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在现有存储模型下，我们测试了单机的写入性能，为19万行每秒。即使使用3节点1副本的情况写入性能较单机提升约2倍，也无法达到要求。因此，对现有写入性能提升瓶颈的分析是不可或缺的。

在该用户场景中，存在每台车27个时间序列的时间戳完全相同的情况。而在现有的存储模型里，每个时间序列均为时间戳与测量值相互对应的形式。在四维的场景下，现有模型会重复存储27列相同的时间戳。在该用户场景中，存在每台车27个时间序列的时间戳完全相同的情况。而在现有的存储模型里，每个时间序列均为时间戳与测量值相互对应的形式。因此，如果使用现有模型会重复存储27列相同的时间戳。

可以预见对时间戳对齐的序列存储进行优化，减少对相同时间戳重复写入，是一个写入性能提升的关键点。在本场景中可减少26次重复时间戳的写入，优化后最多提升1/2的写入速度。

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