绝大多数数据可视化项目都是以离线数据分析为主，即今天看到的数是昨天的，又或者几个小时前的数据。或许您会说，这样也太不是实时了，我以前的数据分析，都是实时的，就是那边下单的数据我立刻就知道，立刻就能和以前的数据进行对比，这个确实，这种数据分析一般说来叫做OLTP，基本分析库和生产库都是一个，这种看数据基本都是实时的。但目前的数据基本都是TB级别的，这种情况下，一般就会出现我们刚开始出现的情况了，一般都叫OLAP。
但总归会有那么一两个需求是需要展示实时数据的，比如说我们经常看到的监控大屏，预警应用之类的，都需要第一时间在数据可视化中体现出来。那么数据可视化工具是如何实现实时数据可视化的呢？过去的数据可视化工具有个叫做数据集的概念，这个是干什么用的，其实就是一个简单的ETL，轮询抽取数据到内存数据库中，基本上有全量和增量两种模式。抽取到数据后，前端的页面是连接到这个数据集上，然后获取数据，这种所谓的实时展示，实际上是有一定的延迟的，看用户设置了。
随着技术的进步，这种模式逐渐被淘汰。面对实时需求，人们一般会构建出一条实时数据流通道，进行实时计算，然后将算好的数据放入大型的No Sql数据之中，诸如Redis之类的，又或者存入数据库之类的存储介质中，对外提供Rest服务，又或者推送给前端，像Websocket。前面两种需要前端提供轮询服务，后面这种兼容性不算太好，还不算特别稳定。
通过这些技术，数据可视化工具就可以将实时数据进行可视化了。像云蛛系统目前主要就采取了轮询的模式，进行实时数据可视化，当然也有WebSocket。提供No Sql诸如Redis等内存数据库直连服务，还提供Restful的直连服务。这样就可以轻松的抽取数据进行实时展示了，不过鉴于云蛛系统是开源的，如果您觉得这块云蛛系统实现的不好，您可以自行修改，按照您喜欢，认为合理的方式进行实时数据的可视化！
