AntV G6 数据转换功能详解：灵活处理图形数据

数据转换功能概述

在 AntV G6 图可视化引擎中，数据转换(Data Transformation)是一项强大的功能，它允许开发者在图形渲染过程中对数据进行处理和转换。这项功能的核心价值在于：无需修改原始数据源，就能实现多样化的数据呈现效果。

数据转换功能主要解决以下几个常见场景：

1. 数据过滤：根据条件筛选需要显示的节点和边
2. 数据计算：基于原始数据生成新属性（如根据连接数计算节点大小）
3. 数据聚合：将大量节点聚合成少量节点，提升大规模图形的性能

核心API解析

获取当前转换器配置

getTransforms(): TransformOptions

此方法返回当前图形实例中所有已配置的数据转换器。返回值是一个TransformOptions类型的数组，包含每个转换器的详细配置信息。

使用场景：

• 调试时查看当前应用的转换器
• 在更新转换器前获取当前配置
• 实现转换器配置的持久化存储

设置转换器配置

setTransforms(transforms: TransformOptions | ((prev: TransformOptions) => TransformOptions): void

此方法用于设置图形的数据转换器，会完全替换现有的转换器配置。

参数说明：

• 可以直接传入新的转换器配置数组
• 也可以传入一个函数，基于当前配置返回新配置（函数式更新）

最佳实践：

1. 简单替换：

graph.setTransforms(['process-parallel-edges', 'map-node-size']);

2. 带详细配置：

graph.setTransforms([
  {
    type: 'process-parallel-edges',
    key: 'custom-parallel-edges',
    distance: 25
  }
]);

3. 函数式更新（推荐）：

graph.setTransforms(current => [
  ...current,
  { type: 'new-transform', key: 'added-transform' }
]);

更新特定转换器

updateTransform(transform: UpdateTransformOption): void

当需要修改某个已存在的转换器配置时，可以使用此方法。注意：必须为转换器指定key才能准确定位。

典型用法：

// 初始设置
graph.setTransforms([{
  type: 'edge-filter',
  key: 'important-edges',
  condition: edge => edge.weight > 0.5
}]);

// 后续更新
graph.updateTransform({
  key: 'important-edges',
  condition: edge => edge.weight > 0.8  // 提高筛选标准
});

数据转换器类型详解

G6 提供了多种内置的数据转换器类型，开发者也可以自定义转换器：

常用内置转换器

1. process-parallel-edges

   • 功能：处理平行边（同一对节点间的多条边）
   • 配置参数：
     • distance：平行边之间的间距
     • key：唯一标识符

2. map-node-size

   • 功能：根据数据属性映射节点大小
   • 配置参数：
     • field：数据字段名
     • minSize：最小尺寸
     • maxSize：最大尺寸

3. filter

   • 功能：数据过滤
   • 配置参数：
     • condition：过滤条件函数
     • trigger：触发条件（'add'|'update'|'render'）

自定义转换器

通过实现type为自定义值的转换器，开发者可以扩展数据处理逻辑：

graph.setTransforms([{
  type: 'custom-transform',
  key: 'my-processor',
  process: data => {
    // 自定义处理逻辑
    return processedData;
  }
}]);

性能优化建议

1. 合理排序转换器：将过滤类转换器放在前面，减少后续处理的数据量
2. 使用key标识：为重要转换器指定key，便于后续更新
3. 避免频繁更新：批量更新转换器配置而非单个更新
4. 复杂计算缓存：在转换器外部预先计算复杂结果

总结

AntV G6 的数据转换功能为图形数据处理提供了高度灵活性。通过本文介绍的API和方法，开发者可以：

• 动态控制图形数据的呈现方式
• 实现复杂的数据处理流水线
• 优化大规模图形的渲染性能

掌握数据转换功能，将帮助您构建更加动态、响应式的图形可视化应用。