要高效管理和展示成千上万的时间序列数据点，可以考虑以下几个方法：

1. 数据压缩和采样：对于大量的时间序列数据点，可以通过数据压缩或采样的方式来减少数据量，同时保留数据的关键特征。例如，可以对数据进行降采样，只保留每个时间段的平均值或最大最小值。

2. 数据分组和聚合：将数据按照一定的规则进行分组，并对每个组进行聚合操作，可以减少数据点的数量，同时保留数据的统计特征。例如，可以按天、周或月来分组数据，并计算每个组的平均值或总和。

3. 数据可视化技术：使用适当的数据可视化技术，可以有效展示大量的时间序列数据点。例如，可以使用折线图、热图、散点图等图表来展示数据，同时通过交互式功能让用户可以自由选择显示的时间范围和数据粒度。

4. 数据存储和索引优化：对于大量时间序列数据，可以考虑使用专门的时间序列数据库或数据存储引擎，来高效存储和查询数据。同时，可以优化数据的索引结构，以提高数据访问和查询的速度。

5. 数据分析和预处理：在展示大量时间序列数据之前，可以进行数据分析和预处理，识别并处理异常值、缺失值等问题，以确保数据的质量和准确性。

通过以上方法结合使用，可以高效管理和展示成千上万的时间序列数据点，提供用户更好的数据分析和可视化体验。