对于一个项目，我必须处理许多传感器的时间序列数据。
我有一台工业机器可以生产一些手工艺品。对于每项工作（最多20分钟），传感器记录油压和温度，以及一些其他振动数据（非常高的频率）。所有这些时间序列都记录在一个.csv文件中，每个传感器和每个工件各一个。每个文件的名称为：

yyyy_mm_dd_hh_mm_ss_sensorname.csv

只包含一个实数序列。
我必须以某种方式存储这种数据。我正在对许多解决方案进行基准测试，包括关系解决方案和非关系解决方案，比如mysql、cassandra、mongo等。
特别是对于cassandra和mongo，我使用pentaho数据集成作为etl工具。
我为这两个dbs设计了一个通用方案（唯一列系列/集合）：

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id | value | timestamp | sensor | order
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问题是我被迫从文件名中提取时间戳和传感器信息，并且我必须应用许多转换来获得所需的格式。
这减慢了我整个工作的速度：mongodb需要3分钟，cassandra需要8分钟上传一个作品（只有一个高频指标，总共有300万行，或多或少）。
我在一个节点上运行这两个数据库（目前），有16gbram和15核cpu。
我确信我做的转换是错误的，所以问题是：我怎样才能加快速度？？
这是我的ktr文件：https://imgur.com/a/uzu4kyv （没有足够的代表发布图像）