处理一次性传来的1万条数据对于前端来说可能会导致性能问题和用户体验问题。在处理大量数据时，一种常见的做法是使用分页或滚动加载技术来减少一次性加载所有数据的压力。
以下是一些处理大量数据的前端技术和策略：
1. 分页：将数据分成多个页面或视图，并使用分页控件在用户请求时加载每个页面的数据。这样可以减少一次性加载的数据量，提高页面加载速度。用户可以通过翻页控件浏览数据。
2. 滚动加载：使用滚动加载技术，当用户滚动到页面底部时，自动加载更多数据。这种方式可以实现无限滚动效果，只在需要时加载可见区域的数据，减少对服务器的压力。
3. 虚拟滚动：虚拟滚动是一种性能优化技术，只渲染可见区域的数据，而不是将整个数据集加载到内存中。通过动态加载和卸载元素，可以处理大规模数据而不影响性能。
4. 数据分块加载：将大数据集分成较小的块，在处理每个块之前先加载第一个块的数据，然后在用户请求时逐步加载其他块的数据。这样可以分散数据加载的压力，提高页面的响应速度。
5. 搜索和过滤：提供搜索和过滤功能，让用户能够快速定位和筛选所需的数据，减少对整个数据集的依赖。
6. 后台分页：如果后端支持分页查询，可以利用后端的分页接口来请求和加载数据，然后在前端进行展示和处理。
7. 数据压缩和缓存：在传输数据时使用数据压缩技术，减少数据的大小，提高传输速度。同时，使用前端缓存技术，避免重复请求相同的数据。
8. 前端优化：优化前端代码和性能，减少不必要的计算和渲染操作，提高页面加载速度和响应性能。
需要根据具体的业务需求和前端框架选择适合的处理方式。以上技术和策略可以结合使用，以满足大数据集的处理和展示需求，并提供更好的用户体验。
我上个月面试被问到了[酷拽]！后面我查了一下，总结有三种办法:1,虚拟列表:不渲染所有数据，只渲染可视区域的数据。当用户滑动时，通过监听scroll来判断是上划还是下拉，从而更新数据。(可以了解下I ntersectionObserver这个API)
2,延迟渲染:开始不加载所有数据，只渲染可视区域的数据(同虚拟列表)。当滚动到页面底部时，添加( concat)，视图渲染新增DOM
3,时间分片:就是把数据分割，定时去异步加载！我一开始想的是用setTimeout去分割加载。但它存在弊端，快速下拉会出现闪屏现象！后来网上看到这个API。requestAnimationFrame你可以了解下！
因为手敲，点到为止！所有问题，请海涵！
首先流式处理，用时间换空间，需要后端修改发送格式，便于读取，且读取后存入indexdb，不占用内存，需要用时再提取。
那个公司面试这个问题，你就反问回去贵司前后端数据交互就是这么处理的吗？这种问题没有意义。那个公司数据不是在spl查询的时候分页了。
Web work配合webassembly处理，然后虚表做渲染，问题不大