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在典型的应用场景中，实际业务中涉及很多车辆ID，从不同车辆收集而来的数据通常被写入数据库。如果不对这些数据做优化，进入数据库后，不同车辆的数据可能会交错，也就是说，不同车辆的数据可以存储在一个数据块中。 查询单车轨迹时会扫描大量的数据块(扫描IO放大)。有两种优化方法可以加快查询过程。 第一种是在业务端收集分组和排序后写入数据库。 例如，程序接收到车辆终端提交的数据后，对车辆ID进行分组，按时间排序，并写入数据库(使用insert into tbl values()，()，…()；)。这样，同一辆车的数据就会尽可能的落入同一个数据块中。 另外一种方法则是使用分区重新组织数据库中的数据。