要按关键字合并数据并减少运行时间，可以使用哈希表来实现。下面是一个示例代码，演示了如何使用哈希表来合并数据。

def merge_data(data1, data2, key):
    # 创建一个哈希表，用于存储按关键字索引的数据
    hash_table = {}
    
    # 遍历第一个数据集，并将数据存储到哈希表中
    for item in data1:
        hash_table[item[key]] = item
    
    # 遍历第二个数据集，并将数据合并到哈希表中
    for item in data2:
        if item[key] in hash_table:
            # 如果关键字存在于哈希表中，则将数据合并到已有的记录中
            hash_table[item[key]].update(item)
        else:
            # 如果关键字不存在于哈希表中，则添加新的记录
            hash_table[item[key]] = item
    
    # 返回合并后的数据列表
    return list(hash_table.values())

使用示例：

# 定义两个数据集
data1 = [
    {'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 25},
    {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 30},
    {'id': 3, 'name': 'Charlie', 'age': 35}
]

data2 = [
    {'id': 1, 'city': 'New York'},
    {'id': 2, 'city': 'San Francisco'},
    {'id': 4, 'city': 'Seattle'}
]

# 按关键字'id'合并数据
merged_data = merge_data(data1, data2, 'id')
print(merged_data)

输出结果：

[
    {'id': 1, 'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
    {'id': 2, 'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'San Francisco'},
    {'id': 3, 'name': 'Charlie', 'age': 35},
    {'id': 4, 'city': 'Seattle'}
]

这个方法的时间复杂度为O(n)，其中n为数据条目的总数。通过使用哈希表，我们可以快速查找和更新数据，从而大大减少了运行时间。