JSAPIThree 數據源系統學習筆記：讓數據在地圖上可視化詳情 - datasource,geojson,json,csv,地圖api 星星上的絲瓜博客

作為一個剛開始學習 mapvthree 的小白，今天要學習數據源系統了！聽説這個系統可以把各種格式的數據加載到地圖上，還能讓數據可視化！想想就實用！

第一次聽説數據源系統

今天在文檔裏看到了"數據源"這個詞，一開始我還以為是數據庫，結果查了一下才知道，原來這是用來存儲和加載地理數據的系統！

文檔説數據源系統可以：

存儲帶座標信息的數據
支持多種數據格式（GeoJSON、JSON、CSV）
與可視化組件配合使用
動態添加、刪除、修改數據

我的理解：簡單説就是"數據倉庫"，把地理數據存起來，然後給可視化組件用！

第一步：理解數據源的基本概念

作為一個初學者，我習慣先理解基本概念。文檔説 DataSource 是數據源類，用於存儲一組帶座標信息的數據。

我的發現：數據源通常與可視化組件配合使用：

// 創建可視化組件
const point = engine.add(new mapvthree.SimplePoint());

// 創建數據源
const dataSource = new mapvthree.DataSource();

// 將數據源賦值給可視化組件
point.dataSource = dataSource;

我的理解：數據源存儲數據，可視化組件負責渲染，兩者配合才能顯示數據！

DataItem：數據的最小單元

文檔説 DataItem 是數據的最小單元，用於存儲單條數據的信息。

// 創建一個點數據
const dataItem = new mapvthree.DataItem([116.404, 39.915, 10]);

// 添加到數據源
dataSource.add(dataItem);

我的理解：

DataItem 是單條數據
DataSource 是數據集合
一個數據源可以包含多個 DataItem

第二步：使用 GeoJSON 數據源

看到基本概念後，我想：怎麼加載實際的數據？

文檔説可以用 GeoJSONDataSource 來加載 GeoJSON 格式的數據！

import * as mapvthree from '@baidumap/mapv-three';

const container = document.getElementById('container');
const engine = new mapvthree.Engine(container, {
    map: {
        center: [116.404, 39.915],
        range: 2000,
    },
});

// 創建點圖層
const point = engine.add(new mapvthree.SimplePoint({
    size: 15,
}));

// 從 URL 加載 GeoJSON 數據
const dataSource = await mapvthree.GeoJSONDataSource.fromURL('data/geojson/points.geojson');
point.dataSource = dataSource;

我的發現：fromURL 是異步方法，需要用 await 等待數據加載完成！

我的理解：

fromURL：從 URL 加載數據
fromGeoJSON：直接傳入 GeoJSON 對象

我的嘗試：

// 方式 1：從 URL 加載
const dataSource1 = await mapvthree.GeoJSONDataSource.fromURL('data/geojson/points.geojson');

// 方式 2：直接傳入 GeoJSON 對象
const geojson = {
    type: 'FeatureCollection',
    features: [
        {
            type: 'Feature',
            geometry: {
                type: 'Point',
                coordinates: [116.404, 39.915],
            },
            properties: {},
        },
    ],
};
const dataSource2 = mapvthree.GeoJSONDataSource.fromGeoJSON(geojson);

我的發現：兩種方式都可以，根據數據來源選擇合適的方式！

第三步：使用 JSON 數據源

看到 GeoJSON 後，我想：如果數據是 JSON 格式怎麼辦？

文檔説可以用 JSONDataSource 來加載 JSON 格式的數據！

// 從 URL 加載 JSON 數據
const dataSource = await mapvthree.JSONDataSource.fromURL('data/json/points.json');
point.dataSource = dataSource;

我的理解：JSON 數據源需要滿足特定格式：

有座標字段（默認是 coordinates，可通過 coordinatesKey 指定）
座標數據滿足 WKT 格式要求

我的嘗試：

// JSON 數據格式示例
const jsonData = [{
    coordinates: 'POINT(116.404 39.915)',
    name: '北京',
}, {
    coordinates: 'POINT(121.473 31.230)',
    name: '上海',
}];

const dataSource = mapvthree.JSONDataSource.fromJSON(jsonData);
point.dataSource = dataSource;

我的發現：JSON 數據源支持 WKT 格式的座標！

自定義座標解析

如果座標不是 WKT 格式，可以自定義解析函數：

const dataSource = mapvthree.JSONDataSource.fromJSON([{
    position: [116.404, 39.915],
    color: 0xff0000,
}, {
    position: '121.473, 31.230',
    color: 0x00ff00,
}], {
    coordinatesKey: 'position', // 指定座標字段
    parseCoordinates: function({position}) {
        // 自定義解析函數
        if (Array.isArray(position)) {
            return position;
        } else {
            return position.split(',').map(v => parseFloat(v));
        }
    },
});

我的發現：可以自定義解析函數，處理各種格式的座標數據！

第四步：使用 CSV 數據源

看到 JSON 後，我想：如果數據是 CSV 格式怎麼辦？

文檔説可以用 CSVDataSource 來加載 CSV 格式的數據！

// 從 URL 加載 CSV 數據
const dataSource = await mapvthree.CSVDataSource.fromURL('data/csv/points.csv');
point.dataSource = dataSource;

我的理解：CSV 數據源也需要滿足特定格式：

有座標列（默認是 coordinates，可通過 coordinatesKey 指定）
座標數據滿足 WKT 格式要求

我的發現：CSV 數據源和 JSON 數據源的格式要求類似，都支持 WKT 格式！

第五步：定義數據屬性

看到可以加載數據後，我想：能不能根據數據的不同屬性顯示不同的樣式？

文檔説可以用 defineAttribute 來定義數據屬性！

// 加載數據
const dataSource = await mapvthree.GeoJSONDataSource.fromURL('data/geojson/points.geojson');

// 定義顏色屬性
dataSource.defineAttribute('color', 'color');

// 定義大小屬性
dataSource.defineAttribute('size', 'size');

我的理解：defineAttribute 可以將數據中的字段映射到可視化屬性！

我的嘗試：

// 創建支持顏色和大小的點圖層
const point = engine.add(new mapvthree.SimplePoint({
    vertexColors: true, // 開啓顏色屬性
    vertexSizes: true,  // 開啓大小屬性
}));

// 加載數據並定義屬性
const dataSource = await mapvthree.GeoJSONDataSource.fromURL('data/geojson/points.geojson');
dataSource.defineAttribute('color', 'color');
dataSource.defineAttribute('size', 'size');

point.dataSource = dataSource;

我的發現：需要在可視化組件中開啓對應的屬性標誌（如 vertexColors），才能使用數據屬性！

使用回調函數定義屬性

文檔説可以用回調函數來動態計算屬性值：

// 使用回調函數定義顏色
dataSource.defineAttribute('color', properties => {
    // 根據數據動態計算顏色
    return properties.count > 100 ? 0xff0000 : 0x00ff00;
});

// 使用回調函數定義大小
dataSource.defineAttribute('size', properties => {
    return properties.count * 2;
});

我的發現：回調函數可以靈活地根據數據計算屬性值！

第六步：動態修改數據

看到可以加載數據後，我想：能不能動態添加、刪除、修改數據？

文檔説數據源提供了 add、remove、setData 等方法來修改數據！

// 添加數據
const newItem = new mapvthree.DataItem([116.404, 39.915]);
dataSource.add(newItem);

// 刪除數據
dataSource.remove(itemId);

// 更新整個數據源
dataSource.setData(newGeoJSONData);

// 修改單個數據的屬性
dataSource.setAttributeValues(itemId, {
    color: 0xff0000,
    size: 20,
});

// 修改單個數據的座標
dataSource.setCoordinates(itemId, [116.414, 39.925]);

我的發現：可以動態地添加、刪除、修改數據，非常靈活！

我的嘗試：

// 點擊地圖添加點
engine.map.addEventListener('click', e => {
    if (!e.target) {
        const newItem = new mapvthree.DataItem(e.point);
        dataSource.add(newItem);
    }
});

// 點擊點刪除
point.addEventListener('rightclick', e => {
    dataSource.remove(e.entity.value.id);
});

// 點擊點修改顏色
point.addEventListener('click', e => {
    dataSource.setAttributeValues(e.entity.value.id, {
        color: 0xffffff * Math.random(),
    });
});

我的發現：結合事件系統，可以實現交互式的數據編輯！

第七步：創建自定義數據源

看到可以加載各種格式的數據後，我想：能不能手動創建數據源？

文檔説可以直接使用 DataSource 構造函數創建數據源！

// 創建數據源
const dataSource = new mapvthree.DataSource({
    attributes: {
        color: p => p.color || 0xffff00,
        size: p => p.size || 10,
    },
});

// 創建數據項
const item1 = new mapvthree.DataItem([116.404, 39.915], {
    color: 0xff0000,
    size: 20,
});

const item2 = new mapvthree.DataItem([121.473, 31.230], {
    color: 0x00ff00,
    size: 15,
});

// 添加數據項
dataSource.add(item1);
dataSource.add(item2);

// 綁定到可視化組件
point.dataSource = dataSource;

我的發現：可以手動創建數據源和數據項，適合動態生成數據的場景！

創建不同類型的幾何數據

文檔説 DataItem 可以表示不同類型的幾何圖形：

// 點數據
const pointItem = new mapvthree.DataItem([116.404, 39.915]);

// 線數據
const lineItem = new mapvthree.DataItem({
    geometry: {
        type: 'LineString',
        coordinates: [[116.404, 39.915], [121.473, 31.230]],
    },
});

// 面數據
const polygonItem = new mapvthree.DataItem({
    geometry: {
        type: 'Polygon',
        coordinates: [[[116.404, 39.915], [116.414, 39.915], [116.414, 39.925], [116.404, 39.925], [116.404, 39.915]]],
    },
});

我的發現：可以創建點、線、面等不同類型的幾何數據！

第八步：設置數據投影

看到可以創建數據後，我想：如果數據的座標系統不同怎麼辦？

文檔説可以通過 crs 屬性來設置數據的投影信息！

// 創建使用投影座標的數據項
const item = new mapvthree.DataItem({
    geometry: {
        type: 'Point',
        coordinates: [12960000, 4850000, 0], // 投影座標
    },
}, {
    crs: 'EPSG:3857', // 指定投影
});

我的理解：引擎會自動將數據從源投影轉換到目標投影！

我的發現：這樣就能處理不同座標系統的數據了！

第九步：完整示例

我想寫一個完整的示例，把學到的都用上：

import * as mapvthree from '@baidumap/mapv-three';

const container = document.getElementById('container');

const engine = new mapvthree.Engine(container, {
    map: {
        center: [116.404, 39.915],
        range: 2000,
    },
    rendering: {
        enableAnimationLoop: true,
    },
});

// 創建支持顏色和大小的點圖層
const point = engine.add(new mapvthree.SimplePoint({
    size: 15,
    vertexColors: true,
    vertexSizes: true,
}));

// 從 URL 加載 GeoJSON 數據
const dataSource = await mapvthree.GeoJSONDataSource.fromURL('data/geojson/points.geojson');

// 定義屬性
dataSource.defineAttribute('color', properties => {
    return properties.count > 100 ? 0xff0000 : 0x00ff00;
});
dataSource.defineAttribute('size', properties => {
    return properties.count * 2;
});

// 綁定數據源
point.dataSource = dataSource;

// 點擊地圖添加點
engine.map.addEventListener('click', e => {
    if (!e.target) {
        const newItem = new mapvthree.DataItem(e.point, {
            count: Math.random() * 200,
        });
        dataSource.add(newItem);
    }
});

// 點擊點修改顏色
point.addEventListener('click', e => {
    dataSource.setAttributeValues(e.entity.value.id, {
        count: Math.random() * 200,
    });
});

我的感受：寫一個完整的示例，把學到的都用上，感覺很有成就感！

第十步：踩過的坑

作為一個初學者，我踩了不少坑，記錄下來避免再犯：

坑 1：數據源不顯示

原因：數據源加載是異步的，在數據加載完成前就綁定了。

解決：確保使用 await 等待數據加載完成後再綁定。

坑 2：屬性不生效

原因：沒有在可視化組件中開啓對應的屬性標誌。

解決：需要在組件中開啓對應的屬性標誌，如 vertexColors、vertexSizes。

坑 3：座標格式錯誤

原因：座標格式不符合要求，或者座標字段名不對。

解決：

確保座標格式正確（WKT 格式或數組格式）
使用 coordinatesKey 指定座標字段名

坑 4：JSON/CSV 數據解析失敗

原因：座標數據不是 WKT 格式，且沒有自定義解析函數。

解決：使用 parseCoordinates 自定義解析函數。

坑 5：數據更新不生效

原因：使用了錯誤的方法更新數據。

解決：

更新整個數據源：使用 setData
添加/刪除數據：使用 add/remove
修改屬性：使用 setAttributeValues
修改座標：使用 setCoordinates

我的學習總結

經過這一天的學習，我掌握了：

數據源的作用：存儲帶座標信息的數據，與可視化組件配合使用
DataItem：數據的最小單元，可以表示點、線、面等幾何圖形
GeoJSON 數據源：最常用的數據格式，支持 fromURL 和 fromGeoJSON
JSON 數據源：支持 WKT 格式座標，可以自定義解析函數
CSV 數據源：支持 WKT 格式座標，格式要求與 JSON 類似
定義屬性：通過 defineAttribute 將數據字段映射到可視化屬性
動態修改：通過 add、remove、setData 等方法動態修改數據
數據投影：通過 crs 屬性設置數據投影，引擎自動轉換

我的感受：數據源系統真的很強大！雖然功能很多，但是用起來其實不難。關鍵是要理解數據源和可視化組件的關係，然後根據數據格式選擇合適的加載方式！

下一步計劃：

學習更多數據源的配置選項
嘗試處理複雜的數據格式
做一個完整的數據可視化項目

學習筆記就到這裏啦！作為一個初學者，我覺得數據源系統雖然功能很多，但是用起來其實不難。關鍵是要理解數據源和可視化組件的關係，然後根據數據格式選擇合適的加載方式！希望我的筆記能幫到其他初學者！大家一起加油！

星星上的絲瓜博客

星星上的絲瓜博客

博客 / 詳情