您提到的“高效率去重”和具体时间“2024年3月8日15时56分12秒”看起来像是一个关于数据去重和时间戳的表述。如果您是在询问如何高效地对数据进行去重，以下是一些建议：
1. 使用数据库功能：如果数据存储在数据库中，许多数据库管理系统（如MySQL, PostgreSQL, MongoDB等）都提供了内置的去重功能。
2. 编程语言库：在编程语言中，如Python，可以使用Pandas库的`drop_duplicates()`函数来高效地去重。
3. 哈希算法：对于数据量大且结构简单的场景，可以使用哈希算法（如MD5, SHA-1等）对数据进行哈希处理，然后通过比较哈希值来判断数据是否重复。
4. 分治法：将数据分成小批次处理，可以减少内存使用，提高去重效率。
5. 并行处理：对于非常大的数据集，可以使用并行处理技术，如MapReduce，将数据分散到多个节点上同时处理。
如果您需要针对特定的时间戳进行去重，那么可能是在处理时间序列数据，以下是一些建议：
时间戳排序：首先对数据进行时间戳排序，这样可以更容易地发现重复的时间戳。
窗口去重：设定一个时间窗口，只保留窗口内的第一个时间戳。
使用时间戳作为键：如果数据结构允许，可以将时间戳作为数据的一部分，并使用它来辅助去重。
