Как улучшить процесс загрузки больших объемов данных, чтобы он был более эффективным и быстрее выполнялся?

Есть несколько подходов, которые могут помочь улучшить процесс загрузки больших объемов данных:

1) Постраничная загрузка данных: Вместо загрузки всех данных сразу, разделите их на страницы и загружайте только необходимые данные при запросе пользователя. Это позволит уменьшить объем данных, которые нужно передавать и обрабатывать.

2) Оптимизация запросов к серверу: Исследуйте возможности оптимизации запросов к серверу. Может быть, можно использовать индексы в базе данных или более эффективные запросы для получения данных. Работа с определенными инструментами для улучшения производительности сервера также может быть полезной.

3) Кэширование данных: Рассмотрите возможность кэширования данных на сервере или на клиентской стороне. Если данные не часто меняются или изменяются только периодически, вы можете сохранить их в кэше и загружать из кэша, чтобы увеличить скорость загрузки.

4) Сжатие данных: Если объем данных слишком большой, можно попытаться сжать их перед передачей. Используйте компрессию данных (например, gzip) на сервере и декомпрессию на клиентской стороне, чтобы уменьшить объем передаваемых данных и ускорить загрузку.

5) Параллельная загрузка: Если возможно, загружайте данные параллельно с помощью асинхронных запросов или многопоточных операций. Это позволит использовать полностью доступную пропускную способность сети и ускорит загрузку.

6) Кэширование на клиентской стороне: Если возможно, сохраняйте уже полученные данные на клиентской стороне для последующего использования. Если данные не изменились, можно использовать сохраненные данные, чтобы избежать повторного запроса на сервер.

Выбор конкретного подхода будет зависеть от конкретной ситуации и требований вашего приложения. При необходимости можно комбинировать несколько подходов, чтобы достичь наилучшего результата.

Провести анализ и установить причину задержки ответа от сервера. Возможные причины могут включать неправильные настройки, недостаточно мощное оборудование или другие проблемы.

Исследовать причины задержки получения данных. Это может быть связано как со замедленным сервером, так и с плохо оптимизированным кодом. Необходимо разобраться в этом для нахождения решения.

Перенести всю логику на сервер, чтобы клиентское устройство получало готовые данные для отображения. Это особенно важно, чтобы избежать проблем с большим объемом данных, особенно для пользователей мобильных устройств. Упрощенные данные облегчат нагрузку на клиента и улучшат общую производительность.

Практический пример: В одном из проектов у нас был старый код, написанный около 5 лет назад. Изначально мы думали, что проблема заключается в слабом сервере. Однако, после тщательного изучения кода, стало понятно, что проблема заключается в его неэффективности. Мы провели оптимизацию кода и время загрузки сократилось с более чем 60 секунд до 10-20 секунд. Это было достигнуто путем улучшения кода, а не смены сервера или оборудования.

Примечание: Данный пример подчеркивает важность оптимизации кода для улучшения производительности, а не только зависимость от серверных ресурсов.

Потом, когда вы работаете с данными в реакте, вы можете выводить графики продаж, отгрузок и другую информацию. Возникает вопрос, нужно ли все это выводить вместе, или для каждого графика нужно использовать отдельные данные? Может быть проще строить каждый график на отдельный запрос? Таким образом вы разделите потоки данных, уменьшите объем данных для каждого запроса и снизите нагрузку на фронтенд.