的緯度較多，同時有橫向縱向化的資料表現方式的需求時，比如觀察資料的歷史變化趨勢，同一指標不同參考下的對比等等，sparkline的集約化大資料呈現方式就提供了很好的解決方案。
這裡以本人的乙個專案中的實際應用來做對比。
> 單獨的圖形業務模組部分。通過配置選單來實現比較單一的圖形化目的。
> 組合拼裝式dashboard。
> 如果要想得到某產品在不同的test-house的良率，測試時間的趨勢，對比的話，以上兩種實現方式都非常笨拙，資料量大了後帶來更大的瀏覽器壓力。
> 目前本人實現的sparkline方式來實現動態對比。
實現效果:
>配置非常簡單。
大資料量下的分頁
大資料量下的分頁 郭紅俊 select from orders where orderid between 10248 and 10253 select from orders where orderid in 10248,10249,10250,10251,10252,10253 order by...
大資料量下的sort
sort在linux命令列下面是乙個非常好用的工具，有人把它當做每個程式設計師都應該知道的8個linux命令之一，最近在處理大資料的時候發現兩點。1.用sort u 而不是sort uniq。sort應該是按照歸併的思想來的，先分成乙個個小檔案，排序後再組合成最後拍好序的檔案。所以，sort u 要...
MySQL分頁在大資料量下如何優化？
mysql在進行分頁的時候通常會使用到 limit m,n 在資料量小的時候效能還過得去，但是在資料量非常大的的時候，耗時會非常大，那麼如何進行優化了？原理就是通過索引進行優化。我們通過下文來慢慢理解吧！測試實驗 1.直接用limit start,count分頁語句，也是我程式中用的方法 selec...