随着大数据时代的来临,海量数据的分析和处理显得越来越重要。要从海量数据中发现有价值的信息往往需要借助于人们的经验和分析能力,而结合了可视化技术的数据探索系统能快速准确的根据用户需求生成可视化图表,帮助用户验证推测和猜想,更快更好的对数据集进行探索和分析,挖掘出其中蕴藏的有价值信息。另一方面,随着数据显示终端不断增大,屏幕内显示的图元数量不断增加,这对可视化探索系统的性能提出了挑战。我们设计并实现了一个基于WebGL技术的通用数据可视化探索系统,能高效输出复杂的可视化结果,本文主要介绍系统的设计和实现。其中重点分析了系统中可视化部分的设计,包括所用的可视化数据模型,以及各功能模块的设计与交互。本文详细说明了生成可视化图表的详细过程,分析了系统支持的各种图表的实现重点,其中对树图和文字云的算法做了介绍并给出了伪代码。另外本文还介绍了系统中时序数据预测功能所用的指数平滑法,以及用统一框架计算多种不同平滑模型的方法。本文最后讨论了对系统可视化部分执行速度和生成图表文件体积的两种优化,并通过实验验证了优化的有效性。相比于已有的开源可视化工具,系统能够提供更高的可视化性能和对于更大规模的数据集的显示能力。我们在本文的最后通过一个实际案例展示了系统的可用性和有效性。