小弟负责是后端内容的编写，现在系统有一批传感器，数据格式都是 json ，每个传感器每秒都有数据发送过来。我接收，然后写入文件，每天一个.json ，例如：传感器编号-日期-文件，这样的格式。文件中每行都是{}的数据，里面有时间戳，data ，例如{"time":12346574,"data":[1,2,3,4,5]}，每一行都是这样的形式。

文件夹目录有分层，每天都有一个日期对应的目录，里面就是当天的数据文件。数据同时存入到数据库 Mongo 中，单个节点，建了 time 字段的索引。现在查询历史数据量多的话感觉速度还是有点慢，依靠 time 字段找出时间范围的数据，取出每条数据的 data 元素；现在小弟想数据库只存储当前 3 天的数据，就是额外写一个脚本定时删除三天以前的数据，然后历史数据改为读取对应文件及日期的文件数据，这样读取历史数据是否可行，速度是否更快呢，后端用的 node ，他读取数据量量一大就容易内存栈，这个 data 字段元素有 200 个浮点数，一天能存 86400*200 多个数字，所以读取历史数据有时候读的时间范围大就容易崩，想请教大佬们怎么处理好一点。