通过vnpy db接口 导入数据，mongodb这边会创建独立的 collection来存储 所有的bar/tick数据。
现在数据体量比较大，都存在一个 collection 里面 会不会在检索数据上有性能问题？对比多个collection的情况，例如 bar类型数据，分别对应N个交易所的bar_collection
（因为数据体量比较大，我的回测框架里面 不能一次性把所有数据都load到内存里面，需要按一定频次load数据，所以对读取mongodb的性能比较敏感。）
通过vnpy db接口 导入数据，mongodb这边会创建独立的 collection来存储 所有的bar/tick数据。
现在数据体量比较大，都存在一个 collection 里面 会不会在检索数据上有性能问题？对比多个collection的情况，例如 bar类型数据，分别对应N个交易所的bar_collection
（因为数据体量比较大，我的回测框架里面 不能一次性把所有数据都load到内存里面，需要按一定频次load数据，所以对读取mongodb的性能比较敏感。）
可以自己修改vnpy_mongodb层面的逻辑，实现分库分表了
MTF wrote:
可以自己修改vnpy_mongodb层面的逻辑，实现分库分表了
好的。
