对这类数据进行分块可能有一些好处
1.它可以允许索引，让你直接跳转到某个时间点。你也可以对每一帧都这样做，但你可能不需要比1秒更好的分辨率。这可能不需要索引，但要求每一帧包含完全相同的数据量。
1.它可能会提高IO性能，做更少但更大的读/写。但这可能会取决于IO系统，缓冲等。所以我会测试之前，得出任何结论。
1.它可以允许压缩。一个常见的压缩策略是存储差异而不是最后的值。但是如果你想跳到一个特定的时间，你需要某种类型的块，可以独立地解压缩。
1.我的猜测是，这种类型的数据不应该是所有的征税。我的猜测将是大约1MB/s，不应该造成问题的CPU或SSD。然而，它应该是有可能的，以减少数据量大幅提高一点智能。例如，通过存储输入，或当动画开始。
如果您关心性能，最重要的事情是分析和/或基准测试您的解决方案。这样您就知道：
1.有问题吗？
1.具体是什么问题？
1.我的治疗真的改善了吗？

我们来算算：
22 players + ball使得23 x Vector3 = 69（不错！：“D”）float s =二进制69 x 4b = 276b。
如果还包括方向并保存Quaternion，则每帧将增加22 x Quaternion = 88 x float = 88 x 4b = 352b。
总共是628 b per frame。
您的帧每秒（1000 ms）只有一次，所以现在假设您加载90 Minutes的play aka

90 x 60 x 628 b  
= 3,391,200 b
= 3,312 Kb
= 3.2 Mb

这对于整个足球比赛将仅产生大约× 1 M14 N1 X的数据。
=〉我还宁愿按块加载/解析它/甚至在开始时将整个数据完全加载到内存中，以避免流加载按帧加载时出现任何FileIO故障。
即使你以后有了骨骼和20倍的数据，我还是会把那64 Mb加载到内存中。每一个现代设备都应该能够处理它。正如前面提到的，这还有其他的优点，比如跳转到某个时间帧等等