您提到的“高效率去重”可能是指数据去重或内容去重等操作。如果您的需求是在2024年3月7日19时33分51秒这个时间点进行数据的高效去重，以下是一些通用的方法：
1. 使用数据库功能：
如果您使用的是关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL等，它们通常都有内置的去重功能，如`DISTINCT`关键字。
对于非关系型数据库，如MongoDB，可以使用`$unique`和`$in`操作符。
2. 编程语言库：
在Python中，可以使用`pandas`库的`drop_duplicates()`方法。
在Java中，可以使用`Set`集合来避免重复。
3. 脚本自动化：
使用Shell脚本或Python脚本，结合正则表达式或数据结构（如字典或集合）进行去重。
以下是一个简单的Python脚本示例，它可以在指定的时间点执行数据去重操作：
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
假设有一个DataFrame 'df'，其中包含需要去重的数据
df = pd.DataFrame(...)
设置目标时间
target_time = datetime.strptime("2024-03-07 19:33:51", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
等待到目标时间
while datetime.now() < target_time:
pass
执行去重操作
df_unique = df.drop_duplicates()
现在df_unique是去重后的DataFrame
```
请注意，上述脚本中的`while`循环会阻塞程序，直到达到指定的时间点。在实际应用中，您可能需要使用更优雅的方法来处理等待，例如使用异步编程或定时任务。
确保在实际环境中，您有权在指定的时间点执行此类操作，并且不会对系统性能造成负面影响。
