在javascript + D3 / mapbox中可视化大量数据的高效/高性能方式

问：

我目前正在寻找一种在 javascript 中可视化大量数据的有效方法。数据是地理空间的，我有大约 200 万个数据点。

现在我知道我不能直接给浏览器那么多数据点，否则它大部分时间都会崩溃（或者无论如何响应时间会很慢）。

我正在考虑让一个 javascript 窗口与 python 通信，该窗口将对数据执行所有操作并将 json 数据流式传输回 javascript 应用程序。

我的想法是让 javascript 窗口实时发送地图的边界框（东北点和西南点的纬度和 lng），以便 python 脚本可以在发送仅可见对象的 json 之前遍历所有条目。

我只是做了一个非常简单的脚本，基本上可以做到这一点

1. 读取整个 CSV 并将数据存储在具有 lat、lng 和其他属性（2 或 3）的列表中
2. 一个朴素的实现，用于检查点是否在 javascript 发送的边界框内。

目前，浏览所有数据点大约需要 15 秒......这太长了，因为在将它们流式传输到我的 javascript 应用程序之前，我还必须将它们转换为 geojson 对象。

现在当然，我可以首先按照纬度和 lng 的升序对我的点进行排序，这样检查点是否在 javascript 发送的边界框内的函数就会快一个数量级。但是，处理时间仍然太慢。

但即使承认事实并非如此，我仍然有一个问题，即在非常低的变焦级别下，我会得到太多的分数。限制min_zoom_level对我来说并不是一个真正的选择。所以我在想，我可能应该尝试对数据点进行聚类。

因此，我的问题是，您认为这种方法是正确的吗？如果是这样，如何计算集群......在我看来，我必须生成很多可能的集群（不同的缩放级别，地图上的不同位置......），我不确定这是否是一种有效和聪明的方法。

我非常希望您对此发表意见，如果您有可能的话，可以进行调整或完全不同的解决方案。

这几乎与语言无关，但我会标记为 python，因为目前我的服务器正在运行 python 脚本，我相信 python 对于大型数据集非常有效。

最后说明：

我知道可以预先计算图块，我可以只提供我的 javascript 可视化，但由于我想对显示的内容进行交互式控制，这对我来说并不是一个真正的选择。

编辑：

我知道，例如，mapbox 提供了数据点的聚类，以方便显示大约一百万个数据点。

但是，我认为（这与这里的一个悬而未决的问题有关）虽然我可以轻松显示点聚类，但我不可能为我的聚类制作数据驱动的样式。

例如，如果我们以现在著名的种族地图为例，如果我使用 mapbox 对数据点进行聚类，并且一个聚类每个聚类给我 50 个人，我不能使聚类成为它收集的 50 人样本中最具代表性的种族的颜色。

编辑 2：

还了解了超星系团，但我不确定这个工具是否可以支持数百万个数据点而不会崩溃。