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。）

目前在使用 VNPY做回测，遇到的问题 是load data 为什么会占用很大的内存？
mongodb 单个数据库 一共才2.7G（而且里面包含了2个品种+其合约的数据），简单理解 load了数据库2/3的分钟bar，内存使用 21G左右？ 怎么会占用怎么大空间？请教下 如何解决？还是说是使用上有不当的地方？

本地已经通过data_manger将数据存储到本地数据库。（A股，全票的日线/分钟数据）
现在需要每天 订阅100个票 做回测。 这个需求 现在vnpy的那个模块支持？还是得需要定制化？