Лучший подход к хранению, записи и чтению большого набора метеорологических данных.

Хорошо, что вам нужно, это чанкинг. Я создал небольшой скрипт на Python для тестирования, не разбивая его на части, что в основном подтверждает ваше наблюдение о том, что доступ в одном измерении медленный. Я тестировал с номером станции 3000, переменными на станцию ​​10 и временными шагами 10000. Я поместил станции и переменные в одно и то же измерение для тестирования, но это должно дать аналогичные результаты в случае 3D, если вам это действительно нужно. Мой тестовый вывод без фрагментации:

File chunking type: None Variable shape: (30000, 10000) Total time, file creation: 13.665503025054932 Average time for adding one measurement time: 0.00136328568459 0.00148195505142 0.0018851685524 Read all timeseries one by one with single file open Average read time per station/variable: 0.524109539986

И с чанкингом:

File chunking type: [100, 100] Variable shape: (30000, 10000) Total time, file creation: 18.610711812973022 Average time for adding one measurement time: 0.00185681316853 0.00168470859528 0.00213300466537 Read all timeseries one by one with single file open Average read time per station/variable: 0.000948731899261

Вы можете видеть, что фрагментация увеличивает время записи примерно на 50%, но значительно улучшает время чтения. Я не пытался оптимизировать размеры блоков, просто проверил, что это работает в правильном направлении. Не стесняйтесь спрашивать, если код не ясен или вы не знакомы с python.

# -*- coding: utf-8 -*-
from time import time
import numpy as np
from netCDF4 import Dataset

test_dataset_name='test_dataset.nc4'
num_stations=3000 
num_vars=10 
chunks=None
#chunks=[100,100]

def create_dataset():
    ff=Dataset(test_dataset_name,'w')
    ff.createDimension('Time',None)
    ff.createDimension('Station_variable',num_stations*num_vars)
    if chunks:
        var1=ff.createVariable('TimeSeries','f8',   ('Station_variable','Time'),chunksizes=chunks)
    else:
        var1=ff.createVariable('TimeSeries','f8',('Station_variable','Time'))
    return ff

def add_data(ff,timedim):
    var1=ff.variables['TimeSeries']
    var1[0:1000,timedim]=timedim*np.ones((1000),'f8')

def dataset_close(inds):
    inds.close()

## CREATE DATA FILE    
time_start=time()
time1=[]
time2=[]
time3=[]
time4=[]
testds=create_dataset()
dataset_close(testds)
for i in range(10000):
    time1.append(time())
    ff=Dataset(test_dataset_name,'a')
    time2.append(time())
    add_data(ff,i)
    time3.append(time())
    ff.sync()
    ff.close()
    time4.append(time())
time_end=time()

time1=np.array(time1)
time2=np.array(time2)
time3=np.array(time3)
time4=np.array(time4)

## READ ALL STAION-VARIABLE COMBINATIONS AS ONE TIMESERIES
ff=Dataset(test_dataset_name,'r')
## PRINT DATA FILE CREATION SUMMARY
print("File chunking type:",chunks)
print("Variable shape:",ff.variables['TimeSeries'][:].shape)
print("Total time, file creation:", time_end-time_start)
print("Average time for adding one measurement time: ",np.mean(time4-    time1), np.mean(time4[:100]-time1[:100]),np.mean(time4[-100:]- time1[-100:]))
print("Read all timeseries one by one with single file open")
time_rstart=[]
time_rend=[]
for i in range(0,ff.variables['TimeSeries'][:].shape[0],int(ff.variables['TimeSeries'][:].shape[0]/100)):
    time_rstart.append(time())
    dataline=ff.variables['TimeSeries'][i,:]
    time_rend.append(time())
time_rstart=np.array(time_rstart)
time_rend=np.array(time_rend)
print("Average read time per station/variable: ",np.mean(time_rend-  time_rstart))