我正在使用Flot Charts显示折线图来编程折线图。
为了减少要显示的点数，我通过在同一小时内对每个数据点应用平均值函数来进行下采样。</ p>
但是，最近我发现了最大三角形三桶算法： http://flot.base.is/
使用这种算法与使用平均（每分钟，每小时，每天……）这样的简单函数有什么区别？
要加快长时间查询的速度，是否有必要通过在每个月的数据上应用LTTB，并在客户端上应用另一个LTTB来预先计算服务器端的sql表，汇总数据？
答案 0 :(得分：0)
1：就我而言，平均值的问题在于它们会破坏样本之间的巨大差异-我的峰值和谷值比它们之间发生的事情更为重要。 3buckets算法的要点是尝试保留那些拐点（峰值/谷值），而不必担心始终在数据相似或相同的情况下向您显示。
因此，在我的情况下，数据通常都是相同的（或足够接近–温度数据），直到样品X出现一点小变化（在图表中显示很重要），桶算法才是完美的。
而且-由于桶算法是参数化的，因此您可以更改值（保留多少数据），并查看哪些值使最多的数据消失，同时在视觉上看起来几乎相同，并决定可以在图表之前省去多少数据已经删除了太多数据。
幼稚的方法是抽取（从N个样本中删除X个），但是如果这是您关心的离群值并且该算法对离群值有影响，会发生什么？因此，您可以更改抽取率，以便如果差异太大-则不会破坏该样本。这是该概念的更复杂的版本。
2：取决于您可以多么快速地计算所有数据（如果数据发生更改）以及其他各种因素。这取决于你。从我的角度来看，一旦我的数据成为过去，并且“选择”了一个样本来代表该存储桶的值，就不会更改它，并且我可以保存它，而无需再次进行计算。
由于您的问题有点老了，您最终会做什么？