从零开发一款可视化大屏制作平台

简介: 几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring 收到了很多热心的反馈和交流, 顺着笔者之前的规划, 我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring. 接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现.

image


几个月前开源的H5页面制作平台H5-Dooring 收到了很多热心的反馈和交流, 顺着笔者之前的规划, 我们又做了一款可视化大屏编辑器V6.Dooring. 接下来笔者就来带大家一起看看我们的方案设计和技术实现.


你将收获



  • 可视化大屏产品设计思路
  • 主流可视化图表库技术选型
  • 大屏编辑器设计思路
  • 大屏可视化编辑器Schema设计
  • 用户数据自治探索


在介绍之前, 我们先看看实现的效果展示.


效果预览



image


image


image


方案实现



可视化大屏产品设计思路


目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题,各个系统平台之间的数据无法实现互通共享,难以实现一体化的数据分析和实时呈现。


相比于传统手工定制的图表与数据仪表盘,可视化大屏制作平台的出现,可以打破抵消的定制开发, 数据分散的问题,通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据可视化展现,能够多方位、多角度、全景展现各项指标,实时监控,动态一目了然。


针对以上需求, 我们设计了一套可视化大屏解决方案, 具体包含如下几点:


image


上图是笔者4个月前设计的基本草图, 后期会持续更新. 通过以上的设计分解, 我们基本可以搭建一个可自己定制的数据大屏.


主流可视化图表库技术选型


目前笔者调研的已知主流可视化库有:


  • echart 一个基于 JavaScript 的老牌开源可视化图表库
  • D3.js 一个数据驱动的可视化库, 可以不需要其他任何框架独立运行在现代浏览器中,它结合强大的可视化组件来驱动 DOM 操作
  • antv 包含一套完整的可视化组件体系
  • Chart.js 基于 HTML5 的 简单易用的 JavaScript 图表库
  • metrics-graphics 建立在D3之上的可视化库, 针对可视化和布置时间序列数据进行了优化
  • C3.js 通过包装构造整个图表所需的代码,使生成基于D3的图表变得容易


我们使用以上任何一个库都可以实现我们的可视化大屏搭建的需求, 各位可以根据喜好来选择.


大屏编辑器设计思路


在上面的分析中我们知道一个大屏编辑器需要有个编辑器核心, 主要包含以下部分:


  • 组件库
  • 拖拽(自由拖拽, 参考线, 自动提示)
  • 画布渲染器
  • 属性编辑器


如下图所示:


image


组件库我们可以用任何组件封装方式(react/vue等), 这里沿用H5-Dooring的可视化组件设计方式, 对组件模型进行优化和设计.


类似的代码如下:


import { Chart } from '@antv/f2';
import React, { memo, useEffect, useRef } from 'react';

import styles from './index.less';
import { IChartConfig } from './schema';

const XChart = (props:IChartConfig) => {
  const { data, color, size, paddingTop, title } = props;
  const chartRef = useRef(null);
  useEffect(() => {
      const chart = new Chart({
        el: chartRef.current || undefined,
        pixelRatio: window.devicePixelRatio, // 指定分辨率
      });

      // step 2: 处理数据
      const dataX = data.map(item => ({ ...item, value: Number(item.value) }));

      // Step 2: 载入数据源
      chart.source(dataX);

      // Step 3:创建图形语法,绘制柱状图,由 genre 和 sold 两个属性决定图形位置,genre 映射至 x 轴,sold 映射至 y 轴
      chart
        .interval()
        .position('name*value')
        .color('name');

      // Step 4: 渲染图表
      chart.render();
  }, [data]);
  return (
    <div className={
       
       styles.chartWrap}>
      <div className={
       
       styles.chartTitle} style={
       
       { color, fontSize: size, paddingTop }}>
        {
       
       title}
      </div>
      <canvas ref={
       
       chartRef}></canvas>
    </div>
  );
};

export default memo(XChart);

以上只是一个简单的例子, 更具业务需求的复杂度我们往往会做更多的控制, 比如动画(animation), 事件(event), 数据获取(data inject)等.


组件拖拽可以采用市面已有的Dragable等插件, 也可以采用H5-Dooring的智能网格拖拽. 这里笔者选择自由拖拽来实现. 已有的有:


  • rc-drag
  • sortablejs
  • react-dnd
  • react-dragable
  • vue-dragable


等等. 具体拖拽呈现流程如下:


image


具体拖拽流程就是:


  1. 使用H5 dragable API拖拽左侧组件(component data)进入目标容器(targetBox)
  2. 监听拖拽结束事件拿到拖拽事件传递的data来渲染真实的可视化组件
  3. 可视化组件挂载, schema注入编辑面板, 编辑面板渲染组件属性编辑器
  4. 拖拽, 属性修改, 更新
  5. 预览, 发布


组件的schema参考Dooring DSL设计


可视化大屏数据自治探索


目前我们实现的搭建平台可以静态的设计数据源, 也可以注入第三方接口, 如下:


image


我们可以调用内部接口来实时获取数据, 这块在可视化监控平台用的场景比较多, 方式如下:


image


参数(params)编辑区可以自定义接口参数. 代码编辑器笔者这里推荐两款, 大家可以选用:


  • react-monaco-editor
  • react-codemirror2


使用以上之一可以实现minivscode, 大家也可以尝试一下.


辅助功能


可视化大屏一键截图一键截图功能还是沿用H5-Dooring 的快捷截图方案, 主要用于对大屏的分享, 海报制作等需求, 我们可以使用以下任何一个组件实现:


  • dom-to-image
  • html2canvas


撤销重做


撤销重做功能我们可以使用已有的库比如react-undo, 也可以自己实现, 实现原理:


image


有点链表的意思, 我们将每一个状态存储到数组中, 通过指针来实现撤销重做的功能, 如果要想更健壮一点, 我们可以设计一套“状态淘汰机制”, 设置可保留的最大状态数, 之前的自动淘汰(删除, 更高大上一点的叫出栈). 这样可以避免复杂操作中的大量状态存储, 节约浏览器内存.


标尺参考线标尺和参考线这里我们自己实现, 通过动态dom渲染来实现参考线在缩放后的动态收缩, 实现方案核心如下:


arr.forEach(el => {
  let dom = [...Array.from(el.querySelectorAll('.calibrationNumber'))][0] as HTMLElement;
  if (dom) {
    dom.style.transform = `translate3d(-4px, -8px, 0px) scale(${
        
        (multiple + 0.1).toFixed(
      1,
    )})`;
  }
});

详细源码可参考: H5-Dooring | 参考线设计源码



目录
相关文章
|
编解码 监控 数据可视化
一文带你快速设计精美可视化大屏
可视化大屏👉数据可视化大屏是将一些业务的关键指标通过数据可视化的方式展示到一块或多块LED大屏上,以大屏为主要展示载体的数据可视化设计。数据可视化大屏可以用于信息展示、数据分析、监控预警等多种场景,帮助用户快速了解数据的价值和意义。可视化大屏的优点1️⃣操作灵活:数据可视化大屏可以支持智能化布局和组件的自由排版,可以根据不同的需求和场景进行个性化的设计和展示。2️⃣信息展示更加全面。
一文带你快速设计精美可视化大屏
|
1月前
|
监控 数据可视化 安全
Axure智慧社区数据可视化大屏模板
在数字化时代,智慧社区的建设成为提升居民生活质量和优化管理效率的重要手段。我们推出Axure智慧社区数据可视化大屏模板(含5套),帮助社区管理者快速搭建高效、美观的大屏,实现数据的实时监控和智能分析。模板设计多样、高度可定制,支持实时数据更新,适用于社区管理中心、物业管理处、社区活动中心和安防监控室等多种场景。立即下载,开启智慧社区新篇章!
|
4月前
|
数据可视化
【Echarts大屏】通用平台模板可视化大屏
【Echarts大屏】通用平台模板可视化大屏
|
7月前
|
数据可视化 Java BI
商业开源MES+源码+送可拖拽式数据大屏
这是一个商业开源的JAVA MES系统,包含源码和本地部署教程。基于Springboot、Vue3和MySQL8,适用于开发学习。功能包括车间数据建模、生产物料控制、计划管理、过程控制、质量管理、库存管理、看板管理、报表分析和基础管理。需JDK11、Tomcat及Maven环境,源码付费获取。
127 0
|
7月前
|
前端开发 BI
基于jeecgboot的大屏设计器开发——大屏报表管理(二)
基于jeecgboot的大屏设计器开发——大屏报表管理(二)
167 0
|
7月前
|
移动开发 前端开发 BI
基于jeecgboot的大屏设计器开发——大屏报表管理(一)
基于jeecgboot的大屏设计器开发——大屏报表管理(一)
171 0
|
供应链 数据可视化 数据管理
[开源]免费开源MES系统,精美的可视化数字大屏,支持低代码大屏设计
万界星空开源MES制造执行系统的Java开源版本。开源mes系统包括系统管理,车间基础数据管理,计划管理,物料控制,生产执行,质量管理,库存管理,看板管理,数据分析等主体功能模块。广泛应用于汽车、高科技电子、 设备制造、新能源、电梯、家电、家居、纺织、电气、电机等行业。
984 0
[开源]免费开源MES系统,精美的可视化数字大屏,支持低代码大屏设计
|
SQL 数据可视化 Oracle
JNPF可视化平台的搭建及使用
JNPF可视化平台的搭建及使用
450 0
|
数据可视化 JavaScript 前端开发
前端可视化数据大屏(1)
前端可视化数据大屏(1)
643 0
|
数据可视化 前端开发
前端可视化数据大屏(2)
前端可视化数据大屏(2)
520 0
下一篇
DataWorks